WPS AI生成课程提纲需明确【课程名称】、【适用对象】、【总课时】、【教学目标】四要素，按“模块→章节→知识点→课堂活动”四级结构展开，每章含实操任务及工具/交付物要求，依BOPPPS模型设计每节课，并绑定认知分层与形成性评价题。
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用wps ai快速生成结构清晰、符合教学逻辑的课程提纲，需避开笼统指令，让ai准确理解学科类型、课时长度、受众基础和知识颗粒度。明确课程核心参数
在提示词开头直接写明【课程名称】、【适用对象】（如“高职大一学生”或“零基础职场新人”）、【总课时】（如“16学时”）和【教学目标】（用动词描述可检测的行为，例如“能独立完成Python爬虫脚本调试”）。这四点缺一不可，否则AI会默认按通用成人培训模板输出，导致章节深度失衡。
输入示例：“《新媒体文案写作》——面向本科三年级传播学专业学生，共32学时，目标是能根据品牌调性撰写小红书/公众号双平台适配文案，并通过A/B测试数据优化标题点击率。”
控制知识展开粒度
在提示词中指定最小知识单元的呈现形式：要求AI按“模块→章节→知识点→课堂活动”四级结构组织内容。其中“知识点”必须是可讲授≤15分钟的独立概念，如“FABE法则在短视频口播稿中的拆解应用”，不能出现“营销基础”这类宽泛条目。
添加约束句：“每个章节下至少包含1个实操任务，任务需标注所需工具（如‘需用Canva制作3版封面图’）和交付物格式（如‘提交PDF版文案+录屏讲解’）。”
【若不加此约束，AI常生成纯理论章节，无对应训练动作】
注入教学法逻辑
方法一：用经典模型锚定节奏
在提示词末尾追加一句：“按BOPPPS教学模型设计每节课：Bridge-in（导入案例）、Objective（学习目标）、Pre-assessment（前测问题）、Participatory Learning（小组任务）、Post-assessment（当堂检验题）、Summary（结语金句）。”
用户要生成可打印的中文字帖/练习纸、导出多页 A4 PDF 报告，或把 SVG 设计稿零误差还原到 Canvas 时使用。本技能是「Canvas 内容工厂闭环」的总控，编排：网格渲染引擎(13 种教育网格+拼音标注) → 多页 PDF 导出(A4 合成) → SVG 精准复刻(坐标误差<0.001px)。触发词：生成字帖、练习纸、导出 PDF、SVG 转 Canvas、印刷级还原、A4 报告、米字格田字格。
方法二：按认知负荷分层
写明：“第一模块用生活化类比降低门槛（如用‘快递分拣’比喻数据库索引），第三模块起引入真实企业错误日志作为分析素材，第六模块提供带批注的优秀作业范本供逆向解构。”
方法三：绑定评估方式
直接要求：“每个知识点后附1道形成性评价题，题型限于：多选题（含干扰项说明）、改错题（标出原文错误位置并重写）、情境判断题（给出客户投诉邮件，选择最适配的回复策略）。”
规避AI常见偏差
第一步：禁用模糊动词
删掉提示词中所有“了解”“熟悉”“掌握”等低阶动词，全部替换为“绘制”“配置”“诊断”“迭代”等可观测动作动词。
第二步：锁定内容边界
写明“不涉及Adobe全家桶操作细节，不展开Linux命令行基础，不对比不同云服务商API差异”，防止AI擅自扩展无关技术栈。
第三步：植入校验指令
在提示词结尾加一句：“生成提纲后，自动检查：①每模块课时分配总和是否等于总课时；②是否存在连续两章理论讲解超20分钟；③所有实操任务是否都标注了最低软件版本（如‘需WPS Office 12.0以上’）。”
