先给任务，不要先给工具
比如不要说“大家打开某某工具”，而是先说“我们现在要把一段零散会议记录整理成纪要”。工具只是完成任务的方式，任务才是学员真正关心的东西。
目录
推荐保留的 5 个互动位
| 位置 | 互动方式 | 目标 |
|---|---|---|
| 开场 5 分钟内 | 举手投票：你最想用 AI 解决什么任务 | 把课程从老师主题接到学员真实需求 |
| 第一次演示后 | 让学员判断输出哪里能用、哪里还不能用 | 建立“AI 输出需要判断”的意识 |
| 提示词框架后 | 同一个任务，模糊提示和结构化提示对比 | 让学员看到方法差异，而不是只记工具名 |
| 中段练习 | 小组用自己的场景写一次提示词 | 完成第一次迁移，不只照抄老师案例 |
| 结尾前 | 每人写下课后 24 小时内要试的一个任务 | 把课堂热度收成具体行动 |
每个互动环节怎么讲才不散
先限定时间，再开始练习
AI 练习很容易发散。建议每次练习都明确时间、输入材料、输出形式和展示方式，例如“5 分钟内生成一版周报提纲，只展示标题和三条重点”。
点评输入，不只点评输出
很多培训师只看 AI 结果好不好，但真正该点评的是任务描述是否清楚、上下文是否够、输出格式是否明确、有没有给判断标准。
把失败也变成教学点
如果现场结果不好，不要急着掩盖。可以直接说明：这正好说明 AI 不是一次性答案机器，关键是会追问、会补充信息、会判断结果能不能用。
互动环节脚本骨架
投票开场：大家先不用急着记工具，我们先看一个问题：如果今天只能用 AI 帮你解决一件事，你更想解决写材料、做 PPT、整理会议纪要、处理表格，还是沟通邮件？
演示后提问：先不评价这个结果好不好，我们先看它哪一部分已经能用，哪一部分还需要人工判断或继续追问。
练习说明：接下来给大家 5 分钟，把你自己的一个工作任务写成提示词。要求只有三个：说明背景、说明任务、说明你要的输出格式。
点评收束：我不只看结果写得好不好，我更看你有没有把任务说清楚、有没有给 AI 足够上下文、有没有明确最后要什么样的结果。
互动环节最需要提前准备的 4 个兜底材料
- 成功结果截图：工具卡顿时直接展示结果，继续讲结构和判断标准。
- 备用输入材料：学员没有真实材料时，可以直接使用统一案例。
- 提示词半成品：新手写不出来时，给一个半成品让他们补充背景和格式。
- 点评清单：提前准备“任务、背景、格式、边界、可用性”五项点评标准。
培训师设计 AI 体验课互动时最常见的 4 个问题
学员不会写提示词，互动会不会冷场？
会，所以不要一开始就让他们从零写。可以先给半成品提示词，让学员只补充自己的岗位、目标和输出格式。
互动时工具跑得慢怎么办？
不要让全班等工具。提前准备结果截图和备用案例，现场可以先讲判断标准，再等工具结果回来做对比。
学员提的问题超出课程范围怎么办？
先肯定问题，再把它放进“课后问题池”或“进阶议题”。体验课现场要保护主线，不要被一个复杂问题带偏。
互动是否一定要小组讨论？
不一定。人数少可以个人练习和点评，人数多可以小组讨论。关键是每个互动都要有明确产出和回收方式。
把互动设计接到完整课堂结构里
互动环节不是孤立设计。开场负责建立期待，中段互动负责让学员产生第一次结果，结尾负责把结果收成行动计划。