基于大模型的自动写作指导课程方案

基于大模型的自动写作指导课程方案一、课程建设背景与价值定位在生成式人工智能技术迭代升级的当下，大模型（如GPT系列、文心一言等）已深度介入写作领域，重构了内容生产的范式。传统写作教学中“从构思到成文全流程人工驱动”的模式，正面临效率瓶颈与创意拓展的双重挑战——学生常因“思路枯竭”“表达卡顿”陷入写作困境，教师也难以在有限课时内完成个性化指导。本课程方案聚焦“人机协同写作”新生态，期望通过系统的知识传授、技能训练与伦理引导，帮助学习者掌握大模型写作工具的核心逻辑，推动写作能力与思维素养的双向提升，为学术研究、职场沟通、创意创作等场景提供高效且合规的写作解决方案。二、课程目标体系（一）知识目标理解大模型的文本生成原理（Transformer架构、注意力机制等核心逻辑的通俗化解读），清晰认知“prompt（提示词）—模型响应—内容迭代”的写作闭环机制。熟悉主流大模型写作工具（如ChatGPT、Claude、国内垂类写作模型）的功能边界与适用场景，能根据写作需求灵活选择匹配的工具组合。（二）能力目标精准设计“阶梯式prompt”：从主题拆解、结构规划到细节填充，能通过分层提示引导大模型生成逻辑连贯、风格统一的内容（例如：将“写一篇环保主题演讲稿”拆解为“先梳理全球环境问题现状→再提炼3个核心呼吁方向→最后用排比句式强化结尾感染力”的多轮prompt）。优化内容生成质量：具备“人机协同”的内容迭代能力，能通过“追问细节”“调整风格指令”“补充背景信息”等方式修正模型输出的偏差，让文本从“可用”进阶为“优质”。实现跨场景写作迁移：在学术论文、商务报告、新媒体文案等不同场景中，快速适配大模型的写作策略，完成“工具能力”到“场景能力”的转化。（三）素养目标培养批判性思维：能理性甄别大模型输出内容的合理性（如数据准确性、观点客观性），既不“盲目依赖”也不“全盘否定”，形成“人机互补”的写作认知。强化伦理与合规意识：掌握AI写作的版权边界、原创性规范（如“大模型生成内容的二次创作要求”“学术写作中的AI使用声明规则”），确保写作成果符合行业伦理与法律法规。三、课程内容模块与实施路径（一）模块一：大模型写作基础认知（2课时）知识层：解析大模型“概率生成+模式匹配”的文本创作逻辑，对比“人类写作的创意性”与“模型写作的高效性”的本质差异；梳理国内外主流写作大模型的技术特点与使用权限（如免费模型与付费模型的功能差异、API调用的基本方法）。实践层：开展“工具体验工作坊”，让学习者在教师指导下完成“同一主题（如‘城市夜经济发展’）在3个不同模型中的生成效果对比”，记录输出内容的结构、风格、信息量差异，形成初步的工具认知报告。（二）模块二：prompt工程核心技能（4课时）子模块1：prompt的结构设计讲解“指令清晰性+背景丰富性+约束明确性”的prompt黄金三角原则，通过案例对比（如“写一篇书评”vs“写一篇《百年孤独》的书评，要求聚焦魔幻现实主义手法，结合3个具体情节分析，字数800字”），让学习者掌握“精准指令”的设计技巧。实践任务：以“校园垃圾分类倡议”为主题，设计3组不同颗粒度的prompt，对比模型输出的差异，总结“指令越具体，内容越精准”的规律。子模块2：多轮对话式写作介绍“追问式prompt”“修正式prompt”的应用场景，例如：当模型生成的论文提纲“理论部分薄弱”时，设计“请补充‘数字鸿沟理论’在本研究中的应用逻辑，结合3篇核心文献（作者+年份）说明”的追问指令。实践任务：选取一篇模型生成的“职场自我介绍”初稿，通过3轮以上的prompt迭代，将内容从“模板化”升级为“个性化（突出个人核心竞争力）”，记录每轮prompt的优化方向与输出变化。（三）模块三：场景化写作实践（6课时）学术写作场景聚焦“文献综述+论文提纲+摘要”的生成逻辑，指导学习者设计“先明确研究问题→再限定文献范围→最后要求结构化输出”的prompt链。例如：研究主题为“乡村振兴中的青年返乡创业”，prompt可设计为“1.梳理近5年CSSCI期刊中‘青年返乡创业’的研究热点（分政策支持、产业模式、困境挑战3个维度）；2.基于上述热点，生成本研究的提纲（包含研究问题、理论框架、研究方法、预期创新点）；3.用学术规范语言撰写300字摘要”。实践任务：每组学生选择一个专业领域小主题，完成“prompt设计—模型输出—人工优化”的全流程学术写作训练，教师重点点评“文献引用的准确性”“理论框架的适配性”等问题。职场写作场景针对商务邮件、项目方案、述职报告等类型，提炼“目标导向+数据支撑+行动指令”的prompt设计公式。例如：撰写“季度工作总结”，prompt可设计为“1.列出本季度完成的3项核心工作（用‘成果+数据’表述，如‘完成XX项目，客户满意度提升20%’）；2.分析1项工作中的不足（说明原因+改进方向）；3.提出下季度2个重点目标（可量化、有时间节点）”。实践任务：模拟“向领导申请预算”的场景，要求学习者通过大模型生成初稿，再结合“职场沟通的委婉性+诉求的清晰性”原则进行人工润色，最终产出“逻辑清晰、说服力强”的申请文案。创意写作场景探索大模型在故事创作、诗歌生成中的“灵感激发”作用，强调“人类主导创意，模型辅助扩写”的协作逻辑。例如：先由学生构思“科幻故事的核心冲突（如‘AI管家觉醒后与人类的情感博弈’）”，再设计prompt“以‘情感觉醒’为核心，生成3个故事开端（包含场景、人物、悬念），风格参考《黑镜》的冷峻感”，最后基于模型输出进行个性化创作。实践任务：开展“故事接龙”活动，学生分组用大模型生成故事段落，再轮流进行人工创意升级，完成一篇“人机协同”的短篇小说。（四）模块四：伦理与合规性引导（2课时）版权与原创性：解读《生成式人工智能服务管理暂行办法》中关于AI写作成果的版权归属，明确“大模型生成内容可作为创作素材，但需进行‘二次创作’（如观点深化、数据验证、结构重构）方可视为原创”的原则。结合学术不端案例（如“直接使用模型生成的论文未标注”），分析合规风险。真实性与责任边界：讨论“AI写作中虚假信息的规避”（如要求模型生成数据时需注明“模拟数据，仅供参考”），强调“人类对写作成果的真实性、价值观导向负最终责任”的认知。实践任务：分组辩论“‘AI写作+人工优化’的成果是否属于原创”，结合版权法与行业规范形成小组结论，教师补充法律条文与行业案例进行引导。四、教学方法创新（一）“工作坊+案例库”双驱动每周设置2小时“写作工作坊”，学生在教师指导下完成真实写作任务（如“为学校公众号撰写招生宣传文案”），教师实时点评prompt设计的问题（如“指令模糊导致输出偏离主题”“风格指令与场景不匹配”）。同时，搭建“大模型写作案例库”，收录“失败prompt+优化后prompt+最终成果”的完整案例，供学生复盘学习。（二）“人机对比”反思式学习选取经典文本（如朱自清《背影》、某领域权威论文）与大模型生成的同主题文本进行对比分析，引导学生思考“人类写作的情感温度/学术深度”与“模型写作的逻辑严谨性/信息丰富性”的差异，明确“人机协作的互补点”（如模型负责信息整合，人类负责情感升华、观点创新）。（三）项目式学习（PBL）以“解决真实写作问题”为导向，布置跨学科写作项目（如“为社区设计‘老年人智能设备使用指南’，需兼顾实用性与可读性”）。学生分组完成“需求调研→prompt设计→模型输出→人工优化→成果展示”全流程，教师从“工具运用效率”“内容解决问题的有效性”“伦理合规性”三个维度进行评估。五、评估与反馈体系（一）过程性评估（占比60%）prompt设计日志：要求学生记录每次写作任务的prompt迭代过程（初始prompt、优化方向、最终prompt），教师重点评估“指令的精准度”“迭代的逻辑性”，例如：从“写一篇环保论文”到“写一篇关于‘碳中和’的论文，要求包含政策背景、技术路径、企业案例（3个国内外案例）、未来挑战，字数5000字”的优化是否合理。反思报告：学生每周提交“人机协作写作反思”，分析“模型的优势（如信息整合速度）”“自身的不足（如创意发散能力）”“协作中的问题（如prompt设计效率低）”，教师通过报告了解学生的认知成长，针对性提供指导。（二）终结性评估（占比40%）写作成果质量：从“内容价值（是否解决实际问题）”“结构逻辑（是否清晰严谨）”“风格适配（是否符合场景要求）”“伦理合规（是否标注AI使用、内容真实）”四个维度评分。例如：学术论文需检查“文献引用的准确性”“理论创新的原创性”；职场文案需评估“诉求的达成度”“语言的专业性”。工具运用能力：通过“限时prompt设计测试”，给定写作主题与约束条件（如“为非遗文化设计短视频脚本，要求结合年轻群体喜好，时长3分钟”），评估学生在15分钟内设计出“指令清晰、结构合理、风格明确”的prompt的能力，以及基于模型输出进行快速优化的能力。六、实施保障机制（一）师资建设组织教师参加“大模型写作教学工作坊”，系统学习“prompt工程”“模型伦理”等知识，要求教师完成“10个真实写作任务的人机协作实践”，形成“教学案例库”与“常见问题解决方案手册”，确保教学过程的专业性与针对性。（二）资源支持1.工具资源：与大模型服务商合作，为学生提供稳定的API调用权限或平台账号，确保实操训练的流畅性；同时推荐“轻量化写作模型”（如针对学术写作的小模型），满足不同设备、网络环境的需求。2.案例资源：建设“行业写作案例库”，按“学术、职场、创意”分类，收录各领域优秀的“人机协作”写作成果（如获奖学术论文、爆款新媒体文案），标注“prompt设计思路”“人工优化方向”，供学生模仿学习。（三）学情分层针对“写作基础薄弱者”“写作能力中等者”“写作能力优秀者”设计差异化教学路径：基础层：侧重“prompt模板学习+模仿训练”，通过“填空式prompt”（如“写一篇关于____的演讲稿，结构分为____、____、____，风格要求____”）降低学习门槛。进阶层：侧重“prompt创新设计+内容深度优化”，要求学生自主设计“多轮对话式prompt”，挑战“复杂主题写作”（如“为城市更新项目设计‘文化传承+商业运营’的方案”）。高阶层：侧重“伦理探索+创意引领”，鼓励学生研究“大模型写作的边界”（如“AI能否创作具有‘人类情感共鸣’的文学作品”），开展跨学科写作实验（如“结合AI生成的科学数据，创作科幻小说”）。结语基于大模型的自动写作指导课程，不是“替代人