通義千問 AI教學課程

實體AI教學課程內容

課程簡介

課程名稱：通義千問 AI 實戰入門｜兩小時速成班
課程時長：2 小時（120 分鐘）
適合對象：

• 想將大模型應用在工作與創作的上班族、教師與內容創作者

• 具備基礎電腦操作即可，無需程式背景

課程目標：

• 在兩小時內，讓學員理解通義千問的核心能力與典型應用場景（文案、程式、辦公、教育等）

• 建立正確的「提問思維」與提示語設計方法，能穩定獲得可用結果

• 完成 1–2 個與自身工作情境高度相關的 AI 工作流程範本，課後可直接套用

課程大綱（兩小時速成班）

第一單元：通義千問概念與介面導覽（約 20 分鐘）

• 通義千問簡介

  • 通用大模型的定位：對話、生成、推理與工具調用

  • 與一般搜尋、傳統聊天機器人的差異

• 介面與帳號

  • 登入方式、主要入口（Web / App / 企業版簡介）

  • 對話區、歷史紀錄、常用場景模板說明

• 安全與使用邊界

  • 資訊準確性與「幻覺」風險說明

  • 在企業與教學場景中如何合規、安全使用

小練習：請學員用一句話描述自己目前的職務與需求，讓通義千問生成 3 種不同幫助方式的建議回覆。

第二單元：提示工程入門與文字創作實戰（約 30 分鐘）

• 提示語設計原則

  • 背景＋角色＋目標＋限制條件＋輸出格式

  • 差的提示 vs. 好的提示對比示範

• 文字創作常見場景

  • 行銷文案：產品介紹、廣告標語、社群貼文

  • 教學內容：課程大綱、講義草稿、練習題與解答草稿

  • 文件整理：摘要、重寫、語氣轉換（正式／口語）

• 多輪對話優化

  • 如何用「追問」逐步修正文風、篇幅與結構

  • 讓模型記住上下文要求，產出系列內容

小練習：以學員自己的產品／課程／專案為例，讓通義千問產出一組宣傳文案，並透過 2–3 輪對話優化成最終版本。

第三單元：程式輔助與資料處理應用（約 30 分鐘）

• 程式輔助能力

  • 產生樣板程式碼（如 Python、JavaScript 等）

  • 既有程式碼註解、除錯建議與重構

  • 將自然語言需求轉為「演算法步驟」再轉成程式碼

• 資料與報表相關應用

  • 生成 Excel / 表格欄位設計與公式範例

  • 根據一段文字資料，整理成結構化表格或項目

  • 協助設計資料清洗／分析流程（不強調實際運行，只聚焦思路）

• 實務風險

  • 產生的程式碼需自行測試與安全檢查

  • 對機密資料與後端 API 金鑰的保護意識

小練習：讓學員描述一個簡單的小工具需求（例如：成績平均計算、簡單記帳表），請通義千問產出對應程式碼或表格規格，並調整到可讀性高、註解清楚的版本。

第四單元：專屬情境工作流設計（約 30 分鐘）

• 情境拆解方法

  • 從「一日工作流程」找可以交給 AI 的環節

  • 拆成：資訊蒐集 → 整理分析 → 內容生成 → 修訂優化

• 建立「個人專用提示模板」

  • 以角色與任務為核心，寫成可重複使用的 Prompt

  • 範例：

    • 「教學設計助手」

    • 「商務電郵撰寫助手」

    • 「需求訪談整理助手」

• 多工具搭配構想（點到為止）

  • 與簡報、表格、雲端硬碟等工具搭配的可能工作流

  • 如何將通義千問輸出轉成 SOP 或文件範本

小練習：請每位學員針對自身工作情境，設計 1–2 個「固定可重複使用」的提示模板，並在課堂中實測調整到滿意為止。

第五單元：最佳實務、限制與進階學習方向（約 10 分鐘）

• 最佳實務整理

  • 避免一次丟太多任務，分步驟對話

  • 使用樣例（few-shot）改善輸出風格

  • 重要內容（合約、關鍵數據）需人工複核

• 模型限制與風險

  • 時效性、專業細節、偏見與誤導的可能性

  • 在教學與公司內部導入時，如何向學生／同事說明使用規則

• 進階學習方向建議

  • 更系統的提示工程

  • 與 API／自有資料庫整合（概念點到為止）

  • 建立專屬「AI 工作手冊」與範本庫