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“演讲的方法与艺术”课程是国家开放大学实验学院面向所有本科专业开设的一门3学分素养类通识选修课程。课程内容共划分为7个教学章节，配套资源涵盖900分钟视频、64份AI互动图文、1套课程知识库，以及知识、能力、问题三大图谱。该课程已稳定运行两年，共开设了4个学期，累计吸引4838名学习者选修。2025年，课程通过线下小班教学试点，构建了线上线下混合式教学格局。课程以提升学习者表达、思维与沟通能力为核心目标，旨在帮助学习者掌握演讲全流程技能，完成规范化主题演讲。
在课程实施过程中发现，传统在线课程主要依赖于视频与文本材料，缺乏沉浸式的训练环境，致使演讲实操、发声技巧及肢体语言等技能难以通过单向讲授方式有效传递。传统的在线视频资源难以为学习者提供沉浸式的学习场景，导致学习互动缺乏、实践环节缺失，且个性化辅导难以全面覆盖。此外，在职学习者的知识基础差异较大、学习时间分散，传统教师的答疑与作业批改效率较低，难以开展一对一的精准指导。考核评价形式较为单一，主要以终期作业为基础进行人工评价，这导致难以实现实时反馈、统一评价标准，且难以有效跟踪学习过程与能力提升轨迹。规模化教学与个性化学习之间的矛盾尤为突出。选课人数众多而辅导教师资源有限，大量重复性的批阅与答疑工作占用了教师大量精力，使得教学质量难以保障。
本课程建设项目针对教学实践中的问题，重点探索并致力于解决以下关键环节：
第一，通过构建任务驱动、实战导向的课程体系，以破解“学用脱节”这一核心难题；
第二，打造沉浸式、多元化的学习资源，从而提升线上学习环境的参与感与实操性；
第三，依托课程智能体实现学习全过程伴学与助学，借助智能评阅与精准学情分析，以兼顾在线课程支持服务的规模化覆盖与个性化需求；
第四，建立人机协同、过程性及多维度的考核评价体系，进而提升评价机制的公平性与精准性；
第五，形成可复制、可推广的“AI+演讲”智慧课程建设范式，以充分发挥其示范作用。
本课程体系以“理论奠基、实践导向、能力锤炼”为核心指导思想，依据“任务驱动—产出导向—数智赋能—效果评估”的建设逻辑，围绕表达能力的提升轨迹，系统重构课程内容，创新资源形态，深化数智技术应用，并革新考核评价机制。以三大知识图谱为导航，依托课程智能体辅助教学，通过阶梯式实战任务驱动，实现“学、练、评、拓”螺旋式迭代的能力提升，最终构建出适配多元化学习者、兼具人文关怀与技术先进性的智慧示范课程。
1.内容重构：任务驱动，产出导向
课程秉持产出导向理念，将“完成一场精彩演讲”的课程总任务解构为七个循序渐进的学习模块，形成“认知演讲→准备演讲→实战演讲”的渐进式学习路径（见图1）。设计阶梯式形成性考核任务，包括演讲初体验、两分钟自我介绍、演讲稿撰写、PPT制作、五分钟终期演讲等，覆盖表达能力培养的全过程。学习者可根据个人兴趣与需求自主选定演讲主题与内容，AI智能体以“私教”角色提供全程指导与支持，从而完成从知识输入到能力输出的完整闭环。
图1 渐进式学习路径
2.资源创新：虚实融合，沉浸式体验
在课程的建设过程中，对原有的900分钟视频资源进行了优化与更新，并新增了300分钟线下沉浸式课堂教学实录。课程聘请中国传媒大学播音主持艺术专业的教师担任主讲，设计了涵盖圆桌讨论、示范教学及现场练习等环节的实景教学内容（见图2）。在后期制作中，通过采用多种表现手法，并借助AI助教实时解答学习者疑问，构建了线上沉浸式学习环境，以优化线上学习者依托视频资源进行实践练习的体验感。同时，建设了64份AI互动图文资料及6个拓展视频，形成了集图文、视频与互动于一体的立体化资源库。
图2 线下沉浸式课堂教学实录
3.数智赋能：AI全过程助学
课程AI智能体的设计实现了国家开放大学版DeepSeek与通义千问双模型之间的切换机制，并构建了涵盖AI辅助学习、AI辅助评价及AI学情评估三大模块的辅助学习体系。
● AI辅助学习（一对一辅导模式）：在课程界面侧边栏常设AI助教，提供实时答疑、知识漏洞诊断及薄弱知识点推送等功能；通过设置AI主动交互任务，采集学习者的非隐私学习数据，进而适配个性化学习场景；设计“苏格拉底提问法”训练营等专项任务，针对不同学习者的差异化需求，提供不限次数的个性化训练，以强化其思辨能力与实践应用能力。
● AI辅助评价：AI辅助评价系统能够对AI交互任务、演讲稿、PPT及演讲视频进行自动评阅（见图3）。评分体系基于课程设计的评价标准，综合主题深度、材料质量、演讲技巧与表达流畅性四个核心维度。通过前期550份有效作业与50份优质演讲视频进行多轮校准与试评，AI评分与人工评分之间的差异小于5分，相关性分析显示相关系数介于0.623至0.77，两者存在高度显著的正相关关系，课程AI评价系统的可靠性和稳定性较高。（数据来源于2023—2024年学习者真实作业与AI分值相关性分析）
图3 PPT及演讲视频自动评阅
● AI学情评估（一生一报告）：本课程设计实现自动生成学习前与学习后的对比报告以及课程综合诊断报告，清晰呈现学习者能力提升的轨迹，为学习者与教师提供精准的决策依据（见图4）。此外，课程设计了申诉机制，支持教师进行人工复核，以保障评估过程的公平性。
图4 AI学情评估（一生一报告）
4.体系支撑：三大图谱与专属知识库
课程构建了知识、能力与问题三大图谱（见图5）：知识图谱涵盖70个分层知识点；能力图谱提炼出5项主要能力及11项子能力；问题图谱设计为三级递进式问题链。在此基础上，搭建课程专属知识库，确保人工智能输出内容具有权威性、精确性，并紧密贴合教学需求，从而规避通用模型产生的泛化回答及“幻觉”现象。
图5 知识、能力与问题三大图谱
5.考核革新：人机协同，过程性评价
本课程通过整合学习任务与评价任务，并将其贯穿于演讲认知、准备及实践的全过程，实现了从传统单一分数评价向“学－练－评”一体化、持续性、过程性协同评价的转变。课程不设置独立的终结性考试，从而实现了学习与评价的同步完成。AI负责批量化、兼顾标准化与个性化的作业批阅任务，教师则侧重于提供个性化设计与特殊案例的复核，从而显著减少了教师在重复性劳动上的时间投入，有效提升了整体教学效率与教学质量。
1.以“任务驱动—产出导向”为核心，重构教学内容
课程将复杂演讲技能拆解为可落地、可完成的阶梯任务，设计渐进式学习路径和形成性考核任务，螺旋迭代提升学习者思辨能力。
2.“数智赋能”学习全过程
垂直领域AI深度整合课程内容，课程AI智能体经过专业校准与垂直领域训练，其回答紧密契合课程体系，实现精准指导与评价，从而适应大规模多元化学习者群体。AI智能体全程扮演“私教”角色，引导学习者思考，鼓励实践操作，并共同探讨解题策略。
3.打造“沉浸式”在线课堂
通过整合课堂实录与AI技术，突破在线学习的障碍，构建沉浸式学习环境，从而实现线上课程的可视化、可学习性与可操作性，有效解决在线教学中实践环节与互动性不足的难题。
4.完善智能化评价体系
课程将学习任务与评价任务有机融合，并使其贯穿于学习活动的始终。学习任务与评价任务同步进行，实现了评价方式从传统的单一分数评价向“学－练－评”一体化、持续性、过程性的协同评价的变革。
未来课程将持续优化AI交互体验，提升视频互动性与虚拟仿真训练能力；进一步丰富场景库与案例库，适配更多职业与生活场景；深化多模态评价能力，提升对语音、肢体、情感等维度的智能识别精度；依托运行数据持续迭代模型与内容，保持课程先进性与实用性，为教育数字化转型提供持续可参考的方案。
