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雷达卡
沃顿商学院生成式 AI 实验室（Wharton Generative AI Labs）在官网上挂了一套五集的速成课，标题是 AI for Instructors and Students。它不做产品演示，定位是给教师和学生的入门：先讲清楚大语言模型怎么产生输出，再讲怎么把 AI 用进备课与学习。
页面对这套课的说明分两层。第一层说对象：这是面向教育者与学生的实用指南。第二层说顺序：五集从模型讲到用途，前紧后松，前三集打底，后两集分流到教师与学生两个场景。
五集的内容边界
第一集是大语言模型入门，以 OpenAI 的 ChatGPT 与微软的 Bing Chat 为主角，讲模型怎么生成输出，以及这类工具对工作与教学的影响。
第二集深入具体模型，给的是各个模型的实际例子与使用指引。这一集的用途是让人知道不同模型的差别在哪，而不是只记住一个名字。
第三集讲提示词：怎么引导 AI，以及怎么把自己的专业判断放进对话里。这一句是整套课最值得注意的立场——提示词不是让 AI 替你决定，而是把你的判断传进去。
第四集给教育者，第五集给学生，各自讲怎么用 AI 改进教学与学习。
五集的顺序有个隐含逻辑：先建立"它是怎么运作的"这个前提，再谈用法。跳过前三集直接看第四、五集也能看，但会缺少判断输出对错的依据。
这套课适合谁、不适合谁
适合三类人：高校教师想备课时用 AI 但不知道从哪下手；学生想在学习环节用 AI 又怕用错；培训人员要给团队做一次两小时的 AI 入门。
不适合两类期待：想学具体工具操作的人会觉得偏原理；想要一套可以直接照抄的教案的人会觉得偏方法。它给的是判断框架，不是模板包。
第三集那句话值得单独说
页面对第三集的表述是"教用户如何提示 AI，并把自己的专业判断整合进这次交互"。这句话把提示词从技巧层面拉回到判断层面：你要先知道自己这门课的重点、这批学生的水平、这次作业的评分标准，再把这些写进对话，模型才可能给出对你有用的东西。
反过来，如果只写"帮我设计一节课"，模型只能按通用模板返回。同一门课，两位老师用同一句泛化提示，得到的结果会高度相似，这正是它不能直接用的原因。
学生场景也类似。第五集讲的是学习环节的用法，而学习的判断标准是"我能不能解释每一步"，不是"交上去的版本够不够漂亮"。这条与第三集那句话是同一条原则的两种说法。
同一个实验室还有一份提示词库
页面上与视频并列的还有 Prompt Library，自述是为教育与职业发展场景积累的提示词集合，按教学原则设计，并做过易用性测试，教育者与培训者可以直接取用。视频讲方法，提示词库给例子，两者配合比单看一个更完整。
页面另有一个联系邮箱 GenAILab@wharton.upenn.edu，用于提问。这句话对想把这套材料引进校内培训的人有用——遇到课程适配问题，官方留了入口。
怎么安排一次培训
如果是两小时的教师工作坊，比较稳的排法是：用第一、二集各二十分钟建立共同语言，第三集用三十分钟做一次现场改写练习（同一段提示词，让参与者补上自己的学科背景与评判标准），最后二十分钟看第四集，留半小时讨论"哪些环节不能让 AI 代劳"。
如果是学生自学，建议按集顺序看，看完第三集就停下来，拿自己手上的一份作业试一次：先写提示词，再对照输出找三处自己不同意的地方。这一步比看完五集更有用。
观看与获取
五集以 YouTube 播放列表的形式嵌在页面里，点开即播。页面同时给出提示词库的入口，两者都在 Wharton Generative AI Labs 的 Practical AI 栏目下。
课程由沃顿生成式 AI 实验室制作，页脚标注 2026 年，版权归 The Wharton School, University of Pennsylvania。看视频时建议边看边记三件事：这一集解决什么问题、它给的方法我明天能用在哪、哪一步必须由我自己判断。
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课程页面、五集播放列表地址与提示词库入口都在下面，回复一下就能看到。
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