随着人工智能技术的不断发展，以生成式人工智能(AI)为主的一系列互动AI模型被广泛应用于各行各业。当前，农民培训存在时空限制、内容难以满足个体的个性化需求、培训内容质量参差不齐等诸多问题，应用AI驱动农民的培训课件制作和微课开发能够从形式、内容等诸多方面提升农民培训效率，充分提升农民培训效果。本文以AI技术为切入点，探讨AI驱动下的农民培训课件制作与开发策略。

　　农民职业培训是农村人力资本形成和农民素质提高的重要途径，对促进农村经济发展和农业现代化具有重要作用。2025年中央一号文件《中共中央 国务院关于进一步深化农村改革 扎实推进乡村全面振兴的意见》提出“加强农民技术技能培训”。然而，当前农民培训仍存在诸多问题，制约着农民培训水平的提升。在AI技术的驱动下，农民培训可以应用各类AI大语言模型进行课件制作和微课开发，解决当前农民培训存在的问题，增强农民培训效果。

农民培训现状分析

农民培训模式的特点

　　传统农民培训主要采取集中授课的形式，如在基层农技推广培训中，多采取集中前往示范田示范培训的方式。这种集中授课的形式与农业的季节性和农事生产活动的基本特点产生了冲突，农民难以进行脱产学习，培训往往和农忙时节产生冲突，使得需要进行农技学习的农民难以前往现场学习，而能够前往现场学习的则往往属于非农事生产活动人员。从内容上来看，农民培训的内容高度标准化，与农民个体需求差异产生了实际矛盾。例如，大田种植技术培训对于水产养殖户而言，缺乏内容上的匹配度。从农民培训的师资力量方面来看，从事农民培训活动的优质农技专家人员往往是短期的临时性活动，如临时讲座、临时示范活动等。长期留在当地从事农业生产活动的优质农技人员则缺乏系统的理论知识和先进的技术。这导致农民培训的质量参差不齐，难以有效发挥培训的持续性作用。

农民学习特征分析

　　农民由于需要从事各式各样的农事活动，在学习时间上往往表现出较为显著的碎片化特点，这源于农业生产的间歇性与多任务性，农民难以抽出大块的时间进行学习，同时对于学习内容的需求更偏向时效性，即培训所学内容可以直接解决当前问题。农民的学习还具有实践性特征，对于培训内容有较高的情景化和操作化要求，需要通过演示、示范等实际性动作来学习。此外，农民群体的数字化素养相对较低，单一的数字化培训难以实现对农民的全覆盖，如果采取单一的数字化培训方式，反而会加大“新农人”群体和普通农民之间的知识鸿沟和信息不平等。

当前农民培训的不足之处

　　目前的培训内容与乡村振兴发展的具体需求仍存在一定差距。例如，现有培训多以传统农业技术为主，而对新兴领域的覆盖较少。这种内容单一化的问题可能会影响农民应对现代农业挑战的能力。从数字化角度来看，农民培训活动陷入了资源更新滞后、互动性不足、个性化缺失的困境。许多数字化农民培训平台的内容停留在平台兴建之初，无论是农药配方、种子信息还是农业政策等，容易误导农民的农事活动，起到反效果。农民培训互动性不足也十分明显，许多数字化培训课程都是单向输出，缺乏讨论与交流，导致农民遇到与课程中类似却不完全一致的问题时难以获得有效帮助。农民培训个性化的缺失则表现为不同农民的需求难以得到有效满足，许多农民在数字化平台中检索不到自己所需的培训内容，无形中增加了农民的培训学习成本和时间成本。

AI驱动下的乡村农民培训新发展

智能生成与匹配培训内容

　　从培训内容方面来看，AI驱动下的农民培训内容可以通过生成式AI来为农民提供更加前沿、即时性的培训内容。AI可以对各类农业活动相关信息进行实时抓取，包括对农业科研网站、气象部门、市场交易平台等不同数据，并生成对应的实时性微课。例如，当地发生新型病虫害后，AI可以对当前病虫害情况进行全面掌握和分析，并基于实时灾情提供针对性的解决方案，推荐可用的农药与响应策略，精准推送给当地在病虫害影响范围内的用户。同时，AI能够基于农民的注册信息提供适配性内容，如针对水稻种植户，AI可以推送氮磷钾肥料配比方案;针对果树种植户，AI可以提供微量元素补充方案，使农民能够获取到切实所需的培训内容。

农民学习行为分析与预测

　　传统农民培训课程是单向输入的过程，存在被动响应的问题，利用AI进行农民学习行为的分析并在此基础上进行预测，使培训走向主动预见。AI通过分析农民在学习平台内的学习行为，如观看视频的内容特点、观看次数与频率等，为农民及时推送前瞻性课程。例如，在病虫害高发期前，AI能够向可能遭受影响的农户推送病虫害预防措施培训课程;在农产品集中上市前，AI能够向农户推送电商销售培训课程。

提供多模态农民学习交互体验

　　提升农民的学习交互体验是提升培训效果的关键。基于农民的实践性学习习惯，AI提供的多模态交互，如语音交互、视觉交互等能够带来更好的培训效果。例如，农民可以直接通过语音向AI模型提问：“西红柿卷叶是怎么回事?”这可以大幅降低农民的培训学习门槛;或者农民可以上传西红柿卷叶图片，AI可以通过图像识别诊断植株存在的问题，并给出针对性的解决方案。

拓展农民培训场景

　　AI技术可以用于搭建更加职业化的农民教育培训平台，基于AI技术的职业化农民教育培训平台不仅为农民提供了更便捷、更高效的学习途径，还为农村地区的可持续发展和现代化建设提供了有力支持。在该平台的帮助下，农民可以更全面地了解农业生产情况、市场趋势和最新的农业技术，有助于增加自身收入来源，提高农业生产水平，促进农村地区的经济繁荣。基于语音识别、图像识别技术的AI语言模型可以用于打造AI农业智能问答系统，为农民提供即时性的农事活动答疑服务。AI学习规划可用于为农民打造个性化的成长路径，基于农民当前的学习需求为其规划学习内容，推荐学习课程。

AI驱动下的农民培训课件制作与微课开发策略

优化农民培训内容

　　在AI技术驱动下，农民培训课件的制作更加灵活，以动态化的课件调整保证课件内容始终符合农民当前所需。利用AI可以构建结构化的知识内容图谱。AI具有强大的语义识别功能，该功能可以将具有明确语义关系的词语进行连接，并实现语义推理。当农民向AI提出问题时，AI可以通过语义识别功能将口语化的表述与知识图谱中的内容进行一一对应，并根据知识图谱构建的路径提供个性化的解决方案。例如，赵小丹等对2018—2022年黄河流域农业科技政策进行了知识图谱数据集的构建，数据集紧扣“农业科技政策”的主题，基于相关政府官方网站，通过编写Python爬虫框架，采取自动化和人工并行的数据采集和处理方法，最终获得真实有效的黄河流域农业科技政策知识图谱构建数据(2018—2022年)。知识图谱的构建也反映了AI技术在多源异构数据融合方面的重要作用，AI技术能够将其所获取的资源进行知识抽取和自然语言处理，并对数据进行实时校验。知识图谱的构建为课件的制作提供了庞大的数据基础。

　　在此基础上，AI的多模态互动功能则为课件的制作提供了更多可能性。一方面，AI可以生成情境感知内容，以果树修剪为例，面对新手，AI生成的果树修剪视频会更加精细化地展示在哪里进行修剪、修剪的角度与手法;面向熟手，AI生成的果树修剪视频则更加贴合个性化需求，如针对某一特定品种提供专门的修剪技巧。随着AI使用频率上升，AI所收集到的信息数据量也会不断增加，用户的个体学习会产生个人的微观学习闭环，而整个AI系统的应用则能够整合所有的数据信息，形成宏观闭环，进而优化农民培训相关知识图谱与知识数据内容，推进整个农业培训知识体系的演进发展，使AI始终能够为课件与微课的制作提供具有参考作用的先进、真实内容。

　　应用AI进行课件的制作和微课的开发还能改变传统课件的单主题模式，当农民向AI进行提问时，AI能够基于农民提出的问题生成专门的微课汇总课件。例如，农民提出“玉米叶发黄”后，AI可以自动检索到玉米叶发黄的诱因，如缺乏营养、遭遇某种病虫害等，进而生成对应的诊断方案和解决路径。这能够更加智能化地解决某些特性问题。例如，河北省苹果梨由于劳动力结构变化、品种老化、管理粗放、品质下降、商品化率低等种种制约因素，该果品在2020年出现“产量低、品质差”现象导致“果贱伤农”。当地种植大户和合作社，找到河北旅游职业学院寻求解决方法。经实地调研和详细分析，培训团队结合实际情况，摒弃传统的帮扶培训模式，因地制宜地结合新质生产力三要素逻辑关系，围绕“品种、从业者、管理、规程”等维度制订了培训和优化方案。这个案例被AI收集并分析后，类似的果农问题都可以获取与之相似的针对性解决方案。同时，AI所提供的微课集合也可以产出为多种形式，如诊断视频、对比图、语音讲解等，农民可以选择自己最适合接受和吸收的方式进行学习。

打造多模态沉浸式学习场域

　　AI的多模态发展使微课的课件开发与制作从单一互动转向多模态的丰富活动。首先，传统微课的形式是单向互动，农民需要观看微课进行学习，多模态的学习实现了双方的交互。在传统培训活动中，农民可能需要观看大量的微课视频帮助解决当前存在的农事活动问题，而在AI技术的支持下，微课可以转向实时互动课堂，对农民当前存在的问题根据农民上传的图片进行识别诊断，并提供对应的微课视频，让农民能够即时解决问题，农民获取知识的形式也从被动记忆转变为了主动探究。对于操作性较强、分线性较高的无人机植保和大型农机操作等内容，培训微课的开发可以利用AI生成虚拟实训环境，农民可以通过虚拟现实(VR)互动来进行无人机的操作演练。在微课进行过程中，农民的操作情况会被AI实时检测，AI会根据农民的操作情况进行实时提示。例如，农民操作无人机过低时，会提醒农民当前飞行高度过低，存在碰撞风险;农民操作植保无人机时，会提示农民进行喷洒速度的调整等。农民可以在安全的农事生产环境中进行反复操作练习，提升农民操作技能水平，也能够缩短学习时间。

动态规划农民培训学习路径

　　传统微课的课件制作与开发是专题式的内容，未能适配不同农民的个性化需求，也不符合农民学习的碎片化特点。AI可以进行农民个性化培训学习路径的动态规划，并根据动态化的学习规划来进行微课的智能推送与开发。首先，AI可以基于农民的学习情况和个人能力生成农民的个人学习画像，剖析农民的能力长处和短板问题，为其规划针对其短板发展的个性化学习路径。例如，对于养殖技术水平高、养殖经验丰富的养殖户而言，目前他们缺乏与电商营销相关的知识和技能，AI会重点将其学习路径规划为养殖品牌打造、电商运营等。其次，随着农民学习水平的不断提升和发展，AI在持续追踪农民学习行为数据的过程中也会不断调整学习路径，如农民在某一农事技能上存在反复观看学习的行为，AI就会自动为其生成并设计前置微课，帮助农民更好地理解技能课程。

建立人机协同培训发展机制

　　AI能够处理海量的重复性工作，并满足农民的个性化学习需求。这有利于解放从事农民培训课件制作、微课开发的相关农业专家和乡土人才。AI可以负责学习路径的智能规划、24小时不间断的智能答疑，自动生成对应微课和课件，提供个性化的学习资料。农业专家与乡土人才则可以专注于解决非标准化的农业生产难题，开发更加前沿化的农民培训课程，进行产业趋势分析等。

　　综上所述，AI技术的发展为农民培训课件的制作以及微课的开发提供了更多便利，从内容、形式上都推动了农民培训的极大转变，有助于解决传统农民培训存在的滞后性、互动性不足等诸多问题。具体来说，农民培训可以利用AI优化农民培训内容，打造多模态沉浸式的学习常态，动态规划农民培训学习的路径，建立人机协同的培训发展机制，从而促进农民知识水平与农业技能的提升，使农民在农事生产活动中遇到的需求能够得到即时性解决，助力乡村振兴发展与农业生产水平提升。

　　终审：魏文源

　　监审：王莉娟

　　编校：栗佳妮