用途：面向各职业阶段的高校教师，覆盖课程设计全流程，从学习成果设定、评估设计、评分表编制到教学大纲与单节课计划，并支持面授、在线与混合模式及包容性教学原则。
主要能力：整合三个框架——逆向设计（Wiggins & McTighe，2005）：先定预期结果，再定可接受证据，最后规划学习体验；建构对齐（Biggs 等，2022）：使预期学习成果、教学活动与评估任务相互对齐；布鲁姆修订版分类法（Anderson & Krathwohl，2001）：按记忆、理解、应用、分析、评价、创造六层划分认知复杂度。具体包括：用 ABCD 框架与成果映射表编写可测量的学习成果；设计形成性与终结性评估、考试蓝图；设计分析型、整体型、单点型评分表；撰写含评估与评分表、政策、无障碍与多元包容声明、周计划的大纲；设计含时间流程与应急方案的单节课计划；在线与混合课程设计（探究社区框架）；包容性教学（UDL 3.0、评估菜单、规格评分等）；项目级课程地图与差距分析。
使用方式：资料未提供安装命令或具体调用方式，仅说明适用与不适用场景，并指引参考 references/course_design_templates.md 获取可复制模板。
适用场景：新课程设计、课程修订、成果与目标撰写、评估工具与评分表制作、大纲编写、课时规划、面授转在线或混合、项目课程地图、包容性教学、认证评审的课程级证据、指导青年教师。
不适用：课程生成式 AI 使用政策或大纲 AI 声明、AACSB/ABET 项目级学习保证、学术论文写作、学生成绩统计数据分析和演讲幻灯片制作，应改用相应技能。限制：未提供安装方式、价格与平台信息，UDL 3.0 检查点标签需在 udlguidelines.cast.org 核对后引用。