跨学科融合视域下环境设计与人工智能交叉课程的实践研究

一、引言

在科技迭代与产业升级的双重驱动下，跨学科融合已成为打破学术壁垒、催生创新成果的核心路径。环境设计作为兼具艺术性与实用性的学科，正面临着数字化转型的迫切需求 — 传统设计模式在空间效率优化、用户需求精准匹配等方面的局限性日益凸显。而人工智能技术的突破性发展，为环境设计提供了数据驱动的创新工具与思维范式。本文以环境设计与人工智能交叉课程的实践探索为研究对象，系统分析两者的融合逻辑、课程构建路径、实践成效与优化策略，为跨学科人才培养提供可借鉴的经验。

二、环境设计与人工智能的领域特质及融合价值

环境设计作为一门以“人-空间-环境”互动关系为核心的综合性学科，始终追求功能性、美学性与人文性的有机统一。在智慧城市、绿色建筑等理念不断深化的背景下，该学科正经历从传统“经验驱动”向现代“数据支撑”的重要转型。人工智能技术，特别是机器学习、深度学习、计算机视觉与生成式AI等关键分支，为环境设计过程注入了新的动力，能够在数据处理与分析、动态可视化呈现以及智能方案生成等方面提供核心支持。

两者之间的深度融合已在多个维度展现出显著价值：在效率层面，能够大幅压缩空间建模、日照分析等环节的时间成本；在精准性上，可通过用户行为数据分析，有针对性地优化如老年社区无障碍设计等具体场景；在创新性方面，生成式 AI 更能促进传统地域文化与现代设计语言的创造性结合。这种跨学科的融合不仅有力拓展了环境设计的传统边界，也积极响应了“新文科”建设对具备技术素养与人文精神的复合型设计人才的培养需求。

三、交叉课程实践的理论基础与设计逻辑

本课程以“学科互渗理论”“建构主义学习理论”及“设计思维理论”为支撑，旨在培养掌握 AI 技术应用能力的创新型环境设计人才。课程目标分为知识、能力与素养三个维度：要求学生掌握机器学习基础、AI 工具操作及环境设计原理，具备数据驱动分析、AI 辅助生成及跨学科协作能力，并树立技术伦理与人文关怀意识。课程内容采用模块化构建，依次为基础融合模块，讲授AI 导论、数字化基础及Python 数据处理；技术应用模块，如训练SketchUp+AI 建模、Lumion 渲染优化及生成式 AI 方案迭代；综合实践模块，通过城市微更新等真实项目，引导学生完成从数据采集到效果验证的全流程实践，实现“理论—技术—应用”的闭环学习。

四、课程实践的实施路径与教学创新

本课程通过多元化教学方法、跨学科资源整合与多维评价体系的综合构建，系统推进教学实施。在教学方法上，采用“三维度教学法”以提升实效：首先，以“社区口袋公园设计”“智慧办公空间优化”等真实项目驱动的项目式学习，引导学生分组完成从需求调研到方案汇报的全过程；其次，通过深入剖析如AI 参与的国内外典型案例，使学生掌握技术应用逻辑；再者，结合翻转课堂模式，课前在线学习 AI 工具教程，课堂时间则聚焦于实操指导与深度研讨，显著提升学习效率，有效弥补单一学科教师的知识局限。在教学资源方面，着力突出“跨学科、数字化、开放性”特征。对于学习成果的评价，则打破了传统单一模式，构建了涵盖“过程、成果、能力”三个维度的综合评价体系：过程性评价重点关注课堂参与度、工具实操熟练度及阶段性报告质量；成果性评价以最终设计方案为核心，从其创新性、技术应用的合理性与深度、以及人文关怀与社会文化适配性等多个方面进行评分。

五、课程实践面临的挑战与应对策略

环境设计与人工智能的跨学科融合课程在实践中面临三方面主要挑战。技术快速迭代使课程内容容易滞后，特别是生成式AI 等工具更新周期短，传统教学大纲难以同步。跨学科师资协同存在结构性壁垒，设计教师缺乏算法理解能力，技术教师对空间美学认知不足，影响教学深度。部分学生因编程基础薄弱，在机器学习、参数化设计等技术模块学习中出现明显分化。

针对这些问题，课程构建了多层次应对体系。通过校企共建动态资源库，引入行业最新案例；开展师资联合工作坊，促进知识结构互补；实施分层教学，设置 Python 基础班与AI 创新课题小组。在伦理维度，课程专门探讨算法偏见对空间公平性的影响，分析生成式作品的版权归属问题，并通过"人工干预比例标注"制度强化责任意识，确保技术应用与伦理约束的协调发展，培养既掌握智能技术又具备人文关怀的新一代设计人才。

六、未来展望与发展路径

本课程将基于当前实践成果，以技术深度融合为导向持续推进课程升级。在内容层面，计划新增AIGC 与设计版权、数字孪生技术在环境设计中的应用等前沿模块，拓展学生的知识边界；在工具层面，积极探索将大语言模型融入设计需求分析环节，实现从自然语言描述到设计方案构思的直接转化；在实践场景层面，逐步引入元宇宙虚拟空间设计等新兴项目类型，为学生提供更具前瞻性的训练平台。在人才培养体系方面，着力构建“课程—实训—竞赛—就业”一体化链条，通过与企业合作开发智能家居空间设计等定向实训项目、定期举办跨学科AI 设计竞赛以赛促学、建立毕业生跟踪反馈机制等方式，实现人才培养与行业需求的无缝对接，并积极引入海外优质 AI 设计课程资源，提升人才的国际视野。本课程所探索的跨学科教学模式具有显著的推广价值，其以“理论筑基—技术赋能—实践落地”为模块化构建逻辑，强调跨学科师资团队与教学资源的实质性整合，并建立以能力为导向、多元主体参与的评价体系，这一系统化框架不仅适用于环境设计与人工智能的融合，也为艺术设计类学科与信息技术领域的交叉教学提供了可复制、可拓展的实践范式，对推动新文科背景下跨学科人才培养模式的创新具有积极意义。

七、结论

环境设计与人工智能的跨学科融合是学科发展的必然趋势，其交叉课程的实践探索具有重要的理论与现实意义。本文通过理论建构、课程设计、实践实施与成效分析，证明了该课程在培养复合型设计人才中的核心价值。尽管面临技术迭代、协同教学等挑战，但通过动态调整机制与创新应对策略，能够实现课程质量的持续提升。未来，随着技术与教学的深度融合，这类交叉课程将成为推动设计学科创新发展、服务社会需求的重要支撑。

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作者简介：

杨馨仪（1996.10—），女，汉族，籍贯：四川乐山人，艺术设计与动画学院，助教，研究方向：人机交互，智能媒体教育与技术融合