人工智能背景下艺术与科技专业的AI 辅助创新教学模式探究

一、引言

2023 年“新质生产⼒”概念被⾸次提出以来，以⼈⼯智能、⼤数据等前沿技术为核⼼引擎的产业变⾰正以前所未有的深度与⼴度席卷全球。在这场浪潮中，AI 技术作为最具颠覆性的⼒量之⼀，不仅在重塑内容创作的生产函数，更在深刻地改变着创意产业的底层逻辑与未来生态，人工智能与艺术设计的结合可以为未来的艺术设计提供更为智能化、风格化和商业化的发展途径。这既是⼀场关乎效率与⼯具的技术⾰命，更是⼀场对传统艺术设计教育模式的根本性挑战与历史性机遇。在此背景下，将⽬光投向艺术教育实践探索，利用AI 辅助培养能够驾驭智能技术、具备跨学科视野和持续创新能⼒的未来⼈才。

二、“AI 辅助”教学模式的内涵与意义

本⽂旨在深度剖析艺术与科技专业在实践中逐步形成的“AI 辅助”教学模式。其⼀，发现问题，融合“AI”建立创新教学模式，致⼒于实现教学资源的个性化生成与知识传授的动态化、智能化；其⼆，解构问题，“人机共生”激发创新思维，将 AI 定位为学生创造⼒的催化剂与放⼤器，发散设计思维，提供灵感来源，并批判性采纳，⽽⾮将 AI 单纯的执⾏⼯具；其三，重构问题，“混合式”团队协作提升实践能力，通过模拟真实产业环境，培养学生跨学科、协同解决复杂问题的综合素养。这些实践并⾮零敲碎打的⼯具引⼊，⽽是旨在构建⼀个全新的、与时代同频共振的教学体系。

三、“AI 辅助”教学模式在艺术与科技专业的应用

1. 发现——教学模式创新

（1）AI 驱动的精准教学资源库：从“标准化”到“个性化”

“因材施教”是教育的古⽼理想，但在⼤规模班级授课的现实中往往难以实现。AI 技术的引⼊，为这⼀理想的规模化落地提供了可能。与传统“⼀⼑切”的教学内容相⽐，AI能够通过深度分析学生的学习⾏为数据，例如对不同设计软件的掌握程度、在特定知识点，如版式、⾊彩理论的作业表现、乃⾄对不同艺术风格的偏好，构建出精细化的学生能⼒画像。基于此，AI 系统可以为每位学生生成⾼度个性化的学习路径和教学资源。系统可以识别出某位学生在⾊彩理论应⽤上较为薄弱，便能⾃动推送⼀系列由 AI 生成的、针对性的⾊彩搭配训练任务，或者推荐相关风格艺术家的作品进⾏分析。反之，对于在 3D 建模⽅⾯有天赋的学生，系统则可以提供更具挑战性的⾼级教程或前沿技术资讯。这种精准“喂料”的模式，确保每个学生都能在⾃⼰的“最近发展区”内获得最有效的知识补给与技能锻炼。

教师的角⾊不再是分发标准模型库，⽽是引导学生学习如何使⽤ AI ⼯具，根据⾃⼰的毕业设计⽅向或个⼈艺术兴趣，生成独⼀⽆⼆的模型资产、贴图材质或风格化滤镜。在这个过程中，学生不仅掌握了 AI ⼯具，更重要的是从学习的初始阶段就开始基于个⼈意图的创造，教学资源与个⼈创作实现⾼度统⼀。正如⼀些研究指出的，AI ⼯具能够提供个性化指导，让每个学生都能更深⼊、更独⽴地探索创作过程。

（2）互动系统提升学生的学习效率：从“静态”到“动态”

在常规课堂教学中，长期存在两个显著痛点，其一，教师提出问题后，往往仅有少数固定学生主动举手回应，多数学生陷入沉默，客观上被边缘化；其二，即便学生参与作答，教师也缺乏即时、量化的反馈机制，难以将学生的学习表现转化为可追踪的成长数据。 为破解上述问题，可尝试引入 AI 辅助工具 DEEPSEEK，使其在 90 分钟的常规课堂中承担“隐形主持人”角色。通过搭建游戏化互动场景，由该工具负责提问、组织作答并实时统计积分。实践结果显示，课堂氛围产生显著积极变化，提问声、抢答声与笑声交织，直至下课铃声响起，学生仍在关注手机端的实时积分榜，有效激发了学生的学习主动性与参与热情。

2. 解构——设计思维创新

（1）思维的跃迁：AI 作为突破创意边界的“发散引擎”

设计创作的初期阶段，往往伴随着“创意枯竭”的焦虑和思维定式的困扰。设计师的灵感常常受限于其个⼈经验、知识储备和视觉记忆。拓展生成式人工智能融入艺术设计创意工作流程的新模式，为此提供了⼀个强⼤的“发散引擎”。它通过对海量数据的学习与重组，能够以极⾼的速度生成⼤量、多样甚⾄怪诞的视觉⽅案，为设计师提供超越个⼈经验的“意外惊喜”。其核⼼价值不在于生成完美的最终⽅案，⽽在于提供“⾮共识”的、意想不到的视觉组合与可能性，从⽽强⼒打破创作者的思维僵局。

学术研究普遍认为，AI 可以作为协同伙伴，让学生接触到⾮传统的艺术可能性，从⽽激发学生的创造⼒。AI 强⼤的“转译”能⼒，能将抽象的⽂本概念迅速具象化为视觉形态。例如，当探讨具有河北地域特⾊的⽂化意象时，学生可以尝试输⼊“红色太行革命文化与拼接设计风格结合的设计作品”，AI 可能会生成以“数字化拆解 + 动态化重组”为拼接核心，融入现代设计潮流元素，将革命符号转化为现代视觉语言 。采用“动态非对称拼接”，以破碎化几何切片构成画面，模拟数字界面的“弹窗”“分层”效果，增强画面动感与现代科技感。背景叠加像素格等现代纹理，弱化历史符号的厚重感。实现“形随时代、神守传统”的设计目标。

（2）批判性采纳：从“AI 生成”到“⼈的创造”

“⼈机共生”的本质，绝⾮对 AI 生成结果的被动接受，⽽是⼀个主动的、充满思辨的批判性对话过程。随着 AI 承担了部分“从⽆到有”的发散性⼯作，设计师的核⼼能⼒正在发生深刻的转移，从“从零到⼀”的原创，部分转化为对 AI 海量输出进⾏“鉴别、筛选、迭代与深化”的能⼒。这⾮但没有削弱⼈的价值，反⽽对⼈的审美判断⼒、逻辑思辨能⼒和叙事构建能⼒提出了前所未有的⾼要求。

技术的不合理运用以及过度依赖，会使艺术的本质魅力被弱化，可能引发观众思绪游离。因此在舞台艺术与 AI 技术融合的进程中，需以艺术为导向优化技术应用，以技术为支撑深化艺术表达，⿎励学生反思和讨论 AI 生成结果的有效性，并在 AI 使⽤与艺术真实性之间寻求平衡。设想在艺术与科技专业的模块课程中，⼀个学生团队的⽬标是设计⼀个关于“中式梦核”的 VR 体验，学生⽤ AI 快速生成了风格迥异的场景概念，例如老城区巷弄、90 年代家属院、乡村旧学堂，此时，真正的“创造”才刚刚开始。教师将引导学生进⼊批判性采纳的环节，提出⼀系列关键问题，例如叙事对位、情感引导、交互逻辑，再融⼊独特的⽂化符号，从⽽创造出⼀个全新的、超越AI 原始生成的过程，就是对AI 的“素材”进⾏“批判性采纳”，并注⼊⼈类独有的智慧、情感和意图的过程。学生不再是画笔的奴⾪，⽽是成为驾驭强⼤AI 引擎的“导演”和“总设计师”。

3. 重构——协作形式创新

（1）知识的融通：AI 作为跨学科技术融合的“粘合剂”

艺术与科技专业的精髓在于“艺科融合”。然⽽，真正的融合并⾮易事，其最⼤的障碍在于不同学科之间存在着巨⼤的知识壁垒和“语⾔”鸿沟。⼀个艺术背景的学生可能对视觉和叙事有极佳的直觉，但对编程或电⼦⼯程⼀窍不通。AI 在此扮演了关键的“翻译官”和“粘合剂”⻆⾊，它能将不同学科的专业知识（如⾳乐、灯光、编程、机械控制）以⼀种更易于理解和调⽤的⽅式，整合进⼀个统⼀的设计项⽬中。

这种融合体现在，⼀个不擅⻓编程的艺术系学生，可以通过⾃然语⾔向 AI 下达指令，来实现复杂的交互效果。设计到开发的⾃动转译，当 UI 设计稿被确认后，AI 能够⾃动解析图层、样式和布局，生成初步的前端代码框架（如 HTML/CSS），极⼤地减少前端开发者的重复性“切图”⼯作，提升协作效率。

（2）同步协作平台：以“产教融合”为导向的项⽬驱动式学习

未来的设计⼯作流，将是⼀个由 AI 赋能的⾼度整合、⽆缝衔接的云端协作环境。学生以团队协作的形式负责策略的产品经理、负责美学的 UI 设计师、负责逻辑的交互设计师和负责实现的前端开发者等职责，不再是通过邮件和社交软件传递孤⽴的⽂件，⽽是在同⼀个平台上进⾏同步⼯作，构建“人工智能 + 艺术设计 + 协作引导”的教 学融合路径。AI在其中扮演着“智能中枢”和“流程管家”的角⾊。这种 AI 驱动的协作平台，其能⼒远不⽌于⽂件同步。它可以实现智能任务分配与进度跟踪，根据项⽬计划和成员能⼒，⾃动推荐任务分配，并实时可视化项⽬进度。这种“混合式”团队协作的教学模式，其最终⽬标是培养符合未来产业需求的实战型⼈才。它通过在校园内模拟真实企业的⼯作⽅式，让学生获得准职业化的项⽬经验，从⽽精准对接产业需求。

四、“AI 辅助”模式的实践效果

1. 创新教学模式的动态化与个性化

传统艺术设计教育⻓期依赖于⼀种相对固化的教学框架，标准化的教学⼤纲、静态的教材案例以及教师中⼼化的知识传授。然⽽，在技术迭代的 AIGC 时代，这种模式的弊端⽇益凸显。艺术与科技专业的探索着眼于重构“教”与“学”的基本关系，利用 AI 技术将教学模式从“固化”转向“活化”、从“普适”转向“精准”，搭建了更高效、更具适应性的教学新框架。

2. 激发创新思维的核⼼驱动⼒

如果说 AI 对教学模式的重构是“术”的层⾯的⾰新，那么其对创新思维的激发则是“道”的层⾯的跃升。艺术与科技专业的教学实践超越了将 AI 仅仅视为⾼效⼯具的初级阶段，⽽是将其定位为激发创意、拓展认知、深化思考的“共生伙伴”。聚焦于“⼈机共生”如何成为设计创新的核⼼驱动⼒，AI 在创意生成的认知过程中扮演的“催化剂”与“放⼤器”角⾊。

3. 重塑“混合式”团队协作实践能⼒

现代创意产业早已不是单打独⽃的英雄时代，⽆论是开发⼀款APP、制作⼀部动画电影，还是打造⼀个沉浸式艺术展，都离不开跨职能团队的紧密协作。艺术与科技专业的“AI 辅助”教学模式，其第三⼤创新便是通过构建“混合式”团队协作模式，重塑学生的跨学科实践能⼒，打破校园与产业之间的“最后⼀公⾥”。艺术与科技专业积极深化与⾏业企业的合作，更深层的意图在于将企业的真实项⽬、真实数据和真实⽅法论引⼊教学过程。例如，校企共评的考核⽅式，意味着学生的项⽬作业不再仅仅由校内⽼师打分，⽽是要接受来⾃企业⼀线总监的检验，其评判标准直接对标市场。这种模式培养出的⼈才，能够更好地适应产业中涌现出的新兴复合型岗位。

五、结论

艺术与科技专业“AI 辅助”教学模式从理念到实践。归纳为三⼤创新：从“标准化”到“个性化”“静态”到“动态”的教学模式创新；创意突破且批判性采纳的设计思维创新；知识共融并同步协作平台的协作形式创新。这不仅是⼀场关于⼯具和技术的应⽤，更是场触及教育理念、课程体系、师生⻆⾊乃⾄评价标准的深刻变⾰。研究证明，AI 技术不仅能够革新艺术设计教育模式，而且能够使学生获得高度个性化的学习体验，激发学生的创造力，提升其实践能力，AI 辅助教学是艺术与科技专业在时代浪潮中实现跨越式发展的关键所在。

AI 在艺术教育中仍⾯临的诸多挑战，尤其是伦理的困境，由于AI 生成作品的权属规范、道德伦理与美学价值融入还有待讨论，⾄今仍在法律和伦理层⾯激烈争论，因此创作者应建立跨学科研究能力，主动参与生成式人工智能的模型与算法构建中。

未来的探索⽅向，必然要求教育者、研究者和政策制定者协同努⼒，建⽴更加完善的AI 伦理教育课程，引导学生批判性地使⽤技术；投⼊资源开发更具包容性和⽂化多样性的AI 模型与数据集，并设计出能够综合衡量学生问题定义、资源整合、批判性思维以及设计作品多元化评价体系。艺术与科技专业的先⾏实践，为培养“懂技术、善创新、有情怀”的未来创意⼈才提供了新的实践参考，为艺术设计教育如何在新⼀轮科技⾰命中把握机遇、赢得主动。

参考文献：

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[5] 银宇堃 , 陈洪 , 赵海英 . 人工智能在艺术设计中的应用 [J]. 包装工程 ,2020,41(06):252-261.

基金项目：

教育教学改革研究与实践项目“AI 驱动下艺术与科技创新思维与实践教学模式研究”（项目编号：XJGY202422，主持人：赵凤翾）。

作者简介：一作：赵凤翾（1994），女，汉族，河北邯郸人，讲师，研究方向：艺术与科技、视觉传达设计、界面与交互、增强与虚拟现实、数字人文，工作单位：。二作：王霞霞（1985）女，汉族，河北张家口人，副教授，研究方向：艺术学，数字媒体艺术，工作单位：