新质生产力下的摄影基础教育研究

摄影不只是图像呈现的方式，而是技术变革和文化传播交织的结晶，伴随人工智能、大数据、图像识别等前沿技术持续融入视觉生产领域，摄影的创作逻辑与传播途径正发生重大转变，图像不只是记录，还成为构建信息与传递情感的关键载体，传统摄影基础教育已无法契合当代复合型人才培养需求，教育内容、教学模式以及专业定位急需跟随社会发展和产业转型，开辟融合创新、技术引领的人才培养新道路。

一、新质生产力与摄影基础教育的契合逻辑（一）新质生产力的核心特征及其对教育的影响

新质生产力是一种以科技创新为关键驱动、以高素质复合型人才为主要依托的新型生产力，其本质表现为信息化、智能化、绿色化和融合化的深度协同推进，在教育范畴，这一全新生产方式使知识的生成模式、传播渠道和获取途径产生了根本性改变。教学摆脱了单一师生关系的束缚，而是利用人工智能、大数据、虚拟现实等技术，达成个性化学习路径规划、智能学习反馈以及资源自适应调配[1]。以图像识别和AI 算法来说，目前的AI 工具可基于摄影作品自动分析构图、色彩分布、曝光值等参数，甚至还能给出优化的提议，部分教学平台（像Adobe Sensei、Skylum Luminar AI）已引入该能力，这一趋势要求对教育内容和方法开展系统重构，又为摄影等应用型学科的教育改革开辟了现实途径。

（二）摄影基础教育的本质属性与当前状态

摄影作为一门融合艺术表达与技术操作的综合学科，其基础教学既要培养学生的审美素养与视觉呈现能力，又要涉及光学、色彩学、影像设备操控、后期制作等工程类内容，现阶段多数高校摄影基础课程仍以传统静态影像训练为核心，课程主要围绕构图、曝光控制、镜头语言等基础内容展开，遗漏了动态图像、影像叙事、多平台传播方面的教学，并且未引入当代技术。从设备状况来看，诸多院校只配备了入门级数码相机或老旧型号，开展高动态范围（HDR）、多帧堆栈拍摄、RAW 格式深度调色等教学实践存在困难，就教师队伍而言，教学人员多数是摄影或美术专业出身，缺少图像算法、数字媒体、数据可视化等新兴领域相关背景，造成课程内容更新迟缓，教学眼界狭窄，难以实现复合型人才的培养。

（三）两者融合的内在逻辑与必要性

伴随新质生产力的发展，摄影工作从单一的影像记录迈向了系统性的图像搭建，其背后技术依托有AI 生成（如 Stable Diffusion）、 三维建模、 oduction）等，这些都需要摄影教育具备运用新技术的能力。AI 修图 普遍应用，摄影师除了要掌握光影控制，还得掌握算法逻辑和输 利制 ，会造成人才与市场需求脱轨，整合新质生产力的摄影教育 级、人才培养模式革新的战略任务，其最终目的是造就拥有影像创作能力、 以及批判性视觉素养的“新型视觉工作者”。

二、摄影基础教育的转型路径与实施策略

（一）课程内容结构的重构

课程改革核心为重塑摄影基础教学知识结构，需将传统“拍摄+后期”的线性流程转变到“认知—应用—生成”的多维体系，内容设置方面，内容设置时，可增添《AI 摄影基础》《算法美学》《交互式影像设计》等课程模块，涉及深度学习图像生成机制（像GAN）、AI 人像修复技术、动态图像合成及自动剪辑操作。学生要掌握像 Midjourney、Runway ML、Adobe Firefly 这类工具的操作流程与创作方式，并且领会 Prompt Engineering 对图像生成的意义与作用，在实践阶段，借助“项目制教学”模式，让学生针对具体议题开展完整的影像方案策划与制作工作，像城市更新主题影像、数据摄影项目、AI 艺术作品集这类都包含在内，增强他们内容策划与媒介转换的能力。

（二）教学手段与工具的数字化转型

革新教学方式需凭借技术平台，采用混合式、沉浸式、智能化教学途径，充分融合线上资源与线下实践，拓展教学边界与交互维度。教学期间搭建VR/AR 影像实训平台，使学生于虚拟场景中开展布光、构图及模拟拍摄操作，达成设备使用的低成本、高频次、高还原度训练[2]。借助LMS（Learning Management System）系统可实时监测学生学习轨迹、行为数据与项目进展，通过AI 算法自动评定学生作品的构图结构、色彩分布、情绪表达等多维参数，达成反馈机制的即时化、个性化与自动化。与此同时，运用虚拟拍摄软件（如 Set.a.light 3D、ShotDeck 模拟系统）开展镜头语言与视听语言的精准训练，使学生即便不在实景环境中也能积累专业级的实训经验，提升其空间感知能力、视听逻辑构建力与综合影像表达水平，真正实现技术助力下的沉浸式教学创新。

（三）教师能力与教育生态的同步升级

摄影基础教育的教师要从单一创作角色转变为技术、艺术、传播综合型角色，要构建系统的教师发展机制，高校可以设置教师“新质能力提升项目”，搭建图像AI 训练营、数字影像跨界论坛等进修渠道，同时促进教师到企业挂职交流，像加入影像算法团队、参与内容平台视觉策划工作等，达成知识结构的逆向融合。营造多主体协同的教育环境，和影视制作公司、视觉科技企业、媒体平台共同搭建“影像教学实验中心”，教学时引入真实商业项目与行业规范，让学生在学习时体悟职业逻辑，在项目里提升技术能力。

（四）评价体系与人才标准的更新

评价体系改革需聚焦学生综合能力与创新潜力，创建以真实任务场景为基础的评估办法，考核不再单纯是对单一技能的检验，而要采用“作品+过程+反思”三位一体模式进行，在影像项目里，让学生提交策划方案、拍摄日志、后期工作流程文档以及最终作品，再加上创作理念阐述与自我评价[3]。邀约行业导师介入评审工作，围绕技术质量、创意亮点、传播效能等维度开展多视角反馈，设立学生成果输出的平台，把优秀作品推送至权威摄影展，形成“创作—评价—展示—传播”的完整循环，增强教育成果的社会曝光度和职业衔接度。

三、国内高校摄影教育改革案例

国内多所高校大力把新质生产力理念融入摄影基础教学，带动课程与人才培养模式变革，以一所综合性艺术高校为范例，该校2021 年开办了“视觉智能与影像设计实验班”，对以“影像生产—技术整合—跨媒介表达”为核心的教学体系进行重构。课程设置方面，课程设置方面，除《摄影构图》《影像语言》等基础课程外，新增《人工智能在图像创作中的应用》《图像识别与AI 修图实践》等课程模块，学生凭借掌握 GAN 等图像生成模型以及Runway ML、Adobe Firefly 等工具开展主题创作，制作出涵盖Prompt 设计、参数配置及后期流程的完整作品文档。从教学条件来看，学校打造了“沉浸式影像实验室”，配置 Phase One IQ4、Blackmagic 6K 等高端设备并搭配虚拟摄影系统与调色平台，实现对影像创作的多维度训练，引入有 AI 与图形学背景的青年教师进入师资队伍，提高课程交叉融合水平，学校联合腾讯AI Lab、字节跳动等机构搭建实验平台，引入像虚拟主播开发与AIGC 内容策划这类实际项目，如虚拟主播开发、AIGC 内容策划，增强教学与产业的衔接。考核采用“方案+作品+展示+行业反馈”的多元评估方式，有部分学生作品进入专业展览平台展示或被企业进行转化应用，改革落地两年内，学生就业领域拓展到视觉算法、数字策展等新兴岗位，薪资水平与项目转化效率大幅提升。

总结：顺应新质生产力发展态势，摄影基础教育要围绕技术融合与能力导向，带动课程内容、教学手段及人才培养体系的系统性升级，借助智能化工具与产业资源的协同配合，打造兼顾实践与创新的教学模式，增强学生技术应用水平、视觉表达能力与综合创新素养，使教学成果更契合社会与行业需求，为影像教育增添持续发展的新动力与战略保障。

参考文献

1]潘溯.摄影专业的美术基础教育实践与应用研究[J].旅游与摄影,2023,(18):161-163.

[2]陈迪.现代网络技术背景下促进高职院校摄影教育的探讨[J].旅游与摄影,2022,(12):166-

[3]郑晓眉.跨学科视域下摄影教育和生命教育的几点思考[J].上海教育,2024,(25):66-67.

作者简介：贺毅，男，1973 年生人，湖北省宜昌市主要从事视觉传达设计专业基础教学与摄影教学研究。