人工智能赋能下的视觉传达设计教学设计策略研究

视觉传达设计借助图形、色彩和文字等要素达成信息传递与观念表达，为艺术设计的关键部分，伴随数字媒介的不断发展，设计语言呈现出多样化态势，对教育模式提出更高标准，传统教学的理念、方法及评价逐步滞后，无法契合学生多元发展与行业对复合能力的要求，凭借数据处理与生成能力，正突破传统知识传授的结构框架，挖掘学生的创新潜能，在视觉传达教学领域，AI 不只是工具，还是促使教学思维重塑的关键要素，怎样进行有效融合成了教育改革的关键难题。

一、人工智能技术对视觉传达设计教育的影响

（一）人工智能在设计教育中的应用概况

人工智能在高等教育各领域广泛渗透，尤其在设计类专业凸显出独特的技术长处，基于深度学习的图像识别、图像生成、自然语言处理等技术，为设计教学带来了全新的内容呈现方式，生成对抗网络（GAN）可应用于风格迁移与图像合成的训练过程，助力学生掌握视觉风格在不同情境下的表现差别[1]。卷积神经网络（CNN）可应用于图像识别分析，为品牌识别和用户界面设计提供数据支持，AI 在教学资源管理方面呈现出高效特性，教学资料自动归档系统依据语义分类和内容标签，降低教师的整理工作量，增强资源调用效率，借助算法推演剖析学生的学习轨迹，AI 系统可给予差异化学习资源，达成个性化推送。

（二）视觉传达设计教学的特点与挑战

视觉传达设计课程体现出显著的跨媒介与跨学科属性，整合了传播学、心理学、符号学、美学等多领域知识体系，不仅要锻炼学生的视觉语 要唤起他们的创新思维和社会文化洞察力，目前普遍存在教学内容更新跟不上节奏、案例偏离 更新不及时等状况，无法满足数字媒体环境下的设计要求。传统教学往往聚焦于静态讲授与 互动性匮乏，学生的创意表达容易落入模板套路，缺少实时反馈机制，教学评估多被困于成品导向的静态打分模式里，缺失过程性评估与行为数据的剖析，造成评价结果主观性大、维度单一

（三）人工智能赋能的潜在价值

人工智能技术用于视觉传达教学，最大优势是提高“设计反馈速度”与“创意发散能力”。学生借助Midjourney、DALL·E 这类基于扩散模型的图像生成工具，学生在设定Prompt 的情况下可迅速获取不同风格的迭代稿，提升创意验证的宽度与深度。AI 可凭借大数据训练，就界面布局、色彩搭配、字体选择等方面给出优化建议，协助学生形成设计决策，AI 平台拥有行为识别和过程跟踪能力，可对学生操作路径、素材调用次数、交互行为等进行记录，为教师提供可量化的教学数据支撑，实现精准教学与反馈。

二、人工智能支持下的视觉传达教学策略

（一）教学内容的智能重构

凭借人工智能对设计趋势和数据特征的学习本领，教学内容可由“技能导向”转向“能力结构导向”，课程可以引入由AI 辅助的设计任务，像运用Runway ML平台开展动态视觉生成训练，融合文本到视频（Text-to-Video）模型，提升学生跨媒介叙事本领。可借助剖析Behance、Dribbble 等平台的热门作品，引导学生借助 AI 工具提炼设计风格、判别用户喜好，提高对趋势的敏锐度，需增添 Prompt Engineering 训练板块，引领学生用精准的语言掌控AI 生成的输出效果，掌握创意生成的逻辑原理。

（二）教学模式的智能升级

依托人工智能的教学模式着重突出“生成式互动”与“动态反馈”，依托项目制教学，可联合 AI 生成工具开展真实课题实验，以“未来交通系统导视设计”作主题，学生可借助AI 生成城市场景背景，再运用 Figma、Adobe Firefly 等工具实施叠加设计，增强场景认知和系统思维。 翻转课堂里，教师能预先安排AI 交互任务，像创作一组依据用户画像生成的Logo 草图，学生于课堂讨论设计逻辑与生成的差异，培养批判性思维，融合虚拟现实与AI 技术的沉浸式教学情境，同样可为信息可视化、空间导视系统等课程提供沉浸式场景模拟，达成跨时空教学。

（三）评价体系的智能化重构

过去依靠静态评分的评估机制难以充分体现设计过程的复杂程度，AI 有能力在下面几个维度重新构建评价体系：运用图像识别与情感分析技术对学生 作品在结构、色彩、情感倾向方面进行评分，进而生成可视化的评价报告；将 Log 数据与项目管理工具（像Notion、Trello 等）相结合，记录学生参与度、版本迭代频率等行为数据，搭建过程性评价模型；借助自然语言处理技术剖析学生所交的设计说明与反思文档，判定其设计理念、语言逻辑和目标的匹配程度，运用多维度和多指标的评价方法，能助力搭建更公平、科学的评价标准。

（四）教师角色的转变与能力提升

人工智能的参与推动教师角色从“设计知识传授者”转变为“学习策略引导者”，教学实践里，教师应具备挑选和适配 AI 工具的能力，能明确技术的边界，引导学生合理利用 AI 而不是过度依赖，教师在形象符号训练环节，教师可引领学生利用AI 生成“文化差异下的象征图像”，接着融入社会语境进行解读，提升文化敏锐性[2]。教师有必要掌握基础的算法逻辑与模型机制，教学时阐释生成结果背后的技术缘由，提升学生技术理解与媒介素养，教师应参与到教学系统平台搭建工作中，量身定制契合课程目标的数据标签体系和任务模型。

三、人工智能赋能教学的实施路径与案例探

（一）教学平台与技术支持建设

搭建一体化智能教学平台是开展AI 赋能教学的根基，该平台需整合以下模块：课程管理体系、AI 创作模块、学生行为剖析系统、智能评估工具、教学资源数据仓库，与教学平台联合开发 Prompt 评估模块，对学生所设计指令的清晰度和结构完整性予以量化打分；利用数据可视化插件（例如Tableau、Power BI）实时反映班级学习成效；借助KREA、Uizard 等第三方AI 插件拓展界面设计实验场景，给予可交互的可视化设计反馈。

（二）教学流程再设计

教学流程需以“创意生成—反馈优化—评价修正”这三大闭环为核心进行重构，就品牌形象设计课程而言，第一阶段需学生提交清晰的Prompt 结构并完成初稿创作；第二阶段由AI 助力分析目标受众特征与设计效果的匹配程度，产出优化建议报告；第三阶段师生共同评定AI 优化后的设计效果，且依据实际市场反馈调整设计方向，于各环节嵌入数据采集节点，保证评价可实现追踪与回溯。

（三）典型高校或工作坊实践案例分析

某高校《动态视觉设计》课程里，教师引入Runway ML 的文本生成视频模块，学生要围绕“低碳城市”主题编写 Prompt 来生成动态场景，接着在AE 里添加图形元素制作成完整宣传视频，学生在构图逻辑性以及主题表达准确性方面有显著提升。“智能品牌识别”工作坊期间，学生借助DALL·E 创建出多个品牌Logo 的初步样式，运用Figma 对细节进行重构，最终借助Midjourney 开展不同文化背景接受度的场景测试，增强了设计的文化适配性与传播精准度。

（四）实施过程中可能的问题与对策

AI 助力教学依旧存在若干挑战，部分AI 平台算法模型的黑箱属性较为突出，造成生成结果的不可控性增大，建议借助预设Prompt 模板和解析算法结构来增强透明度；技术平台的多样化造成资源分散，应设立统一接口和标准规范，促成跨平台数据同步；学生或许会有依赖AI、漠视原创想法的状况，教学里应增设“AI 介入比重”分析环节，引领他们积极思考；应明确建立数据隐私与作品版权的归属协议，规避平台对数据的滥用及侵权争端[3]。

总结：人工智能技术引发了视觉传达设计教学的深刻变革，内容构建、教学模式与评价体系均呈现新的可能性，借助合理引入AI 工具与平台，既能提高教学效率和学习效果，还可激活学生的创新思维与跨媒介表达能力，要实现技术赋能，教师需深刻理解教育本质，教师需积极顺应角色的转变，革新教学策略，营造融合技术、人文与创意的教育新环境。

参考文献

[1]马超,罗文超,刘洋.生成式人工智能赋能视觉传达设计教学创新与实践[J].中国高校科技,2025,(06):53-58.

[2]姚绿.人工智能背景下视觉传达设计三维课程的教学实践探索[J].鞋类工艺与设计,2024,4(21):32-34.

[3]高凯,周小舟.人工智能艺术“创作”背景下视觉传达设计专业教学可能会面临问题的思考[J].新美域,2024,(02):103-105.

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。