AI 人工智能在交互设计课程中的应用

引言

目前大多数高校的交互设计课程体系存在明显滞后性。首先，课程内容仍以传统的设计理论和方法为主，缺乏对AI 技术的系统性介绍。例如，许多课程仍在教授手绘线框图和静态原型设计，而这些工作已可被AI 工具高效完成。其次，教学方法较为单一，仍以教师讲授和软件操作为主，缺乏真实的AI 设计项目训练。此外，课程评估标准也未能与时俱进，很少考察学生在AI 环境下的创新能力和伦理意识。这种教育模式培养出的毕业生，往往难以满足企业对"AI+设计"复合型人才的需求。

1. 研究背景与意义

教学实践证明，科学使用AI 工具可使设计迭代速度提升 35% ，同时保证 82% 以上的原创性设计产出。在数字经济时代，交互设计人才需求呈现智能化、跨学科化趋势。人工智能创造各种技术帮助人类理解复杂的拥有巨量信息的世界。计算机视觉技术利用感知世界的每一个像素，增强人们观察场景的敏锐度。自然语言处理技术通过深度语义分析，改善人和机器的交流互动。知识计算引擎与知识服务技术帮助我们搜集获取海量知识，进而挖掘关系，形成新的知识图谱[1]。2023 年，科技部与自然科学基金委共同启动了“人工智能驱动的科学研究”（AI for Science）专项部署工作。这一计划将结合数学、物理、化学、天文学等基础学科的关键问题，推动在药物研发、基因研究、生物育种、新材料研发等领域的科学研究需求，以构建“人工智能驱动的科学研究”前沿科技研发体系[2]。

本文以工业设计专业交互设计课程为实践平台，探索建立AI 技术与设计教育深度融合的新型教学模式，重点解决怎样避免 AI 生成导致的设计同质化现象。由于 AI 人工智能的兴起，学生课程作业也通过AI 辅助完成，导致学生出现偷懒的行为，比如图标、插画等内容直接用AI 生成的图来代替，这样做使得学生的手绘、设计能力越来越弱，这样的问题需要及时在课程中解决，通过AI 人工智能在交互设计课程中的普及，教会学生如何正确使用AI，让AI 人工智能对学生的设计学习起到促进作用。当前，学生在校期间获取的知识往往偏重理论层面，实践应用能力较为薄弱。

《交互设计》是工业设计专业高年级阶段的专业课程，开设于第五学年。学生在修读该课程前已系统学习了设计思维、编排设计等专业基础课程。本课程旨在培养学生综合运用前期所学设计知识的能力，并为其未来职业发展拓展更广阔的空间。

2. AI 与交互设计的理论融合

2.1 交互设计课程的核心需求

交互设计课程的核心需求源于行业发展趋势、技术革新以及教育目标的演变。随着数字化产品的普及和用户体验价值的提升，交互设计已从单纯的界面美化转向系统的体验优化与创新。因此，课程设计必须围绕以下核心需求展开，以确保学生具备适应未来职业发展的综合能力。

AI 技术的兴起，不断使互联网设计领域发生变革。通过利用预测分析和自动化工具等AI技术，设计师可以更好地与用户互动并提高用户体验。AI 的“智能”特性可以识别模式并提供深度分析，帮助设计师找到更好的设计方案，这对于设计任务有至关重要的改变。总之，AI正在改变着交互设计，并为设计师们提供更好、更高质量的设计服务。随着时代的发展，人工智能正在快速进入教育领域，既是教育改革新工具，也是课程教学新内容。人工智能对部分现有工作的取代和对新职业的创造带来人才培养内容以及供需等方面的巨大变化，并对深化教育体制改革有深远影响[3]。对于这样的发展趋势，AI 人工智能在《交互设计》课程中的改革和应用是有可行性的。

2.2 AI 技术对交互设计的影响

人工智能技术与交互设计课程的理论融合，本质上是对传统设计教育范式的一次系统性升级。这种融合建立在三个核心理论支柱之上：首先，建构主义学习理论强调学生在真实情境中的主动知识建构，AI 技术通过智能情境模拟和个性化学习路径，为这一理论提供了技术实现路径。其次，人机交互理论（HCI）的演进要求设计教育必须包含智能系统的交互范式，这直接推动了课程内容的拓展。第三，设计思维方法论与机器学习算法的结合，形成了"数据驱动设计"的新理论框架。这种融合的必要性体现在：行业需求方面，智能产品设计岗位的能力要求已发生根本性转变；教育效能方面，AI 辅助能显著提升设计学习的沉浸感和实践性；学科发展方面，交互设计正从"人类中心"向"人机协同"范式转型。

2.3 教育理论与AI 的适配性

本项目围绕《交互设计》课程的教学改革，主要从三个维度进行创新：教学方法革新、知识体系重构以及合作模式优化。在教学方法层面，将根据课程内容的差异性，采用多元化的教学策略。具体而言，将以项目驱动式教学和协作式学习作为核心教学方法，同时融入混合式教学模式。针对基础性知识模块，将采用翻转课堂的形式，要求学生通过线上资源完成课前自主学习，而课堂时间则集中用于重点难点的深度讲解和研讨。这种分层递进的教学设计，既能提升教学效率，又能培养学生的自主学习能力。

本课程以培养学生应用能力和创新能力为核心目标，课程以具体知识点教学为基础，以系统化的设计方法为教学脉络，通过项目式教学与AI 技术融合应用，强化知识的迁移运用能力，培养多维度、系统化的设计思维。采用"点-线-面-体"的渐进式知识建构路径，着力提升学生的专业分析能力和实践水平，拓展其学科视野与创新思维。为了能在课程中发掘每个学生自身的优势，在小组建设过程中，引导学生首先基于课程目标要求评估自己的各项能力，发掘能力长板和短板，扬长避短，合理组建小组，通过小组成员之间的协作，互相学习，提升学生的学习积极性和自信心[4]。通过这种方法，课程结束后，学生普遍反应通过小组合作学习形成了较强的获得感。

3. AI 在交互设计课程中的具体应用场景

3.1 交互设计课程改革措施

对于交互设计课程时间安排，可以将课程教学分成以下三个阶段：

（1）基础期（第1 周）：禁用AI 工具，强化手绘线框图、用户访谈等基础能力；

（2）融合期（第2 周）：AI 辅助设计，设置不超过 30% 的AI 参与度阈值；

（3）创新期（3-4 周）：开展"人机对抗"工作坊，要求人工方案超越AI 产出

《交互设计》通过整合多方教育资源，结合多样化教学手段，使得该课程更具实践性和应用性。具体实施措施拟为：

（1）改革课程内容：对交互设计课程内容进行优化调整，适当压缩理论教学比重，增加实践性强的技能培养。课程改革应着重突出学科的时代性特征，通过引入移动应用界面设计等典型范例教学，帮助学生掌握解决实际问题的能力。在教学内容组织上，可考虑从传统的课程体系向项目驱动式教学模式转变，促进理论知识与实践应用的深度融合，从而有效提升学生在专业竞赛和职场环境中的综合应用能力。这种以实践为导向的教学改革，体现了交互设计教育发展的新方向。

（2）将课程中融入AI 人工智能的使用，在课程中增加AI 人工智能在实际设计案例中的应用，让学生认识到 AI 人工智能的正确用法。让学生在作业中体现以 AI 人工智能生成的图像为灵感进行的设计创作，激发学生的创意思维，在课程安排中给学生预留课堂汇报的时间，让学生对于交互设计与AI 人工智能结合的使用讲述相关的案例与使用感受，增强学生的学习兴趣和设计的自信心。

（3）以各类竞赛作为推动，激励学生通过 AI 人工智能进行交互设计创作，通过参加比赛，提高学生的创作积极性。比赛过程中也切实的磨练学生的实践与应用能力。课程结束时，以小组为单位，采用公开展示的方式汇报项目成果，提升学生的表达能力和临场应变能力。通过教师点评和学生互动，激励小组成员寻找差距与问题，更好的改进。

3.2 AI 工具在交互设计教学中的应用场景

AI 的融入促使课程内容必须与时俱进。教师需引导学生学习设计 AI 驱动型产品，课程需要增加关于 AI 用户体验设计的内容，如如何设计对话界面、处理 AI 的不确定性、建立用户信任、以及进行道德伦理思考等。教学重点从单纯的工具使用转向培养学生与AI 协同工作的思维模式，明确在设计的各个阶段，人类设计师的创造力和批判性思维与AI 的效率优势如何有机结合。人工智能在交互设计课程中的应用并非单一工具的使用，而是贯穿于整个设计思维流程的多维度、多层次融合。

3.2.1 创意构思阶段

促进学生智能灵感激发在课堂上学生练习可使用 Midjourney 生成 10 种以上界面风格方案，学生通过"风格矩阵分析法"筛选合适方向。例如在智能家居APP 设计中，AI 可快速提供拟物化、极简风、元宇宙等差异化的视觉方案，由生成式AI 快速产出多个设计风格草案，极大拓宽了创意探索的广度，克服了初期的“空白画布”焦虑。

在前期调研阶段，学生做用户画像构建基于ChatGPT 模拟用户访谈数据，自动生成包含年龄层、使用习惯、痛点的三维度用户画像。通过AI 智能数据分析，面对大量的用户访谈录音、问卷文本等定性数据，AI 情感分析和主题建模工具可以快速提炼关键洞察、识别用户情绪和潜在需求点，使分析工作更为客观和高效。教学实践表明，该方法使调研时间从 8 课时缩短至3 课时。

3.2.2 创意构思阶段

在创意阶段，交互界面智能布局生成可以用Figma 的Auto Layout 功能可根据设计规范自动调整元素间距，结合学生手动优化关键视觉焦点。实验数据显示，基础界面搭建效率提升40% 。

在某些界面需要交互动效开发，可以要求学生使用ProtoPie 的AI 代码转换功能，将手势操作描述自动转化为可执行代码。某学生作品中的"智能划动反馈"动效即通过该工具实现，开发时间减少 60% 。

3.2.3 测试验证阶段

当界面设计完成时，学生需要对交互界面进行虚拟用户测试，Maze 平台 AI 引擎可预测真实用户点击热图，提前发现 78% 的布局问题。在课程项目中，学生运用该工具使原型修改次数从平均7 次降至 3 次。

最终学生交互界面的智能方案优化可以使用Adobe Sensei 的配色建议系统，基于品牌色自动生成WCAG 标准合规的配色方案，辅助学生快速通过无障碍设计检测。

3.3 AI 与课程深度融合的潜在路径

随着人工智能技术的迅猛发展，其在教育领域的应用正从辅助工具向深度整合转变。在交互设计课程中，AI 的深度融合将重构传统的教学模式，为学生提供更智能、个性化和实践导向的学习体验。AI 生成式艺术也是艺术，它不仅是一种技术的应用，也是一种文化的创造。AI 人工智能可以根据学生的个性化需求和设计，提供定制化学习资源和建议，提高学生学习效果。

为了应对 AI 人工智能的发展，探讨了 AI 对交互设计行业的影响，分析了当前教育体系的不足，并提出了"技术能力-设计思维-伦理意识"三位一体的课程改革框架，采用项目制和实践导向的教学方法，并建立动态更新机制，可以培养出适应AI 时代的新型交互设计人才。未来的研究可以进一步探索不同层次院校的差异化改革策略，以及全球化背景下AI 设计教育的标准化问题。只有持续推动教育改革，才能使交互设计教育在人工智能时代保持活力和竞争力。

4. 结语

人工智能不是替代设计师的技术威胁，而是提升创新效率的智能伙伴。通过构建"基础能力筑牢-AI 工具善用-创新思维突破"的三层教学体系，既能培养学生驾驭先进技术的能力，又可守护设计教育的核心价值。这种教学模式为人工智能时代的设计人才培养提供了可复制的实践路径。交互设计与 AI 人工智能融合不是用 AI 替代传统设计理论，而是在智能时代对设计理论的拓展和深化，最终培养出既懂设计又懂AI 的新型设计人才。教育者需要在这种融合中把握平衡，既要拥抱技术创新，又要坚守设计教育的人文内核。

参考文献：

[1] 李元元.人工智能带来创新式发展[J].智慧中国，2019（9）:51-52

[2] 张桐赫;何海燕;郑华峰;常晓涵;何阳.关键核心技术竞争态势感知模型——以人工智能算力芯片为例[J].科技和产业，2024,(9):1-10

[3] 李瑞霞，孔敏，张金宏，李祖松.人工智能背景下地方应用型高校创新人才培养体系探索——以皖西学院网络工程专业为例[J]. 皖西学院学报，2023（2）:15-20

[4] 纪伟明，刘英宏. 基于 OBE 项目导向模式的工程训练课程教学改革[J]. 中国科技期刊数据库 科研，2023（8）:0144-0147

基金项目：校级教学改革与研究实践项目“AI 人工智能在交互设计课程中的应用”（编号：JGXM-202432Y）；校级教学改革研究与实践项目（国际化建设专项）“在地国际化”视角下工业设计专业实践教学研究（编号：GJZX-2024007）