AI赋能广告创意设计课程的教学改革研究

一、引言

在数字化与智能化浪潮的席卷下，广告产业的内涵与外延正在被重新定义。生成式人工智能（AIGC）作为一种颠覆性技术，凭借其强大的内容生成、风格迁移与创意激发能力，已广泛应用于广告文案撰写、视觉设计、视频制作等核心环节，显著提升了创意生产的效率并拓展了创意的边界。广告学专业教育要按照互联网广告的服务模式与作业流程去设计课程内容，培养具有新型互联网广告产业观的广告从业人员。大数据的影响渗透到各行各业，也给广告行业带来了大变革，与此同时广告学的人才培养也面临着与时俱进的改革，要主动顺应数字时代的发展，来满足行业对于数字时代广告学专业人才的需求。

产教融合视域下，教师应密切关注广告行业的发展动态，同时使教学在一定程度上能够起到引领行业发展的作用。而面对AIGC 技术带来的行业剧变，高校教育若不能主动求变，将面临培养的人才与市场需求错位的风险。因此，本研究立足于广告学教育的根本任务，以AIGC 赋能广告创意设计课程改革与实践为题，具有重要的理论与现实意义。

二、生成式AI 赋能广告创意设计的课程体系构建

（一）基础理论层：重构广告创意认知范式

本层是课程的基石，旨在帮助学生建立对AIGC 技术的正确认知，并理解其与广告创意理论的关联。首先是AIGC 技术导论。讲解生成式AI 的基本原理、主流工具及其在广告领域的应用图谱。其次是AI 时代的广告创意理论。课程中带领学生们重新思考经典的创意理论，引导学生思考在AI 辅助下，这些理论有何新的实践形式。

（二）AI 工具应用层：培养人机协同的实操技能

本层是课程的核心，聚焦于具体 AI 工具的实战应用，目标是让学生熟练掌握“用 AI 表达创意”的能力。该模块采用工作坊形式，分专题进行。首先是 AI 视觉生成与设计。该专题深入学习 Midjourney、Stable Diffusion 等工具，通过大量练习掌握精准的提示词撰写技巧，实现特定风格、构图、氛围的视觉画面生成，并学会对生成结果进行迭代优化和后期调整。其次是AI 文案与内容创意。运用ChatGPT 等大语言模型，进行广告标语、长文案、社交媒体推文、视频脚本等内容的生成与优化训练。 最后是 AI 视频与多媒体合成。接触 AI 视频工具，学习视频素材的AI 生成、编辑、风格化处理，完成简单的动态广告创意作品。

（三）综合实践层：在真实情境中整合与应用

本层是课程的升华，旨在通过综合性项目，让学生将前两个模块所学知识融会贯通。首先是项目驱动式实践。引入真实的商业广告项目或全国性广告赛事作为课程终极任务。学生以小组为单位，从市场分析、策略制定，到运用 AI 工具进行创意呈现，完整模拟广告公司的工作流程。其次是跨学科项目合作。鼓励跨学科、跨校与计算机科学、数据科学等相关专业的学生组队，共同完成技术门槛更高、创新性更强的综合项目，如学习基于 AI 的个性化广告生成系统等，以培养学生的团队协作与跨学科思维能力。

三、生成式AI 赋能广告创意设计的教学模式创新实践（一）项目驱动式教学法：以真实任务激发学习动力

项目驱动式学习是本教学模式的核心引 。在本课程中，项目任务不再是传统意义上的“命题作文”，而是要求学生充分利用AIGC 工具来完成从策略到执行的全过程。例如，项目命题可以是“为某新锐国货品牌利用AIGC 技术策划一次元宇宙营销活动”。在此过程中，学生需要主动探索何种AI 工具适用于解决特定环节的问题，如何撰写提示词以实现创意构想，如何评估和筛选AI 生成方案。教师角色从主讲者转变为项目导师、资源协调者和过程监督者，重点指导学生进行策略思考、技术选型与创意决策。

（二）案例教学法：在复盘与反思中构建认知框架

案例教学是连接理论与实践的桥梁。课程中将精心遴选国内外广告行业中成功应用AIGC 的经典案例以及学生优秀作品进行深入剖析。案例分析不仅关注“作品最终什么样”，更关键的是引导学生还原其创作过程。通过集体讨论与反思，学生能够直观地理解AIGC 技术的应用场景、效能边界以及人机协同的最佳实践模式，从而构建起属于自己的认知框架和方法论。

（三）以赛促练法：在竞技中锤炼综合素养

积极组织并指导学生参与各类专业广告赛事，是检验教学成果、激发学生潜能的绝佳途径。在备赛和创作过程中，学生不仅需要灵活运用AIGC 技术，更要全面考量营销策略、品牌调性、消费者洞察等广告学核心要素，从而实现知识、能力与素质的全面提升。获奖经历也能成为学生就业时有力的能力证明。

四、教学效果评估与持续优化机制

为确保教学模式创新的有效性与可持续性，必须建立一套科学、多元的教学效果评估与优化机制。

（一）学生学习成效评估

在课程开始前和结束后，分别对学生进行问卷调查。前测了解学生对AIGC 的认知基础与态度；后测则评估学生在技术认知、工具掌握、创意自信心、学习满意度等方面的变化。同时建立作品评估量表，对学生的过程性练习和最终项目作品进行量化与质性分析。重点评估其创意质量、技术应用的熟练度与创新性、策略与执行的契合度等。

（二）教学实践反馈收集

授课教师通过记录教学反思日志，总结教学过程中的成功经验、遇到的挑战以及改进设想。同时邀请行业专家参与项目成果评审或举办讲座，从产业视角对学生的作品和课程设置提出宝贵意见，确保教学内容与行业需求同频共振。

（三）持续优化闭环形成

将上述评估与反馈数据进行综合分析，找出课程体系与教学模式中的优势与不足，进而对课程内容、教学方法、评价标准等进行有针对性的迭代优化，保障教学质量的螺旋式上升。

五、结论与展望

本论文主要研究针对生成式AI 技术为广告行业与教育领域带来的颠覆性影响，系统地提出了一套赋能广告创意设计课程的教学改革方案。通过本研究的实践与推广，预期能够有效破解传统广告设计教育与技术发展脱节的困境，培养出能够驾驭智能工具、具备前瞻性创新思维的下一代广告人才，为推动我国广告教育的高质量发展和数字创意产业的竞争力提升贡献力量。

参考文献

[1] 初云玲.数字化背景下广告学专业混合式教学探索创新[J].大众文艺,2024,(05):105-107.DOI:10.20112/j.cnki ISSN1007-5828.2024.05.035.

[2] 边微.数字化背景下广告学专业全方位育人体系的构建[J].湖北开放职业学院学报,2024,37(05):144-146.

[3] 袁潇,李佳佳.数字时代下广告学专业产教融合的实践课程体系建构研究[J].美术教育研究,2024,(15):105-107.

本文系本科教学质量与教学改革研究项目《生成式AI 赋能广告创意设计课程的教学模式创新研究》项目成果，项目编号B24136590704。