AI语境下构建广播电视编导专业研究性教学模式

2022 年是人工智能发展的里程碑，标志人类从信息时代加速迈入智能时代。以 ChatGPT 3.5 为代表的生成式AI 技术引发全球浪潮，国产大模型崛起推动AI 在此变革下，广播电视编导专业教学受冲击。一方面，技术迭代快，新工具未入教材行业标准已更新；另一方面，学科壁垒消融，编导人才需具备多方面能力。

然而，当前教学仍困于传统范式，课程体系滞后于“AI + 影视”产业生态，学生仅掌握工具性技能会有被替代风险。更严峻的是，教育界未系统性回应AI 挑战，全球高校应对方式折射教学改革困境。

在AI 重塑创作规则的背景下，编导专业面临教什么、教师如何设计教学、学生如何学习的问题。为破解这些问题，本研究提出构建“AI+研究性学习”创新教学模式，目标是培养学生复合素养，建立人机共生创作方法论，使教学从技能培训转向创新赋能，让学生带走应对未知挑战的能力。

一 AI 语境下构建编导研究性教学模式

当传传统技能被AI 解构，编导教育需从底层重塑教学目标、师生角色与学习逻辑。本研究提出“教师为策展人·学生为创作者·AI 为协作者”三角范式，以问题逻辑推动教育向激发创造跃迁。

（一）教什么？——课程目标与内容的三维重构

1. 认知层：锚定人机共生创作哲学，掌握AI 时代创作新语法。利用AI 协同思维，明确人机分工，人类负责价值判断，AI 执行效率优化。引导学生辨析 AI 生成内容，注入文化隐喻与社会批判，建立伦理边界意识。培养学生用AI 构思与生成内容，教授语义控制技巧，强调数据叙事决策。

2. 实践层：夯实技术通识与人文素养双轴基础，构建动态协作创作流程。通过融合课程设计，让学生掌握操作AI 与叙事艺术。以项目制学习为核心，设计迭代创作任务，教师担任流程设计师。

3. 反思层：培养技术批判与自我认知能力。设置创作日志与复盘讨论，引导学生反思 AI 建议与自身决策，识别技术优劣。让学生将AI 视为伙伴，深化对创作本质理解。

（二）如何教学？——5E 教学范式的专业适配

基于POT - OBE 理念的 5E 教学法（激发→探索→提升→执行→评价）在编导课堂落地需贴合创作规律。激发学生创作热情，引导探索AI 技术；通过案例剖析提升技术应用能力，实战强化创作执行力；以多元化评价检验学习成果，确保学生掌握编导技能。

阶段1：激发——利用AI 激发问题意识

教师用AI 制作含偏见问题的“”短片引导学生分析，使其认识AI 情感表达局限。探讨议题价值、老龄化社区审视伦理缺陷、提出叙事优化建议，培养学生筛选有创作价值真实议题的能力。

阶段2：探索——解构叙事本质

引导学生剖析经典影片，理解叙事与情感传达关系，结合AI 分析叙事辅助作用，培养技术应用能力。分组解构《黑镜》互动剧叙事树，分析用户选择对角色命运的影响、探讨分支点密度与沉浸感的关系、研究技术限制对创意的影响，提升互动叙事掌控力，培养学生把握创作规律的能力。

阶段3：提升——动态知识构建与更新

引入AI 技术动态拓展学生视野，让学生实战运用AI 优化剧本提升效率，跨学科融合深化对角色与社会背景理解，增强剧本深度。通过分析《银翼杀手2049》中AI 应用，培养学生科技与人文结合的洞察力，引入AI辅助创作，学生实践优化情节，融合多学科拓宽思路，培养编导人才。

阶段4：执行——人机协作创作

学生分组用AI 迭代剧本，模拟制片环境提升协作能力。通过 AI 分析观众反馈优化剧情，结合虚拟现实体验场景，深化对叙事空间的感知。学生掌握AI 辅助创作精髓，锤炼协作与市场洞察能力，创作出有创新性和共鸣力的剧本。

阶段5：评价——多维动态评估

创新评估体系包括创意性 (30%) 、AI 效率 (20%) ）、人文价值 (30%) 、技术完成度 (20%) 。通过专家与观众综合评估，激励学生优化作品，培养编导精英。

（三）怎么学？——项目驱动下的“双轨探索”

1.有剧本探索，人机协作训练。

开展人机协作结构化训练，融合人工智能与人文思维，通过案例解析和实战演练提升剧本质量。在《虚拟新闻播报》课程中，教师设计框架，引导学生用 AI 生成并优化新闻稿，学生模拟直播检验 AI 主播表现、迭代剧本，实现技术与人文融合，掌握 AI 应用技巧，深化对新闻传播本质的理解。

2. 无剧本探索：自主发现社会议题。

无剧本探索由学生定选题后调研或创意，用人工智能提升作品质量。《纪录片创作》课程中，学生主导的公益短片《外卖骑手与算法的故事》，深入调研揭示算法影响，提升社会责任感与创作深度。自主创作流程从骑手访谈、数据验证、AI 生成分镜到提案推动算法优化，提升学生技术运用与社会责任感。

在此过程中，AI 伙伴提供多方面支持：自动标注跳轴镜头助力剪辑，分析传播规律优化发布策略，生成虚拟观众评价助力打磨作品。通过实践，学生掌握核心技能、找到独特表达，为新闻事业奠基。

3. AI 作为“伙伴”的核心职能

AI 即时分析创作思路并提供建议，实时创作辅助意反馈。自动标记拖沓段落，优化叙事，实施节奏剪辑节奏诊断。检测场景切换处的穿帮，进行连续性审查。预判观众情绪波动，指导剧情设计，预测情感响应。自动推送跨学科资料，拓宽知识视野、桥接跨学科知识。

二 范式创新：破解教育改革的“三无困境”

传统编导教学常陷入“三无”困局，本模式通过AI 赋能，打破壁垒，实现问题导向、跨界融合、实时反馈的全新教学范式，有效破解困局，为教育改革注入活力，培养复合型新闻传播人才。AI 赋能的教学模式提升学生专业技能，激发创新思维，使教育过程动态高效。

AI 赋能教育打破传统束缚，对接教学与实战，培养复合型人才。学生在AI 辅助下优化创作，作品更有深度与感染力。学生锚定社会痛点创作，确保作品紧贴现实、引发共鸣。AI 伙伴提供支援，解决资源匮乏问题，助力学生整合知识，让作品更有深度广度。AI 分析反馈，实时提供优化建议，助力学生精进创作，提升作品影响力。

实证数据显示，在试点课程中，学生项目社会影响力提升 90% ，AI 工具使用效率提升 150% 。AI 赋能教育模式提升学生实战能力，作品兼具深度广度，社会反响好。该模式在试点成功，验证了高效性与前瞻性，提升作品质量，扩大社会影响力。未来将推广至更多院校，推动新闻传播行业繁荣，培养更多复合型人才，推动社会进步，为新闻传播教育树立新标杆，彰显新时代教育价值。

参考文献

1.李鹏、李志坚、马杰：“双一流”建设地方高校基础学科拔尖创新人才培养的协同创新模式研究，中国大学教学，2025 年第6 期。

2.李志忠、周宇：AI 赋能下的现代汉语课教学策略与教师角色转型,中国大学教学，2025 年第6 期。3.赵宏、郭蕴、张健：AI 语境下“教什么”“怎么教”和“怎么学”的研究与实践——一种创新教学模式的提出，2025 年第 5 期。

作者简介：霍小宁，新闻与数字传播学院副教授，博士，研究方

向为戏剧理论与批评、影视教学研究。

基金项目：本文系河南省 2023 年度本科高校研究性教学系列项目“影视传媒类一流本科专业研究性教学模式创新研究”、2023 年度教学改革一般项目“影视传媒类一流本科专业研究性教学模式创新研究”、河南省本科高校 2023 年度产教融合研究项目“产教融合视域下‘纪录片创作’课程的实践教学创新研究”、河南省教改重点项目《新文科背景下影视传媒类课程“12346 专创融合教育生态系统”教学改革与实践》（项目编号：2024SJGLX0148）、第二批河南省专创融合特色示范课程《摄影摄像艺术》的阶段性成果。