视觉导视设计人工智能大模型教育场景应用

严格意义上讲，视觉导视设计属于建筑艺术、公共空间与视觉传达的中间学科，旨在注重空间关系，空间体验，形成设计对象的整体性可识别意向。在视觉传达专业角度，视觉导视属于企业形象范畴，即CIS 中的VI里面的组成部分，解决空间导向的视觉呈现，提高平面元素在空间范围的应用和扩展，导视设计不仅包含图形、文字、色彩等设计要素还包含诸多科学要素，兼顾环境工程学、人体工程学、心理学、美学原理等科学理论知识内涵，运用科学原理合理布局。视觉导视设计课程的设置是希望让学生了解符号标识的同时认识空间的概念以及标识与空间的关系。视觉导视设计课程是视觉传达设计学院大学三年级的专业必修课程，课程任务是使学生了解导向标识的相关概念，掌握导向标识设计的方法，并能够深刻理解导向标识与文化、语意、材料、构造、功能等的关系，并应用设计原则进行导向标识设计创新，在 2023-2024 第二学期将人工智能纳入教学过程，课程设置融入人工智能技术，并强化其在教学内容、教学方法、教学环节、教学评价各方面的建设，培养学生数字智商、数字素养和人工智能协同合作能力，使学生掌握一定的人工智能创作手段和技术能力，顺应人工智能时代的设计需求，明确创意情感与人工智能的关系，了解数字时代以及未来发展趋势，使得学生掌握视觉导视设计相关技术，具备数字时代所需的正确价值观、必备品格与专业能力。

视觉导视设计课程的人工智能大模型教育场景应用集中体现在教学内容、教学方法和教学评价三个方面。

教学内容方面，与人工智能协同合作，利用多元学习资源开展教学，课程重点解决是学生与人工智能的协同合作问题，以及人工智能生成的平面视觉感受侧重点。视觉导视设计课程内容设计六个方面：视觉导视设计重要性；视觉导视设计内容；视觉导视设计分类；视觉导视设计原则；人工智能思考更多设计可能性；视觉导视设计流程。课程内容分类浅显易懂，但是将图形、文字、色彩、符号、材料、工艺、构造、功能、原理、法则等具体内容由浅入深的涵盖其中，使学生深入了解视觉导视设计的具体内容，设计分类，设计原则，明确视觉导视设计的重要性。课程重点在于第五章节人工智能思考更多设计可能性，涵盖AIGC 的概念、AIGC 的发展、AIGC 在各个领域的应用，专业软件的结合，软件的选择，平台的选择，语言的描述，应用环节等内容，了解人工智能在视觉设计中的应用，包括自动化设计流程、智能图片生成、动态交互设计以及自动化排版等。融入人工智能技术，要求学生熟练使用人工智能软件，与人工智能协同合作，培养数字智商。课程组织围绕设计流程展开，五个周的教学时间我们分为知识讲授阶段，调研定位阶段，设计过程阶段三大阶段，教师辅导贯穿整个教学过程，鼓励学生弹性学习，不局限于课堂上课时间。知识讲授阶段采取线上线下课内课外教学模式，教学资源共享，跨专业跨学科多元教学合作，使得学生可以深入的了解课程内容与要求。调研定位阶段要求实地调研，精准定位，人工智能数据分析，以实际出发以受众为基础，制定精准有效的设计方，深入调研包括理念、历史、文化、发展、规划等，分析已有导视标识的优缺点，寻求设计定位探讨导视设计形式，这都是人工智能不能代替的部分，也是设计中最基础最有竞争力的部分。设计过程阶段大致分为基础设计和应用设计两部分，两个部分都需要人工智能协同合作，基础部分发散思维，人工智能灵感，在视觉导视创意阶段，人工智能提升到前所未有的水平，提供用之不竭的灵感源泉。应用部分人工智能生成导视标识设计理念的虚拟环境效果，针对调研定位得出的精准目标关键词，进行数据分析，激发创意火花，提高创造力和效率，将导视标识置入其中，侧重平面视觉语境表达，是对整体课程的理念升华。

教学方法方面，在传统教学方法的基础上，增加多维教学模式，线上线下、课内课外、教学资源多元共享，校内外专家授课衔接，最大限度的利用一切资源为课程服务。引入社会热点，激发学生兴趣和积极性，完善教学前教学中教学后三阶段教学督促。教学前，通过教务系统学生名单在企业微信建群，方便给学生下达通知以及课程签到，在课程讲授的同时，也会有大量的教学资料图文视频同步传入企业微信课程群强化讲解课程内容。教学中，课程采用多媒体教学方式，课件内容以图为主，教师以图为例进行讲解，避免学生看大量文字引起视觉疲劳，图片形式也可以让学生更加直观的了解讲解内容。课程讲述与课程练习与随堂辅导紧密连接，环环相扣，推动学生不断开展课程研究。教学过程注重每位学生的感受和反馈，根据学生特点，量体裁衣制定属于学生特色的课程方案。课程时间不仅仅局限于上课时间，鼓励学生可以在任何时间随时与老师联系探讨设计方案与思路，并做到事事有回应。利用教务处和学校教学资源，进行多次线上线下的教学讲座，如丁义波老师《拥抱变化-让AI 为设计赋能》、张光帅老师《AIGC 智能生成艺术》、设计人工智能论坛分享、数字专业以及环境艺术专业教师大量理论、技术支持等，实现跨专业跨学科课程建设。教学后，注重总结与归纳，课程结合实际比赛实际项目，突出实训实效，课程结束汇报展出教学成果。

教学评价方面，视觉导视设计课程采用多元化过程评价体系，关心学生，量体裁衣，尊重个体差异和全面发展，根据每一位学生具体情况判定学习成效。分为课程表现考核、阶段进度考核、最终成果考核三部分。课程表现考核包括出勤情况、课题讨论、课堂展示等，阶段进度考核，包括作业进展、设计创意、人工智能使用及效果等，最终成果考核包含整体效果的最终呈现以及人工智能使用及效果。通过实践和积累，课程评价初成体系，并以成果汇报、学院云课程等形式进行总结、反思、完善。改革成效体现在学生展现了前所未有的积极性和行动力，在有限的时间内能够保质保量超额完成课程任务，在动态三维的设计趋势下，学生们不仅与人工智能协调合作，而且自发使用了AE 制作动态标识，C4D 三维生成等技术，在学校艺术空间成功举办了《拥抱 AI 思考设可能性-视觉导视设计课程汇报展》，录入了视觉传达设计学院云课程，并参与了一系列人工智能设计大赛。

视觉导视设计人工智能大模型教育场景应用案例的特色，从课程形态看，智能时代的课程将由封闭走向开放，课程不再是完全预设，而是由教师、学生、人工智能互动过程生成，满足多样化的学习需要，提升学习体验，建立新的考核机制。通过人工智能在视觉导视设计课程中的持续建设与研究，构建适合视觉传达设计专业的课程新范式，需要持续关注人工智能技术在教育中的应用，以及引发的教育观的改变，应对智能技术对教育领域的持续渗透，课程持续建设与课程改革始终以提升学生数字素养与技能，培养智能时代的学习能力为核心。开展人工智能社会实验，营造智能时代教育环境，使学生能够掌握人工智能创作手段等技术能力，以能够胜任人工智能时代的设计需求。教学将持续围绕适应智能时代的核心素养，在学习知识技能的基础上，培养学生的数字智能、可持续发展能力、自我认同与自我整合能力。