AIGC 赋能设计类专业智慧课程的教学实践

一、研究背景与对象

当前，生成式人工智能（AIGC）正以其强大的文本、图像、音视频等内容生成能力，不仅改变了教学资源的生成模式，还影响了课程设计、课堂组织、师生互动及评价体系等多个环节。在我国教育数字化转型与高质量发展并行推进的背景下，AIGC 前沿技术正深刻重塑教育环境，推动学习模式创新。2020 年来，全国逾千所高校开展“停课不停学”在线教学实践，教师通过直播课、录播课和慕课等多种模式授课，教学模式也逐步由纯线上向线上线下相结合的混合式教学转变 。然而在设计类课程中，混合式教学往往停留于“线上理论讲授 + 线下作品展示”的浅层结合，缺乏在创意生成、过程指导与产学融合层面的深度联动。研究旨在将 AIGC 技术引入《动漫衍生产品设计》课程，尝试通过“线上 AI 微课—智能体知识平台—线下课堂实践”的结构，探索AI 赋能下的混合式教学模式。

当前，AI 辅助专业课程建设的主要研究方向集中于教学模式创新、课程内容重构、教学工具与平台开发与创新能力培养等方面，AIGC 也正在从“工具辅助”逐步演化为参与教学过程的智能主体，为教育研究与实践提供了前所未有的可能，也带来了新的挑战 [2-3]。因此，研究以ADDIE 教学设计模型为框架，探讨 AIGC 辅助产品设计专业课程教学的路径，旨在为后续教学研究提供一定的参考和系统框架，使 AI 的介入具有明确逻辑和可操作性。

二、AI 接入产品设计教学路径

ADDIE 模型作为一种实用的课程开发模型，被广泛应用于教学设计中，其系统性的设计流程在各领域的专业培训中备受青睐。ADDIE模型由分析、设计、开发、实施及评价五个环节构成，能有效提升教学流程的系统性和整体性。设计学作为跨学科交叉的重要学科，ADDIE模型也有助于教师梳理与整合教学资源，构建以学生主体地位为核心的智慧课堂教学模式，提升学生的跨学科能力和综合素质[4]。后续研究以ADDIE 模型作为系统框架，对设计类教程进行梳理与研究。

① 分析、设计阶段：AI 工具接入教学资料准备

在分析设计阶段，AI 工具的深度整合重构了产品设计学科的教学资料范式，它通过师生协作和不断改进设计方法，把教学资源从“老师讲、学生听”的静态模式，变成了学生主动构建知识的动态过程。AIGC 工具借助语义解析与跨模态生成能力，将碎片化的设计知识系统整合为可交互的教学模块，使教师能够基于按设计思维的步骤，逐步生成教学案例链，把知识放进具体场景里让学生理解，引导他们深入分析设计限制背后的原因，促使设计决策从“凭感觉”转向“讲道理”。同时，AI可以作为专业人士帮助教师与学生构建“AI 知识过滤器”：教师可以通过语义指令来创建具有高专业度的跨学科知识，同时AI 工具通过解构知识权威性，把教学资料变成了自由的设计思维实验室。它推动学生在探索技术可能性的同时，思考设计责任，从而真正理解设计这门学科的本质。

② 开发、实施阶段：AI 辅助建设师生协同体系

在 ADDIE 模型的开发与实施阶段，AIGC 技术通过多模态内容生成能力重构设计教育范式。开发阶段聚焦工具与课程的系统性建设：生成式设计工具的引入赋能设计流程前期探索，支持双钻模型中“发散”阶段的快速概念草图与风格原型生成，突破传统创作效率瓶颈；同步开发的生成式设计课程则深化技术素养，指导学生掌握提示词工程，为“收敛”阶段提供精准问题定义与方案聚焦的方法论支撑。AIGC 生成物作为思维媒介而非终端解决方案，催化师生对创意路径、技术伦理与决策逻辑的深度探讨，既强化发散－收敛的思维辩证性，亦培育工具驾驭能力与协作创新素养，实现教学效率、设计质量与学科方法论的三维统一。实施阶段依托双钻模型框架展开实践：学生在“开发”阶段利用AIGC迭代细化方案，生成可 3D 打印模型与交互原型，教师通过实时协同平台引导批判性反馈，驱动方案优化；最终在“交付”阶段完成技术整合与设计反思。

③ 评价阶段：AI 辅助进行课程迭代

评价驱动的智慧课程优化机制本质是通过智能化评价数据闭环，动态反哺课程内容重构与教学活动迭代，实现智慧课程的自适应演进。其核心运作逻辑在于：基于多源数据整合构建动态学习画像，依托 AI算法解析知识掌握薄弱点与能力发展瓶颈，进而触发三级优化响应。在课程内容层面，系统依据错题归因分析自动推送参数化建模案例库或生成式习题资源，实现模块化知识单元的精准强化；在教学活动层面，通过分析线上仿真实验完成度与线下工作坊表现数据，动态调整混合式任务设计，例如增补 AIGC 辅助的原型测试环节以提升跨学科项目实践效能，或重构 " 理论－仿真－实训 " 一体化教学链；这种机制使智慧课程从静态资源集合蜕变为" 评价－诊断－优化" 的有机生命体。

三、AI 辅助《动漫衍生产品设计》课程教学实践

课程实践选取《动漫衍生产品设计》课程进行教学案例实施。《动漫衍生产品设计》课程兼具文化创意与产业应用双重属性，要求学生既具备造型设计与工艺能力，又能理解动漫 IP 文化并转化为具有市场价值的产品。教师围绕动漫衍生产品设计的知识结构与能力要求，构建了多层次、可交互的教学资源体系。

① AI 微课资源建设

教师将课程内容按照设计流程拆分为若干微模块，包括动漫 IP 文化解读、用户需求调研、产品定位与造型构思、材料与工艺应用等。通过搭建“小吴同学帮帮我”系列微课辅助学生课下进行知识巩固与 AI答疑。微课不仅呈现抽象理论，还直观展示可能的设计效果，提升了学生的学习兴趣与理解深度。与传统微课不同，AI 生成的动态资源可根据学生需求不断更新，避免了教学内容的静态化。

② 学习通智能体知识平台的搭建

以学习通平台AIGC 为核心驱动，集成案例库、趋势数据库与学习分析功能，能够支持师生的双向互动。学生在学习过程中可上传创意方案，系统辅助教师进行分析并生成改进意见，例如市场定位的合理性、设计元素的契合度或潜在用户群的匹配情况。

③ 基于学习通平台建立学生学习用户画像

学习通平台通过绘制学生的学习画像，识别其在创意思维、工艺掌握或市场敏感度上的薄弱环节，为后续学习提供个性化导航。教师则通过平台实时掌握学生的学习状态，便于在课堂中针对性调整重难点。

四、总结与展望

AIGC 能显著提升教学资源生产效率与课堂交互性，促进个性化学习路径与沉浸式教学场景的构建，具有广阔的发展前景。并且其在跨学科与产教融合模式在 AIGC 背景下显示出较强的教学适配性与实践价值，尤其在新媒体、出版与设计等创意类课程中，AIGC 既是教学内容生成器也是创作工具，但同时引发了对著作权与评价标准的讨论。

近年来，教学研究者对面向AIGC 的教学研究已有了一定的深度与广度，但仍存在困难与挑战，如：在教学应用上，AIGC 的有效应用依赖教师对人工智能技术的理解与二次开发能力[5]，而不同学科、不同代际的教师在数字化工具使用能力和教学创新意识上存在差异，这在一定程度上制约了 AIGC 的深度应用。且现阶段的研究多数集中在 AIGC 的工具引入与单一环节的优化，缺乏贯穿教学全过程的人机协同系统化设计，未能与教学目标、课程体系、评价机制进行深度融合。

参考文献

[1] 黄丽婕，黄崇杏，段青山，等。“新工科+ 人工智能”时代下《包装新技术》课程的教学改革探索 [J]. 包装工程 ， 2024， 45（S2）： 44-48.

[2] 李浩君 ， 黄沁儒 ， 陈伟 ， 等 . 人智协同迭代共生教学模式研究——AIGC 的融入与实践效果分析 [J]. 现代教育技术 ， 2025，35（01）： 81-88.

[3] 易凯谕 ， 韩锡斌 . 从混合教学到人智协同教学：生成式人工智能技术变革下的教学新形态 [J]. 中国远程教育 ， 2025， 45（04）：85-98.

[4] 贺雪艳， 高洁， 王彤星. 基于ADDIE 模型构建的以师范生数字素养为导向的课程体系优化研究 [J]. 山西青年 ， 2025， No.697（12）：24-26.

[5] 陈雅赛 . 高校出版教育的 AIGC 技术融合应用与人才培养模式重塑 [J]. 编辑学刊 ， 2025， No.219（01）： 37-43.

作者简介：

吴晓萱（1999-），女，籍贯：湖南常德，硕士，助教，研究方向：产品设计及其理论；

熊伟（1981—），男，籍贯：湖北武汉，硕士，教授，研究方向：产品设计及其理论；

基金项目：

湖北省高等学校省级教学研究，《基于国家一流课程“产品设计创新思维方法”的混合式教学研究与实践》，项目编号：2022486