AI赋能数字媒体类课程的协同育人教学模式研究

1 引言

数字媒体产业正经历从工具数字化向创作智能化的转型。传统教学面临多重困境，如 教学内容滞后性、评价单一性、资源不对称性等，

1.1 教学内容滞后性

传统课程案例往往基于过去几年的行业实践，无法及时反映快速迭代的技术变革和市场趋势。就数字音视频课程来讲，许多院校仍在教授基于传统拍摄流程的案例，而行业已普遍采用AIGC 辅助创作、虚拟制片等新技术。这种脱节直接导致学生掌握的技能与用人单位需求之间存在明显代差。

1.2 评价体系单一性

现行考核方式过度依赖教师的主观判断，主要关注技术指标的完成度，如剪辑流畅度、特效复杂度等，而忽视了作品的艺术创意性和商业价值。这种评价模式与行业实际需求严重脱节，例如在短视频领域，完播率、用户互动量等核心商业指标很少被纳入考核体系。同时，创意表达这类难以量化的要素缺乏科学的评估标准，导致人才培养与市场需求出现结构性错配。

1.3 校企资源不对等性

中小企业作为数字媒体行业的主体，本应是产教融合的重要参与者，但由于成本限制和技术门槛，少有中小企业愿意提供真实项目数据和参与课程建设。这种参与度的不足使得教学案例缺乏真实的产业背景和市场反馈，学生难以获得符合行业标准的实践训练。同时，院校也缺乏有效的激励机制来吸引企业深度参与，导致人才培养始终停留在理论层面，无法形成良性的产学研循环。

为破解上述问题，本研究提出“AI 赋能协同育人”模式，探索通过构建校企数据共享机制与AI 工具平台，可实现教学内容动态更新、教学过程精准干预、教学评价多元协同的教学模式。

2 AI 应用现状及产教融合痛

2.1 AI 在教育中的应用现状

人工智能技术在教育领域的应用呈现多层次渗透的发展态势。数字媒体教育因其强实践性和高技术依赖性的特点，成为 AI 技术应用的前沿阵地。当前AI 在教育中的应用主要分为教学辅助层、学习干预层、管理决策层三大层面。

教学辅助层面，智能内容生成工具如ChatGPT 可自动生成习题，Canva AI 能快速设计课件，其他图片生成工具生成教学插图以及流程图、思维导图等；自动化评估系统通过机器学习分析学生答题模式，实现个性化错题推荐，准确率高达 89% 。

在学习干预层面，通过实时数据分析提供个性化支持等，可利用机器学习分析学生的作业、测试、在线学习行为等数据，识别知识薄弱点，动态调整学习内容和难度，如科大讯飞“智慧课堂”基于学生答题数据生成个性化练习等。

在管理决策层面，AI 的应用集中于数据整合与预测分析,可运用AI 预测课程选修人数，提升教室利用率,或利用预测模型分析历史招生数据、区域人口趋势，优化班级规模、教师分配等。

2.2 产教融合的核心痛点

近年来媒体行业人才缺口较大，但高校相关专业课程内容未能及时涵盖Unreal Engine 5、AIGC 工具等新技能，人才培养与行业需求的脱节；且高校对数字媒体课程的考核往往侧重技术完整性，而企业更看重作品的商业转化率，如短视频的完播率等核心指标常被排除在考核体系之外。

3 “三协同”理论模型研究框架与模式构建

基于上述问题，本研究提出基于人工智能技术的“校+企+AI”三方协同育人模式，构建通过AI 工具链重构课程内容生成、教学实施与评价反馈全流程。

图1 “三协同”理论模型研究框架与模式构建

以我校数字音视频课程为例，进行AI 技术的赋能探索及实践，以学校为主体、企业为需求方、AI 为技术支撑，形成动态闭环育人体系。3.1 课程内容协同

可利用 AI 动态生成模块，基于行业数据集训练LoRA 模型，相关文化企业提供年度TOP10 视频类型标签，如“沉浸式探店”“非遗文化快剪”等主题，结合本地产业需求构建垂直领域数据集。生成虚拟项目需求包，例如输入“本地文旅宣传”关键词，AI 自动输出分镜脚本模板、音乐风格建议和技术参数清单，显著提升课程内容与地域产业的匹配度。

利用BERT 模型提取教学视频中的技能点（如“色彩校正”→“LUT 调色”，形成可追溯的能力地图，更好的服务课程知识图谱构建。

3.2 教学实施协同

在基础训练阶段，AI 辅助能较大提升学习效率。教师得以从繁琐的技术指导中解放出来，专注于标准流程的示范教学，学生基础技能的掌握效率得到有效提升，缩短了技能培养周期。

进入项目实践阶段后，AI 与企业的协同效应更加显著。AI 工具能够根据项目需求生成多个备选解决方案，如3 种不同的剪辑节奏方案，而企业导师则基于丰富的行业经验，指导学生从中选择最具市场价值的创意方向，有效提升人机协同的优势。

在作品打磨阶段，AI 可承担技术质量检测的工作，辅助识别作品中的技术缺陷，企业导师在此基础上，从市场角度对作品的商业价值进行评估。这种双重评审机制确保了作品既符合技术规范，又具备市场竞争力。表1 构建“双师三阶”教学链

3.3 评价反馈协同

可通过 AI 技术构建三级递进的评价方法，技术规范性评价采用自动化分析算法，通过解析视频文件的元数据，如编码格式、帧率、比特率、色彩 性评价采用基于内容理解的比对算法，通过特征提取和相似度计算， 行多维度匹配分析；市场潜力评价则采用真实环境测试法，通过AP 实时采集作品投放后的用户行为数据并运用预测模型进行市场价值评估。这三个层级的评价结果通过加权算法进行整合，最终形成综合评价报告。整个流程实现了从技术参数到市场反馈的闭环评价机制，为教学改进提供数据支撑。

表2 开发多维度评价矩阵

4 总结

“校+企+AI”三协同模式通过AI 工具链的深度嵌入，构建了产教融合的动态闭环。在数字音视频课程中，该模式既解决了教学内容滞后问题，又培养了学生的真实问题解决能力，为教育数字化转型提供了可复制的实践范式。该协同模式对数字媒体人才培养质量有提升作用。通过AI 工具链的深度整合，能够实现课程内容与产业需求的动态匹配、教学过程中人机协同的效率优化，以及教学评价从技术指标到商业价值的全方位覆盖。这不仅为数字媒体专业教学改革提供了新思路，也为产教深度融合探索出一条可复制推广的实施路径，对培养适应智能媒体时代的复合型人才具有重要实践价值。

参考文献 ：

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[4] 许晓娜.AI 技术赋能高校智慧化教学的实现路径研究[J].现代商贸工业,2025,(09):48-50.课题名称：AI 赋能数媒类的协同育人教学模式研究项目编号：2024-AFCEC-644 课题来源：全国高等院校计算机基础教育研究会