人工智能技术在数字媒体技术专业实践能力培养中的应用研究

一、数字媒体专业实践能力培养的现状

（一）教学模式单一，缺乏系统性与沉浸感

当前多数高校在数字媒体专业实践教学中仍采用以教师讲授为主、项目练习为辅的传统模式，实践内容往往局限于静态软件操作或孤立的技能训练。课程设计缺乏整体规划和螺旋式进阶结构，导致学生在知识掌握和能力生成上呈现零散状态。学生常在不同课程中重复进行低层次技能练习，缺乏对完整项目流程的认识与操作能力 [1]。同时，沉浸式教学环境建设滞后，教学情境仍以二维界面为主，难以形成真实、交互、可探索的学习体验，制约了学生对复杂项目、跨媒介创作及综合能力的理解和掌握。

（二）教学资源不足，技术平台建设滞后

数字媒体作为技术密集型专业，对软件系统、硬件设备和教学平台的依赖程度较高。但目前许多高校存在设备更新滞后、教学资源老化、缺乏统一平台等问题。多数教学场所仍使用传统多媒体教室，难以支持AR/VR、AI 图形生成、实时交互设计等前沿技术的教学与训练。缺乏覆盖全学段的资源管理与协作平台，师生之间的创作沟通效率不高，项目资料存储、成果评估等过程缺少智能化支撑。实践教学环境与行业发展之间的脱节，不利于培养学生适应数字产业前沿的能力。

（三）学生能力差异明显，缺乏个性化培养机制

数字媒体专业学生的知识背景与学习风格差异较大，但现有教学体系普遍采用统一课程、统一标准、统一节奏的方式，难以满足学生多样化成长需求。教学过程中缺乏有效的能力诊断机制，教师难以及时掌握学生学习薄弱点和个性特长，无法做到分层教学和个性指导。部分学生因进度跟不上而出现学习压力，甚至逐渐失去兴趣，而另一些学生则因挑战不足而产生倦怠。缺乏人工智能辅助的动态监测与个性推荐系统，使得教学干预缺乏针对性，难以构建以学生为中心的精准培养体系。

二、“沉浸式、结构性、共创式”三位一体培养模式的构建与实施

（一）构建沉浸式的教学模式

构建沉浸式的教学模式是提升数字媒体专业学生实践能力的重要突破口。随着人工智能技术的不断成熟，虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等沉浸式交互手段已经具备进入常规教学的技术基础。高校可以建设高仿真数字实验室和沉浸式创作空间，让学生在多维度、可交互的环境中完成设计、编程、动画、音视频整合等实践任务，从而提高学习的真实感和任务驱动的专注力。在沉浸式教学中，教师可以运用智能感知系统采集学生在学习过程中的行为数据，如注视时间、操作频次、任务完成度等，并结合大数据分析对学生的学习节奏和掌握情况做出智能判断。系统反馈能够帮助教师识别学生在学习过程中的薄弱环节，有针对性地调整教学策略，实现“因材施教”的效果。

AI 图像生成工具能够协助学生快速完成初步构图，语音识别与转文本系统便于处理多模态输入输出，这些技术有效降低了操作门槛，使学生可以将更多精力投入到创意策划表达上 [2]。智能助手还能在设计过程中给出优化建议和案例推荐，帮助学生提升作品质量。学习从被动接受转变为主动探索，知识不再是孤立的概念，而是在仿真环境中不断被应用、验证和深化。这种身临其境的学习体验能够增强学生的问题解决能力和技术融合能力，为其在未来复杂项目中的团队协作和创新实践打下坚实基础。

（二）梳理结构性的课程体系

数字媒体专业知识覆盖广泛、更新迅速，传统课程体系普遍存在内容冗余、模块割裂、缺乏纵向推进等问题。面对这一挑战，需要基于人工智能技术对学习数据的精准采集与分析，重构课程体系，使其更具逻辑性、应用性与适应性。课程设计应包括基础理论模块、技术技能模块和综合实践模块三个层级。基础理论部分涵盖数字概论、设计思维、媒介史论等内容，建立学生的知识框架和审美基础。技术技能模块则围绕图形处理、交互设计、音视频制作、程序编写等核心工具展开训练，并引导学生掌握人工智能在创意实践中的具体应用方法[3]。综合实践模块通过整合前两者，引导学生完成跨学科、跨平台的项目创作，如虚拟展览、互动装置、沉浸式影像作品等。

为了适应学生个体差异和职业方向多样化的现实需求，课程体系采用模块化结构，允许学生根据兴趣和能力自主组合学习路径。每一模块下设不同难度层级，学生可在基础训练中打牢技能根基，在进阶任务中实现能力突破。教师根据人工智能系统提供的学习进展和能力画像，动态调整教学内容和任务安排，实现个性化、精准化教学。

（三）推动校企价值共创

企业拥有最新的技术资源、项目经验与行业标准，学校则具备人才培养机制与学术研究能力，二者结合可以推动教学内容与行业需求的高度对接。在人工智能背景下，推动校企价值共创不仅是提升教学质量的有效路径，也是提升学生就业竞争力的重要保障。学校应主动引入企业资源参与教学全过程，邀请企业专家参与课程内容规划和案例设计，使课程结构更贴合行业发展趋势。课程内容应围绕企业真实项目展开，涵盖从用户调研、需求分析、产品构思到技术实现的全过程。企业项目驱动式教学能够帮助学生在“做中学”，在真实任务中锻炼沟通协作、问题解决和时间管理等综合能力。

智能教学平台可集成项目进展跟踪、版本管理、即时反馈等功能，提升远程指导和资源共享的效率 [3]。企业导师与高校教师联合指导学生项目，在项目初期提供任务引导，在开发中期进行阶段评审，在成果验收阶段给予职业化建议，形成协同育人的良性机制。校企共创还可延伸到实训基地建设、联合课题研究和学生实习就业路径的打造，形成多维度、可持续的合作格局。

三“三位一体”的实施保障

为确保“沉浸式、结构性、共创式”培养模式顺利实施，需完善教师队伍建设，提升教师人工智能与数字媒体技术的综合素养。加强基础设施建设，搭建高性能计算平台和智能教学系统，保障技术环境稳定可靠。同时，建立科学的评价体系，覆盖过程性和结果性评价，量化学生综合实践能力。加大政策支持力度，推动教育部门、学校与企业多方协同合作，形成合力推动专业实践能力持续提升。

四、结论

高校应充分发挥人工智能技术的优势，为数字媒体专业的实践能力培养注入新动能。教师需深化技术在教学中的应用，优化课程内容结构，推动校企协同育人，构建以学生为中心、技术驱动的高效培养机制。学校应努力培养能够服务于数字经济和文化创意产业的高素质创新型人才，不断提升专业建设质量与社会服务能力。

参考文献：

[1]赵莹 , 宋燕燕 , 秦军 . 智慧教育时代数字媒体技术专业教学改革探究[J]. 知识文库 ,2025,41(06):140-143.

[2]王禾 .AI 图像生成技术下数字媒体技术专业人才培养模式应用研究[J]. 学周刊 ,2025,(10):119-122.

[3]唐卉 .AI 赋能下数字媒体技术专业课程教学的创新与发展 [J]. 信息与电脑 ,2024,36(24):211-214.