基于生成式AI 的初中美术课程个性化教学策略研究

一、生成式AI 个性化教学策略框架

（一）情境化导入策略：激发兴趣与认知联结

1. 动态场景生成

在教学的过程中利用生成式 AI 的图像与视频生成能力，构建与课堂主题相关的课堂教学场景。

例如，在《笔墨游戏真有趣》水墨画课程中，输入“青绿山水、动态云雾、飞鸟掠过”等关键词，可以利用 AI 的方式生成相关的视频，且能够有效配合音频的形式，引导学生在学习的过程中能够积极融入其中，课堂中播放，方便教师展开课堂知识内容的讲解，也可以为学生打造良好的课堂学习氛围。

2. 个性化情境适配

在教学的过程中通过分析学生个性化的学习兴趣，通过 AI 的方式制定教学内容结合学生的特点制定有差别性的内容。例如，针对篮球爱好者，生成“NBA 球星肖像水墨画”创作任务；面向美食爱好者，设计“舌尖上的剪纸”主题，可以将一些汉堡或者是一些美食元素融入其中，也可以结合学生爱好的美食融入其中，更能够引发学生的兴趣。

（二）创作实践支持策略：突破技法与创意瓶颈

1. 智能技法示范

生成式AI可分解复杂的教学系法转化为动画内容。例如，在《六面怪脸》面具制作课程中，AI 将“浮雕雕刻”分解为“泥坯塑形—工具刻划—纹理处理”三阶段，可以在每一阶段中配备相关的解说以及相关的模型更加方便学生理解。美术相关的内容更多体现在学生个人的感悟，因此通过一些可视化的内容可以帮助学生在学习以及构建思维模型的过程中更加有效。

2. 创意灵感激发

通过“风格迁移”功能，AI 可融合多种艺术流派特征生成参考图。例如，输入“康定斯基抽象线条 + 敦煌飞天色彩”，通过 AI 的方式可以构建出几何和构成与东方韵味的相关图像内容，进一步启发学生创造出相关的作品。

（三）动态评价体系：实现精准反馈与成长追踪

1. 多维度评价模型

结合 AI 图像识别与自然语言的处理技术，构建包含多项评价体系。在评价学生的过程中可以结合技法规范性，以及创意独特性，文化内涵等等。例如，在《为自己的书设计封面》课程中，AI 可分析学

生作品的色彩搭配是否符合书籍主题（如科幻类采用冷色调），构图是否突出核心元素，并生成包含具体改进建议的评价报告。

2. 成长档案可视化

在引导学生学习的过程中一方面要求教师结合课堂教学内容，将完整的知识传授给学生，同时教师也需要结合学生在课堂中的长期表现，利用 AI 追踪的方式形成个性档案。这也是依据学生个人而创建的，那么可以生成个人艺术能力发展曲线，可以方便家长了解自己孩子的艺术发展路程，以及帮助教师更加清晰地看出学生有哪些方面需要有待提升。

二、教学策略实施案例与效果分析

（一）案例一：《室内设计》课程实践

1. 实施过程

在课堂教学过程中首先可以为学生打造课堂教学情境，利用 AI生成梵高数字人，以第一人称视角介绍《在阿尔勒的卧室》创作背景，配合 360 度全景画面展示。鼓励学生输入一些现代关键词通过AI 的方式生成参照图，并且提供材质贴图库，引导学生从各个方面维度进行评分，并且生成对比图，展示学生作品与实际参考图的差异。

2. 效果数据

学生作品平均得分从76 分提升至84 分； 89% 的学生表示“AI 建议帮助我改进了构图”； 71% 的作品被评价为“具有生活气息与创意”。

（二）案例二：国画单元个性化教学

分层教学策略，以“我们的画展”活动课为例

首先可以以基础层面为主可以通过 AI 的方式，生成《芥子园画谱》步骤分解动画，配合语音讲解“皴法”笔触力度；再者教师逐步加大难度通过 AI 的方式输入“王维《辋川图》意境 + 现代城市元素”，AI 融合传统与现代生成参考图；教师还需要提供 AR 扫描功能，学生扫描自己的国画作品，AI 生成动态山水视频。

总而言之，在长期的教学过程中还要求教师结合现阶段美术学科的教学现状以及教学前景，能够结合当前AI 技术有效利用其中，在课堂中为学生打造良好的艺术氛围，鼓励学生积极探索，积极发挥个人的能力。学生的潜力是无穷的，还要求教师在课堂教学过程中更多利用 AI 的方式，能够挖掘出学生潜在的艺术天赋。其次还要求教师注重构建跨学科AI 美术课程，结合多项学科有效开展教学，在引导学生学习好美术学科的同时，也能比较好其他课程以及帮助学学生在科之间能够学得更加灵活。