Page 59 - 艺术设计教育创新研究

第三章 人工智能在艺术设计教育中的应用

自动生成设计将作为设计语言的重要补充，运用计算思维并结合生活场景塑造，
能够依托算法之手，自动生成出意料之外的、数量惊人的创新设计，同时个性化
定制也将成为表达的重点；在合作方面，参与式设计将越来越普及，人工智能将
影响设计的评价和反馈，也影响教师对于学生合作水平的评估。为此，学生乃至

教师，都应该具备终身学习的能力、跨学科的勇气与能力、计算思维以及用户体
验塑造能力。
人工智能背景下的设计教育，其实就是创新设计教育。创新设计教育是指对
创新思维与设计方法能力的培育及训练。创新设计教育基于创新设计本身，身处

大数据、互联网、智能化的新环境，创新设计教育有了必须变革的要求。创新设
计教育的很多内容，无法通过传统的教与学的方式进行传授，需要通过实践试错
方式，强调通过原型进行迭代式改进，进行用户体验的习得与创新方法的探索式
教学。目前创新设计教育依然面临许多困难。首先，从教学内容来看，信息分为

结构化、半结构化以及非结构化的信息，相对应地，知识也分为结构化的陈述性
知识与半结构化、非结构化的过程性知识。陈述性知识依靠现有教材与案例尚可
维持正常教学，而非结构化的过程性知识如今无法迅速得到整理、重构，这将导
致教学内容滞后于信息的迭代发展。其次，传统教学中的评价体系也在接受挑战，

大数据、智能化的评估筛选系统能够从繁多的教学内容中，拣选出优质内容，摒
弃劣质与陈旧内容，让教学内容参与教育市场竞争，传统的评价体系已经无法满
足新的市场竞争环境。从教学传播载体与路径来看，首先数字化传播比传统的设
计教学传播效率更高，教学内容的分发、学生获取新知识的途径都因为数字化更

加便捷，教育资源利用率进一步提高。传统的纸笔载体不仅在效率上不及数字载
体，对自然资源也造成更大的消耗，对环境造成更大的负担。最后，数字化的交
互式传播提供了传统教学中没有的双向传播路径，学生能够及时反馈自身的学习
情况，以便教师做出快速应对。

从教学效能来看，传统的教育效果更多依托于教师本身的素质，包括学术水
平、教学经验，甚至是教师的性格天赋等因素，学生的情况多样复杂，教师的精
力毕竟有限，要做到因材施教并不容易。人工智能则提供了解决方案：学生学习
过程中的数据经由教学平台的收集和整理，依托智能算法，能够精准地分析和评

价每一位学生的学习状况，并据此推荐更适合的教学内容、教学时间，教师利用
人工智能作为辅助工具，能提高因材施教的准确性。另外，线上线下的交互式教学，

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