高职现场工程师培养路径探索：人工智能驱动的《三维游戏场景制作》课程改革实践

摘要：依据教育部“现场工程师专项培养计划”政策指导，实施《三维游戏场景制作》课程教学改革。改革采用企业真实项目作为教学载体，引入人工智能工具应用和职业技能竞赛标准。通过全流程实践教学提升学生三维建模综合能力与创新思维水平。教学实践数据表明，80%学生认可新型教学模式，85%以上学生跨软件协作效率获得提升。

关键词：现场工程师；三维游戏场景；教学改革；高职教育

1 引言

在当前产业升级与经济结构快速调整进程中，职业教育在人才培养体系中的重要性日益凸显。2022年，教育部联合工业和信息化部、国务院国资委、中国工程院、全国工商联等四部门，发布《关于实施职业教育现场工程师专项培养计划的通知》。政策明确提出，到2025年，推动不少于500所职业院校、1000家企业参与项目，累计为社会输送不少于20万名现场工程师[[[] 教育部办公厅, 工业和信息化部办公厅，国务院国有资产监督管理委员会办公厅，等. 关于实施职业教育现场工程师专项培养计划的通知[Z].中华人民共和国教育部政府门户网站, 2022[2024-01-15].http://www.moe.gov.cn:8080/srcsite/A07/s7055/202211/t20221104_932353.html.]]。计划重点面向先进制造业、战略性新兴产业等领域的数字化、智能化职业岗位需求，通过深化产教融合并推行中国特色学徒制等举措，构建教育链、产业链、人才链、创新链协同发展的新机制[[[] 张素梅.“双高计划”背景下中国特色学徒制构建的逻辑向度[J].湖北开放职业学院学报,2023,36(14):64-66+69.]]，为缓解重点领域技术技能人才短缺问题提供支持。

高职数字媒体技术专业与新兴产业紧密相连，在现场工程师培养中发挥着不可替代的作用。本校数字媒体技术专业作为首批中国特色学徒制试点专业，于 2023年成功申报四川省现场工程师项目，在产教融合领域已具备一定实践基础。《三维游戏场景制作》作为其核心课程，对培养学生空间思维与实践操作能力至关重要。

当前全球教育系统正经历以人工智能为核心的第四次教育革命[[]]。随着教育数字化转型推进，AI深刻影响着高职院校的教学模式、学习体验和人才培养方式。近年来，AI在职业教育中的应用广泛，可生成多领域知识资源，辅助教学与学习[[[] Jiang, R. C., Chen, Y. H., Peng, Y., Xie, S. J., & Qu, D. D. (2024). Opportunities and Challenges of AI in Vocational Education. International Journal of Learning and Teaching, 10(5), 590 - 596.https://doi.org/10.18178/ijlt.10.5.590-596]]。生成式AI工具被国外研究者应用于项目式学习和问题导向学习等教学模式，国内部分高校则在探索其在三维建模类课程中的实践应用。这种技术融合为探索课程改革提供新思路，是破解传统教学困境的关键，也是推进高素质技术技能型人才培养的一个重要途径。

本次教学改革遵循“在行动中研究，在研究中行动”的理念[[[] 陈向明. (1999).什么是“行动研究”.教育研究与实验, (2), 60-67. ]]，本校课程实践被作为行动场域，综合运用量表测评、作品分析等方法，通过实践循环探索、验证和优化教育策略与方案。

2 存在的主要问题  

2.1能力培养断层

传统教学模式存在明显局限，学生多依赖教师示范操作，习惯于机械执行建模指令。课程内容呈现碎片化特征，缺乏从策划构思到建模实现的全流程训练。这种教学方式导致学生难以将孤立技能转化为综合应用能力。面对复杂项目时，学生表现出创新思维培养不足和解决问题能力薄弱的问题，这与现场工程师岗位要求的工程实践及创新能力存在差距。具体表现为学生可完成基础模型制作，但在实际项目自主策划与全流程实施时，常因统筹规划能力欠缺未能满足企业对现场工程师独立完成项目的能力标准。

2.2 产教融合缺位

原课程内容更新滞后，与现场工程师岗位对接的企业真实项目需求存在差距。教学过程中学生仅接触简化模拟项目，缺失企业级项目策划至场景搭建全流程实践环节。同时存在对AI工具应用等行业前沿技术和生产标准认知不足的问题。这种状况直接影响毕业生适应企业工作节奏的能力，使其无法满足现场工程师岗位要求，导致课程在为产业输送适配人才方面的效能被大打折扣。

2.3 赛教协同不足

传统教学未能有效融合现场工程师培养标准与职业院校技能竞赛标准，教学目标体系缺乏对创新思维、团队协作及问题解决能力的系统性培养。竞赛涉及的行业前沿技术流程未在课程内容中充分体现。学生因此失去通过竞赛标准提升专业能力的机会，难以将竞赛经验转化为职业素养。这种情况制约学生在专业领域的竞争力发展，同时影响学校职业技能竞赛的成绩突破。

3 教学改革的思路和措施

3.1 改革总体思路

课程对接现场工程师岗位需求，采用三个梯度化项目构建教学体系（图1）。项目一“魔法屋”室内场景制作与项目二“香炉”道具制作重点训练软件操作和基础建模能力。这两个项目帮助学生掌握模型制作核心技能，包括UV展开、基础贴图绘制及PBR贴图制作技术，确保模型制作基础工作流程被学生熟练运用。项目三“盐业博物馆体验项目数字还原”引入企业级真实案例，完整覆盖“策划-分镜-原画-建模-场景搭建”全流程，并融入AI工具应用，系统性呈现行业真实工作场景与技术标准。

图 1 “三阶”项目制教学改革实践流程

3.2 核心改革措施

3.2.1企业真实项目导入

针对课程内容与岗位需求脱节的问题，以真实项目为纽带，将文化遗产数字化保护这一行业需求融入教学，让学生在完整项目流程中了解企业实际工作模式与行业标准，实现课程与产业的深度对接。

3.2.2 示范转换自主跃迁

鉴于学生依赖教师示范操作，缺乏全流程自主建模能力的现状，采用分层任务设计，通过“1+N”教学法，以教师示范为引导，学生分组实践为核心，逐步培养学生的自主创新与团队协作能力。

3.2.3竞赛标准反哺教学

为解决赛教协同不足的问题，将职业院校技能大赛标准深度融入课程教学，以竞赛要求为导向，规范教学过程与考核标准，培养学生的质量意识、竞技思维与职业素养。

3.2.4 AI工具深度嵌入

依托相关课题研究，将AI工具引入教学全流程，利用其高效性与创新性提升教学效率与学生创意水平。同时，通过成熟的测评量表，量化教学成效，为教学改进提供数据支持。

4 教学改革的具体实践过程与典型案例

4.1 教学实施概况

本次教学改革在数字媒体技术专业4个现场工程师项目班级实施，覆盖两学期共计199名学生。教学以“盐业博物馆体验项目”的室外数字场景搭建为核心任务，围绕现场工程师岗位所需的场景策划、分镜设计及模型制作等全流程，重点培养学生符合岗位需求的三维游戏场景制作综合能力。

4.2 项目实施流程与关键环节

4.2.1真实项目导入，破解产教脱节

教学改革引入“盐业博物馆体验项目”数字场景搭建任务，选取“凿井”“修治井”两个典型场景作为实践载体。全流程实践由学生以小组协作形式完成，策划阶段学生需深入研究盐业历史文化，结合博物馆需求制定合理实施方案。分镜原画环节通过对古盐井作业场景的视觉表现设计确定整体风格，依据分镜和原画细分模型任务和责任人，形成详细的美术需求表。在建模与场景搭建过程中，严格遵循行业规范，确保模型精度与真实性。

教师定期邀请行业专家对学生项目成果进行点评，助力学生及时把握行业动态并识别自身不足。同时提供盐业博物馆线上游览资源，支持学生获取原始资料。确保项目成果更贴合实际应用需求，真正实现产教深度融合。

4.2.2 分层任务设计，激活建模能力

教师教学中重点选取“古盐井作业区核心设备”开展全流程示范。技术标准与行业规范被系统讲解，包括建模精度要求、UV 展开技巧和材质纹理处理等技能要点，为学生树立标准作业范例。

学生分组承担模型制作任务，各小组在教师指导下自主完成方案设计，包括模型结构分析、尺寸确定、材质选择及色彩搭配等决策。建模中鼓励学生灵活运用知识技能，开展创新与技术探索。教师定期组织汇报交流，解决问题并促进小组互学，强化团队协作。此模式能减少学生对教师指导的依赖，提升自主建模与实际问题解决能力。

4.2.3赛教标准融合，强化职业素养

参照职业院校技能大赛相关赛项要求，结合课程教学内容，制定涵盖精度标准、纹理还原度、流程完整性等方面的场景搭建技术规范。教学严格按照规范要求指导学生操作，使竞赛标准在日常学习中被适应。

将竞赛评分要素纳入过程性考核，细化各教学环节的评分标准。策划考查方案创新与可行，建模评估精度与结构合理，场景搭建考量整体视觉效果与协调。学生分A、B两大组（各含4小组），模拟竞赛团队，营造组内组间竞争氛围，锻炼学生时间管理、抗压及协作能力。项目完成后邀请专家点评，分析与竞赛标准差距，提升学生职业素养与竞争力。

4.2.4 AI工具赋能，量化教学成效

课程教学实践各环节深度融入AI技术辅助教学。策划环节采用豆包AI、Deepseek等工具辅助学生进行创意构思，拓展策划方案构思范围并深化设计理念。分镜（原画）设计阶段借助即梦AI、liblib生成草图雏形，学生优化后提高效率与质量。建模阶段综合运用Deepseek、即梦AI和腾讯混元生成3D数字资产，结合Substance Painter与ComfyUI工作流制作PBR材质，提高建模效率与材质表现效果。

教学质量评估采用威廉斯创造力量表（修订版）[[[] 威廉斯.威廉斯创造力倾向测量表[J].中国新时代,2003,(22):89-90.]]和AI自我效能感量表[[[] Wang, Y. Y., & Chuang, Y. W. (2024). Artificial intelligence self-efficacy: Scale development and validation. Education and Information Technologies, 29(4), 4785-4808. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12015-w]]实施课前课后对比测评。基于测评数据诊断教学问题，动态调整教学策略与方法，持续优化教学成效。

5 改革成效分析与反思

5.1 学生能力显著提升

通过三阶项目体系的系统训练，学生建模与创新能力实现显著提升。课程结束后对4个班学生（有效样本量=185）的调查显示，80%的学生确认“整体教学模式比传统方式更契合现场工程师培养需求”，超过85%的学生感知“跨软件协作与问题解决效率明显提升”。

本研究对4个试点班级（有效样本量N=183）在课程改革实施前后测评显示：学生AI工具应用信心显著增强。其《AI自我效能感量表》总分提升14%（前测M=4.37，后测M=4.96），各子维度后测得分均显著高于前测（p<.001），说明课程中AI工具实践与项目训练有效提升学生运用新技术辅助创作的信心与能力。

创造力方面，《威廉斯创造力倾向量表》显示：冒险性维度提升15%（前测 M=2.03，后测M=2.33）、好奇心维度提升11%（前测M=2.05，后测M=2.27），差异均显著（p<.001），表明项目驱动的开放性任务激发了学生的探索意愿和创新意识。其中，冒险性的增长对游戏美术创作尤为重要，反映出学生更愿意尝试风格化表达与技术实验，高度契合行业对创新人才的需求。

上述量化数据与学生作品质量的显著提升相互佐证，表明本次教学改革在促进学生掌握现场工程师前沿技术应用能力（AI自我效能感提升）和激发核心创意潜能（创造力倾向改善）方面取得积极成效，进一步拉近教学与现场工程师对人才需求的距离。

5.2 反思与不足

教学改革虽取得一定成效，但仍存在提升空间。现有AI辅助教学案例库与现场工程师岗位课程内容融合深度不足，部分工具使用教程未充分适配高职学生认知特点，导致学生在应用复杂AI功能方面存在理解困难。后期将优化AI教学资源，联合行业企业与技术团队开发模块化场景化的教学案例，降低学习难度。同步建立AI学习资源动态更新机制确保教学内容技术前沿性。

文章来源：《新美域》https://www.zzqklm.com/w/qk/29468.html