AI驱动下理工院校美育体系的构建与创新

摘要：美育教育正经历从传统模式向数字化、智能化转型的深刻变革，本文基于国家政策导向与前沿实践案例，探讨人工智能（AI）如何赋能理工院校美育体系的创新与重构。通过生成式AI等技术的应用，为破解传统美育资源不均、教学方式单一等问题提供了新路径，同时也对美育的价值观、创造力培养提出了更高要求。

关键词:美育；人工智能；艺术：理工院校：美育体系

在当今数字化与智能化深度融合的时代，人工智能（AI）正深刻改变着艺术创作与审美教育的形态。2025年由教育部等九部门联合发布的《关于加快推进教育数字化的意见》进一步深化了这一战略方向，特别强调要探索人工智能与美育的深度融合，重点开发“美育、心理健康等领域专题大模型”并推动其创新应用。当前美育不仅需要培养学生的艺术技能，更要激发其创造力、审美判断力和文化理解力。AI凭借智能生成、数据分析、虚拟仿真等技术，能拓展艺术边界、优化教学流程，让美育更普惠高效。它不仅能模仿经典、融合文化生成新艺术形式，还能契合理工学生认知特点，推动美育从知识传授向创新实践转型，为理工院校美育革新注入新动能。

一、AI驱动助力完善理工院校美育体系

（一）AI驱动课程体系创新

通过人工智能技术解决理工院校所存在的课程不完善问题，打造全新课程体系，AI赋能美育教育实践领域的应用体现在，通过智能推送、个性化学习、智能创作等，提高审美普及、加强实践技能、促进课程融合。

1.AI赋能提高审美普及

在美育教育领域，AI的应用能够提供理工类学生更加需要、更加个性化的艺术审美普及。比如提高审美普及方面，生成动态AI素材库提高学生审美需求；应用上提供学生针对具体学科、具体素材的AI搜索引擎，智能化搜索想要的艺术素材内容以及每日个性化大数据艺术审美内容的推送，解决内容同质化、缺少针对性问题。

2.AI赋能加强实践技能

AI系统可以根据学生偏好生成风格建议、创作草图或组合素材加强实践技能，使学生的创作路径多样化，推动美育从“再现训练”转向“共创表达”，更契合当代学生个性化、多元化的审美需求（图1）。

3.AI赋能促进课程融合

开发AI与理工学科融合课程（如参数化建筑艺术），弥补跨学科课程缺失，AI的引入不仅改变了课程内容的生成方式，更深层次地重构了教学组织形式与互动模式，让学生通过美育课程结合自我学科，让学生不再只是“观看”艺术作品，而是成为艺术门类的“构建者”与“参与者”[1]。

（二）AI助理师资协同

1.AI虚拟课程

在理工院校美育体系中，AI虚拟课程可以通过AI助理答疑、科普学习等模块构建了“科技+艺术”的沉浸式学习生态。AI助理借助线上平台（如线上慕课平台）以数字人形态提供个性化辅导，24小时响应学生创作技法、美学原理等疑问，缓解师资压力；通过动态AI素材库的辅助聚合经典美育作品及师生作品，为学生提供艺术实践参考。此外，AI深度融入教学管理，将教学成果评估智能化，优化教学过程。这种赋能不仅破解了理工科美育资源匮乏、评价模糊等痛点，更以“技术理性滋养艺术感性”，重塑了工程人才的跨学科创造力。

2.虚拟名师讲座

建立AI虚拟名师辅助美育教学，AI虚拟名师不仅是技术层面的实现，更是教育理念的延伸与创新。在形象设计方面，虚拟名师可基于MetaHuman骨骼系统与实时动画框架构建，结合Unreal Engine实时动画框架，实现微表情、肢体语言的精准模拟，提升学生沉浸感与互动体验；在内容构建上，通过采集真实导师的书籍、访谈、论文及演讲素材，通过知识图谱技术整合真实名师的著作（如冯惠玲数字人文理论）、教学案例库（如中央美院实验艺术课程教案），构建涵盖艺术史、创作方法论的多层次知识体系，自适应教学策略。虚拟名师可以跟据不同课程场景对应生成名师讲座，使得教育资源合理分配，并且拥有针对性。

3.AI助教批改作业

现如今市面上已有部分AI助教如Adobe Sensei、Google Cloud Vision API等，通过计算机处理技术，分析学生作品中的线条结构、色彩搭配及文化符号运用，进行美育评价：比如说在浙江大学《机器人舞蹈编程》项目中，可引入AI实时追踪舞蹈动作完成度，评估学生创意实现能力；同时结合学情图谱得到班级学生的薄弱点，为教师调整教学策略提供数据支撑。

二、人工智能工具在美育中实践应用

（一）AI基础创作工具对教学实践的革新

在美育教学领域，AI创作工具正在打破传统艺术形式的边界，为跨媒介艺术表达开辟全新路径。如今AI美育工具百花齐放，如：文本生成ChatGPT、文心一言（百度）Jasper/Copy.ai；图像生成类的Midjourney、DALL·E、Runway或者国内软件如即梦、可灵等在绘画、影像创作方面的能力。

以华中科技大学研发的ARTI Designer XL平台为例，这个国内首个艺术教育超级计算平台通过其创新的文生图、图生视频等多模态转换功能，正在重塑艺术创作的教学方式（图1）。在实践教学中，当学生输入杜甫"星垂平野阔"的诗句时，平台能够深度解析诗歌中的意境与美学特征，自动生成具有中国传统散点透视风格的数字山水场景，并进一步将其转化为动态影像作品。这一创新实践的关键在于平台搭载的中文美学NLP解析器，它能够精准理解“雄浑”“空灵”等抽象审美概念，确保输出作品符合东方美学特质。

湖南理工学院运用VR/AR技术复现非遗技艺，建成“岳州窑数字工坊”等数字化平台，使传统技艺学习效率提升45%；西安美术学院设计艺术学院《数字化空间系统设计》借助自然语言处理技术从文献中提取关键词，再靠计算机视觉模型给传统花灯纹样分类转换成三维建模的矢量素材。大家使用智能软件，画出融合传统与现代的草图、把纹样变成超炫的动态光影。最后产出的三维数字漫游视频，智能渲染和AI剪辑让千年花灯在虚拟世界美得像梦幻仙境。诸如此类案例已在我国的艺术课堂上百花齐放，有了成功的案例。

（二）人工智能优化美育教学内容的革新

AI工具的引入不仅改变了课程内容的生成方式，也同样更深层次地重构了教学组织形式与互动模式，不仅美育的教学方法可以通过AI技术提升，在人工智能技术的深度融合下，美育教学的核心流程也正经历系统性优化，为教师与学生创造双重价值。

对于教师而言，AI工具正从根本上重构教学准备工作的逻辑链。以作业布置为例，传统模式下教师需手动设计数十份相似技法训练题目或者重复性的设置作业要求与作业内容，但往往在这种条件下会出现：①前后作业内容链接不流畅，无法承上启下、②作业不能够反应当前所学状况、③作业形式单一，缺乏创新性、④分层设计不足，忽视个体差异如无法对不同专业和不同水平学生的个性化，而AI智能作业系统可基于学生个体差异自动生成梯度化任务。

在教案设计层面，AI展现出超越工具属性的思维拓展价值。比如使用智能教案平台开发“纹样与现代设计”课程时，输入基础教学目标后，系统能够自动生成纹样演变时间轴、高精度洞窟三维模型等素材，更提出“将纹样转化为AR可穿戴设计”的跨界教学方案这种创新联想。

对学生来说，AI则重构了艺术基本功的习得路径。传统素描训练要求数百小时的静物写生才能掌握形体结构，而搭载计算机视觉的智能绘画助手可实时捕捉学生笔触，通过增强现实（AR）技术在画纸上叠加透视辅助线，即时修正比例偏差。也比如学生使用Midjourney、即梦、可灵等AI绘图软件进行绘画练习，学生只需要输入关键词和自己的创意灵感就可以结合老师课堂所讲的审美理念、构图、创意设计等生成绘画图片，使得学生无需“会画”就能“绘画”。

这样的技术突破极大地降低了艺术创作的门槛，过去需要数年专业训练才能掌握的动画制作技能，现在通过智能提示词工程就能实现基础创作，让教师和学生能够将更多精力投入到创意构思和审美素养的提升上，而非繁琐的技术训练。随着AI技术的提升，人工智能会根据学生偏好生成风格建议、创作草图或组合素材，推动美育从“临摹、再现”转向“创新、融合”，更契合当代学生个性化、多元化的审美需求。这种转变不仅革新了艺术教育的形态，更重新定义了数字时代艺术创作的可能性，使得非科班出身的学生拥有了表达审美创作的可能性，同时增加了自身学科理解的多样性和未来发展路径的更多思考[2]。

（三）创作限制与版权困境

AI技术也并非万能，它仍具有着现实的争议问题。AI作为想象力催化剂，它可以生成对抗网络（GAN）产出绘画设计绘图，解决学生“0基础，不会画”的问题，但同样的关键矛盾在于原创性的争议，是否AI在同样的限制了学生的创造力，而局限于AI生成风格的固定性模板之中，如此一来美育老师的审美教育就更加重要，这证明人的艺术思维仍具有不可替代性。教学法实质应当是培养学生“与算法共舞”的能力—既善用技术拓展表现边界，又保持批判意识与主体表达，要时刻将“人工智能是辅助创作的工具”为前提，内心的创造力、审美判断力和文化理解力才最为重要。

要注意现如今人工智能技术的限制，对于技术能力的限制同样要不断突破，以防引导错误理念，形成错误导向的问题。应当针对不同需求改进或升级、创造不同需求的智能工具，并联合多种智能手段相互协作、共同发展。

并且，深度应用需直面版权归属问题。当学生使用Midjourney生成图像参加比赛，其作品权属存在法律灰色地带——提示词设计者？平台开发者？训练数据原作者？目前，华中科技大学ARTI平台采用区块链存证方案：学习过程中每次AI介入均生成可追溯记录，明确标注“人类原创”“AI生成”“人机协作”三类比例。教学层面则需强化学术规范教育，如规定竞赛作品AI参与度不得超过30%，核心创意必须源于手绘草稿。更深远的挑战是创造力同质化风险——当学生过度依赖流行风格模板，可能导致表达趋同。在东华理工大学的解决方案值得借鉴：在“乐绘星河”平台中预设随机扰动机制，当检测到作品与已有风格相似度超过阈值时，强制插入非常规音阶或色彩组合，迫使学生突破舒适区。

三、人工智能技术赋能美育评价

（一）教学过程评价

自动比对课程标准，提示偏离或薄弱点，提升课堂参与度，如美育实践课中对于学生的教学理解。优化学生学习过程的体系，针对不同学科学生的专业学科做出有利的美育课程结构。教学过程要不断树立“落实立德树人根本任务，引领学生树立正确的审美观念、陶冶高尚的道德情操、塑造美好心灵”的宗旨[3]。

（二）艺术素养评价

人工智能技术正逐步介入高校艺术素养评价领域，通过深度学习与计算机视觉分析作品的构图、色彩、技法等视觉特征。例如，普林斯顿大学研究团队开发的AI系统能识别绘画作品的流派风格，并量化分析创作者对光影、笔触等专业要素的掌握程度。这类算法可识别创作者是否有效运用了达·芬奇提出的“黄金分割”等经典艺术法则。

（三）跨学科能力评价

人工智能在美育跨学科能力评价中通过数据分析实现对学生综合素养的动态评估。例如，南京航空航天大学构建“艺工融合”评价模型，整合了艺术创作和工程设计等多维度数据，运用人工智能分析学生在航空航天主题艺术项目中的跨学科表现。

（四）文化认同评价

人工智能能通过分析量化学生的文化理解与情感内化程度。以安阳工学院为例，该校在美育浸润行动中整合甲骨文、青铜器等地域文化符号，通过AI分析学生在《殷商甲骨文鉴赏》课程中的创作内容、实践报告及文化实践活动数据，解析出文字文化符号的情感倾向，提高学生对艺术的文化认同感。

四、结语

人工智能技术的迅猛发展，为理工院校美育体系的构建与创新注入了前所未有的动能。本文探讨了AI在课程体系革新、教学方式重构、师资协同优化以及评价体系完善等方面的深度赋能实践。生成式AI等技术的应用，有效缓解了传统美育面临的资源不均、形式单一等瓶颈，推动了教学内容从知识传授向“人机共创”的转变，教学关系从单向输出向平等协作的跃升。然而，技术应用亦伴随创造力同质化、版权归属模糊等挑战，需在深化应用的同时，强化对学生主体创造力、批判性思维与文化认同的培养。未来，应持续探索AI技术与美育核心目标——立德树人的深度融合路径，坚守“人工智能是工具，人的发展是目的”这一根本原则，不断优化人机协同机制，构建兼具科技前沿性与人文深度的新型美育生态，为培养德智体美劳全面发展的复合型创新人才提供坚实支撑。

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