人工智能技术赋能《编排设计》课程实践教学改革研究

摘要：随着人工智能技术的飞速进步，编排设计课程面临跨学科整合能力不足、课程内容更新滞后、实践教学场景脱离真实、课程评价体系不完善等多重挑战，本文基于人工智能赋能视角，系统分析当前课程存在的问题，提出以跨学科融合理念引领课程重构、以技艺耦合驱动内容更新、以数智设计推动实践创新、以多元智能评价促进教学优化为核心的教学改革策略，旨在为艺术设计基础类课程的智能化改革提供可行路径，为培养具备跨界融合能力、数智创意能力与实践转化能力的新时代设计人才提供理论支撑与实践指导。

关键词：人工智能；编排设计；课程改革；教学实践

引言

随着新一轮科技革命和产业变革，人工智能技术与教育的深度融合已成为全球教育改革的重要方向。2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》明确将智能教育列为关键发展领域，2021年联合国教科文组织发布了《人工智能与教育：政策制定者指南》出版物，指出AI能够通过个性化学习、智能评估与教育资源优化等方式重塑教育生态，2025年中国中央、国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》则提出要全面推进"人工智能+教育"深度融合创新。在此背景下，人工智能技术成为了教育变革的核心驱动力，也促使高职院校重新审视教学模式、过程、方法和评价等，对编排设计课程实践教学改革带来新的机遇和要求。

《编排设计》作为设计专业大二阶段的一门专业核心基础课，具有较强的综合性、实践性与时代关联性，在数字化传播媒介日益多样化的当下，编排设计已不再局限于传统平面媒体范畴，而是广泛应用于新媒体运营、内容平台、交互界面与信息可视化等多种设计场景，面对产业变革新趋势、职业能力新标准与学生发展新诉求，本文尝试从跨界融合、教学内容、教学实践、教学策略与教学评价五个维度切入，探索人工智能背景下课程结构优化、教学模式革新与学生能力培养机制的系统路径，旨在为艺术设计教育的智能化转型提供理论支持与实践范式。  

一、编排设计课程存在的问题

（一）跨学科整合能力不足

   当前课程教学通常局限于单一学科的知识范畴，忽视了课程所需的内容策划、信息组织、传播策略、媒介适配等多个学科的知识。在实际设计项目中，常常需要运用语言学、传播学、信息科学、心理学与计算机科学等多学科知识交叉，然而在高职课程体系和教学资源仍呈现出较强的学科割裂，缺乏系统性融合，加之教师团队大多学科背景单一，缺乏跨学科教学经验，难以有效引导学生从用户需求、技术可行性、商业价值等多角度开展综合性设计思考，制约了学生跨学科思维培养和职业适应能力。

（二）课程内容更新滞后

随着数字文化产业和人工智能技术的快速发展，当前课程内容与行业前沿发展脱节，呈现出内容老化、目标单一、技教断层的多重困境。传统课程内容多以平面媒体的编排技法为核心，缺乏对AI生成内容、数据图文可视化、交互设计、跨媒介传播等前沿设计领域知识。在课程目标的设计上仍停留在培养学生技术操作能力与基础设计能力阶段，忽视了在思维能力与创新能力等更高层次的需求[1]，未能充分对接人工智能驱动下的内容创新、跨界整合与人机协同表达等高阶能力要求。新一代生成式模型的内容生成、工作流设计和参数调优的大幅革新也使一些教师知识技能更新不及时，行业经验不足，课程难以融入最新的数智设计工具、软件和行业理念，呈现“技教断层”的现象。

（三）实践教学场景脱离真实

编排设计是理论和实践相结合的课程，着力培养学生的信息整合能力、创意表达能力、与项目实践能力。当前课程普遍存在重理论、轻实践，重模拟、轻实战的现象，缺少与企业、行业、市场等平台的真实性实践，学生无法在真实场景中锻炼设计执行力和思维创新力，设计产出形式单一、创意来源受限。在进行课程实践时多依赖传统的设计软件进行设计实操，如Photoshop、Illustrator、InDesign等，未能与人工智能技术相结合，而以AI为代表的数字化技术已颠覆了传统的设计实践流程，使设计的各个阶段更为高效。同时课程对市场需求和行业趋势跟随度不够，缺乏对行业的最新动态和趋势的深入了解，实践内容与市场实际要求脱节，学生无法快速适应现实设计岗位需求。

（四）课程评价体系不完善

当前课程评价体系存在重结果呈现、轻学习过程，重主观喜好、轻客观标准的倾向，往往更注重最终作品所呈现的视觉效果，忽视学生在学习过程中的创意思维、技术运用、团队协作和综合应用等能力的系统性评价，无法全面反映学生的综合能力发展。同时，教师主导的单一评价机制也容易惨杂主观喜好，缺乏行业导师、智能导师等参与评估，导致评价体系与实际行业标准脱节，教学反馈功能弱化。随着AIGC等人工智能技术深度嵌入设计教学场景，AI生成内容在创意逻辑、版权归属、真实性把控等方面存在不可预测性，设计成果中人机协同的贡献边界难以界定，对教师的判断力与评价标准提出更高要求，课程评价也面临更复杂的挑战。

二、人工智能技术下编排设计课程教学实践改革策略

（一）以跨界融合为导向，构建跨学科教学体系

设计教育的核心能力培养旨在通过系统的教学方式，帮助学生掌握设计理论与实践技能，发展创新思维，并具备应对日益复杂的跨学科设计挑战的能力[2]。教师需要在课程教学中进一步注重认识科学、数据科学、交互设计、计算机学科等跨学科知识的融合，不仅要培养学生具备视觉表现设计能力，还要有跟不同专业团队成员合作的能力以及跨学科解决问题的创新能力。人工智能技术的发展为这一转型提供了实现途径，基于AI所拥有的大数据整合能力及智能生成技术，教师可搭建集多学科资源的智能化教学平台，有效地连接设计、技术与人文资源，加大教学内容的开放性与动态适应性，在线协作平台也为学生提供更开放、多样、灵活的学习及创作空间，进一步激发学生的创新意识并扩展了设计思维边界。

在“动态展示编排设计项目”章节的“环保主题海报设计”的教学实践中，采用真实竞赛命题，通过多学科协同教学，引导学生掌握静态视觉与动态交互的设计方法，将跨学科知识融入设计创意过程中，全面扩展了学生的创意思维。本项目需涵盖设计学、环境学、传播学与心理学等相关领域的知识，在设计学中引导学生掌握环保主题在视觉语言中的色彩运用、图文编排以及动效设计，借助Midjourney、Canva、即梦等智能工具快速生成草图、设计效果图与动态版式；在环境学中引导学生借助ChatGPT对环保色和环保材料进行分析，以提升色彩表达的情感共鸣与主题契合度；在传播学中通过AI工具模拟宣传标语的传播强度和用户反馈，帮助学生验证设计方案的市场反映；在心理学中利用AI行为模拟工具分析受众对动效节奏、颜色变化等要素的情绪反应，迅速识别设计方案中存在的问题并调整优化海报。

  （二）以技艺耦合为导向，重构课程知识体系

内容体系的创新是专业教学改革的首要前提,丰富的教学内容是培养创新形人才的重要源泉[3]。借助人工智能和大数据追踪技术，教师能够精准获取设计行业的技术发展趋势、岗位能力需求和人才素质结构等数据，智能预测市场对编排设计课程的核心需求，及时调整教学内容侧重点与知识体系，确保课程内容始终与技术前沿、产业需求高度对接，促使课程从静态、封闭的教学转向动态、智能的教学体系，实现内容更新的前瞻性与针对性。同时通过动态需求预测和学习数据的智能追踪与分析，实现课程目标的优化，全面提升教学体系的系统性、适应性及实践导向。在传统的预设式学习方式下，学习内容、学习步骤等都来自教师的选择与安排，忽视了学生的个体差异，压抑了学生的学习动机和思维参与 [4]，人工智能技术的快速发展打破了传统课程教学的方式，教师需要不断提升信息技术运用水平，掌握前沿设计理念和技术，借助AI对学生学习行为进行跟踪与分析，根据学生学习反馈数据精准分析教学重难点，调整教学内容和进度，提供针对性的个性化自主学习资料和教学服务，提高教学的针对性和效果，真正做到因材施教。

（三）以数智设计为导向，构建实践教学场景

编排设计是一门实践性很强的课程，需要通过大量的训练才能把学生的创意能力、策划能力、技术能力等综合素质转变为实践能力，随着人工智能技术在设计实践中的广泛应用，AI技术介入到编排设计项目的全流程，极大的提升了设计效率，辅助学生从创意构思到成果迭代的高效完成与优化，为学生创造了更丰富和灵活的创作条件。同时需要教师应加强与企业的合作，将真实的设计项目引入课堂，引导学生基于市场实际需求进行创作，在实战过程中运用AI工具进行辅助设计，使学生在解决复杂问题中积累实战经验，AI不仅成为学生的设计助手，更成为创意思维的拓展工具，帮助他们灵活整合跨学科知识资源，提高从问题识别、创意生成到方案呈现的综合能力。

   以校企合作项目“大良文创产品设计”为例，学生借助AIGC技术完成从调研分析到成果呈现的全过程设计。课前，利用AI工具快速了解项目文化背景、目标用户群体、市场需求与设计痛点，明确设计方向，为创意发想提供精准的数据支撑。课中，通过文生文工具（ 如 ChatGPT ）在创作初期提供了大量的方向建议与灵感激发，完成创意发散与内容策划，借助文生图工具（如Midjourney、Stable Diffusion)生成具有多风格、多构图可能性的初步草图，在教师引导下，学生可通过对不同Prompt的调整进行风格迁移、图文配比的快速迭代，激发创意思维，进一步结合图生视频工具（如即梦AI）进行动态版面编排。课后，学生运用AI进行用户模拟测试与数据反馈分析，评估视觉版面在可读性、情绪传达、审美接受度等维度的实际表现。通过用户行为预测、数据可视化分析与情境还原，及时识别设计中的薄弱环节并进行有针对性的优化，AI支持下的自动生成对比方案与交互式调整机制，帮助学生在多轮修改中不断迭代，提升作品质量。

（四）以智能评估为导向，构建多维动态评价体系

在人工智能技术的推动下，教学评价体系正在从静态、单一的结果导向，转向动态追踪、多维反馈与持续优化的新模式。借助AI对学生学习路径、工具使用熟练度、协作深度等数据的持续采集与分析，教师可精准识别学生在每一阶段的行为数据，形成动态学习画像，为开展个性化教学提供依据。构建能力评价体系，通过智能检测工具对学生的设计能力、创新能力、协同合作能力等进行量化分析，验证能力达标效果。在成果评估阶段，结合AI辅助生成的用户反馈、数据分析与可视化工具，对设计作品的传播力、用户适配度、社会价值等维度进行量化评价，同时平台可通过大数据对行业变化进行趋势预测，为课程内容的持续更新与案例库的动态维护提供决策支持，形成“评价—优化—迭代”的良性循环。

值得注意的是，AIGC工具生成内容在创意逻辑、版权归属、表达真实性等方面仍存在一定的不可预测性，评价体系应同步引入风险识别与控制机制。如通过AI生成内容标注、原创性检测、版权风险提示等方式，提升教学过程中的内容可信度与合法性，避免学生在使用AI辅助创作时产生依赖或误判。

结语

本文剖析了在人工智能技术深度赋能教育变革的背景下，从跨学科融合、课程内容体系重构、实践教学场景创新以及智能化评价体系构建四个方面提出改革路径，课程应进一步强化人机协同、创意驱动、数据导向的教学模式，提升学生的综合设计素养和创新能力，真正实现设计教育从技艺传授向智能共创的转型升级，为培养具有跨界视野与数智能力的高层次艺术设计人才奠定坚实基础。

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