人工智能时代背景下数字媒体艺术教育的多模态实践体系研究

摘  要：随着人工智能技术的爆发式演变，数字媒体艺术教育正经历从“软件技法导向”向“多模态驱动”的深层转型。当前，传统数字媒体艺术教学在应对智能化浪潮时，存在过于依赖特定软件操作、媒介联动不足以及审美决策缺失等问题。为解决这些问题，本研究立足于人工智能背景下多模态创作的演变趋势，通过剖析实时生成影像、声画深度耦合以及快速迭代筛选等案例，揭示了数字媒体艺术设计的创作核心从动手制作向逻辑设定与审美决策迁移的必然性。在此基础上，本文提出人工智能辅助下多模态实践教学策略：通过以文字为起点的跨媒介转换练习，结合实际场地的交互效果调试以及高频率的方案比选迭代，构建起一套集意图引导、数据驱动与实地调试为一体的新型实践体系。研究表明，该体系能够有效提升受教育者统筹多模态素材的实战能力，为培养适应智能化产业需求、具备扎实艺术判断力的数字媒体专业人才提供可行的路径参考。

　　关键词：生成式人工智能；数字媒体艺术教育；多模态

　　人工智能背景下数字媒体艺术教育的局限

　　随着数字化、智能化的普及，当前智能工具已渗透到包括策划、生产、用户在内的数字媒体产业的各个关键环节，其中，人工智能在辅助创意生成、自动化建模及提升设计效率方面展现出巨大潜力。数字技术驱动下的数字媒体艺术的本质在于其综合性、交互性和媒介的交叉融合及不断演变。生成式人工智能的介入，极大地增强了数字媒体艺术教育中图片、视频、音频、三维建模等不同媒介形式之间的实时联动。因此，数字媒体艺术教育的既有模式正面临适应性挑战[1]，当前的教育逻辑多建立在软件操作与线性流程的基础之上，强调对数字工具的熟练掌握[2]。随着生成式人工智能的极速发展和融入，这种侧重技法传授的模式在应对创意需求时，局限性逐渐浮现。

　　☆生成式人工智能的角色演变

　　在传统的数字媒体艺术教学体系中，各种专业软件通常被视为实现创作者构思的基础工具，学生投入大量时间练习的是如何精准地操作“菜单、参数和时间轴等功能”。然而，生成式人工智能的出现在一定程度上重构了这种人机协作关系。人工智能不再仅仅是执行指令的工具，而是能够基于模糊文本提示词语的输入，生成海量、多样化甚至超乎想象的创意素材，成为创作者的创意来源。在教学中，当人工智能能瞬间完成高精度的技术加工时，如果学生还是将重心放在精确绘制、精确建模方面，输出能力会被计算机算法超越。因此，教育的重点需要从“如何使用工具精细地制作内容”转向“如何与人工智能进行有效的对话、筛选、迭代和整合，以实现更高层次的艺术构想”。学生要学习的不再是孤立的技术操作，而是包括文本描述、创意联想、创意应用、审美判断在内的综合素养，进而通过准确的文字描述，引导人工智能产出符合创作者需求的内容，并从中筛选出符合项目需求的素材内容。

　　☆人工智能对多模态融合的促进作用

　　传统数字媒体艺术教学按照媒介种类将相关模态类型分为视觉设计、音频剪辑设计、三维动态设计等，学生在创作时普遍缺乏统筹意识，往往先创作画面，再随意导入音乐片段，最后生硬地加入点击交互。这种创作习惯使作品的各个感官维度间缺乏深层的数据联系和情感共鸣。生成式人工智能技术的发展正在打破这种媒介壁垒，不同感官通道的信息可以实现转换和映射。在当下的数字展演与交互叙事项目中，多模态特征化已经成为核心。例如一段文本可以生成图像，图像可以生成动态影像且驱动声音合成，声音可以转化为动态视觉形态。这种跨模态的生成与交互能力，正是当代数字媒体艺术装置、沉浸式体验和交互叙事的核心。这就要求学生必须具备多模态素材联动构建的能力[3]。因此，现代数字媒体艺术教学必须超越单一媒介的训练，转向培养学生构建多模态系统的能力。

　　人工智能背景下多模态创作模式的演变

　　分析当前博物馆、科技馆等数字媒体艺术项目可以发现，创作者的工作重心已不再是单纯的软件技术输出，而是转向对媒介间联动逻辑的构建。

　　☆从预渲染影像向实时生成影像的演变

　　在传统的数字媒体展示中，影像内容通常是预先渲染好的固定视频文件。但在人工智能技术的干预下，这一模式发生了根本性改变。以近年来流行的沉浸式数字艺术展为例，部分作品不再播放预制的视频，而是通过人工智能算法根据现场环境实时计算画面。例如，2023年有学者运用大型语言模型驱动的人工智能打造了“共创游戏”，让体验者与人工智能对话中的关键词在后续游戏中转化为战斗装备，实现互动叙事中文本到图像的转换。2024年香港大学科学技术学院的学者通过“我点亮你”这一装置作品，探索了利用光敏电阻捕捉到的光线作为物理数据，结合由语言模型驱动的人工智能，构建了一个新兴的互动叙事框架。2025年，有学者推出了ImaginateAR（想象式增强现实技术），这个工具可以让用户通过自然语言交互创建户外场景供用户筛选。在这些案例中，创作者需要通过输入的风格化指令，并设定画面的演变规则，让系统在展览现场自动产出动态影像。这证明了多模态创作的核心在于如何利用语言逻辑去驱动视觉形态。这一演变趋势直接提示我们，数字媒体艺术教育如果不加强学生对艺术意图的准确表达，而只练习软件操作，将无法参与此类高层级的项目创作。

　　☆声音与视觉模态的深度耦合

　　2019年谷歌推出的交互式算法，可以让人工智能进行音乐创作；2024年，国外的实证研究证明，人工智能可以为音乐教育提供更具有包容性的环境，提高学生的表现力。近年来，越来越多的研究采用生成式人工智能来辅助影视、游戏项目中的声音设计[4]，人工智能可生成奇幻、非现实的创作元素。在多模态创作中，声音素材不仅可以作为场景音、效果音使用，还可以实现不同感官数据的自动化转换。在当代交互装置艺术中，人工智能可用于处理声音信号与视觉画面之间的复杂映射。例如，在某些高水平的数字交互项目中，创作者利用人工智能分析现场麦克风采集到的音频频率、振幅及情感基调，瞬间将其转化为视觉上的几何形变或色彩流动。在这种创作场景下，声音和画面不再是后期拼凑的关系，而是由同一套数据逻辑实时生成的共生关系。由此可以看到，多模态创作要求创作者具备跨媒介的技术视野，能够理解声音数据是如何转化为视觉参数的。这种行业实务的演变，要求我们在教育过程中必须打破音视频剪辑的学科藩篱，引导学生从数据底层去思考媒介间的联动。

　　☆生产力爆发背景下的审美决策和复合型人才培养

　　在商业化的影视前期开发和数字展演方案设计中，人工智能带来的最大演变是生产力的爆发现象。为迎合这种生产链条，很多高校在数字媒体艺术教学中对人工智能的发展进行了相应的课程改革。例如河北省文化艺术科学和旅游研究项目“河北省文旅融合视角下人工智能赋能高校复合型传媒人才培养机制研究”的研究者发现，高校数字媒体专业人才的培养目标应该及时更新，将人工智能技术与数字媒体专业相结合，“发挥人工智能的技术优势”，引导学生利用人工智能进行方案的快速筛选。

　　人工智能辅助下数字媒体艺术教育多模态实践教学的策略

　　针对前文提到的教学局限，数字媒体艺术教育应当在作业设置、实验流程及效果评估上进行调整。通过人工智能工具，将图片、音频、视频等教学内容串联起来，让学生在具体的项目练习中掌握多模态的创作方法。

　　☆以项目为导向的多模态素材生成

　　在以往的教学中，学生往往直接上手画草图或找素材，缺乏对核心想法的深度推敲。在人工智能介入后的实践中，应要求学生先通过文字说明定义作品的风格和内容，详细描述作品的画面质感、声音氛围和动作节奏。随后，利用生成式工具将这些文字转化为初始的图像或动态片段。在这个过程中，学生会发现文字描述越笼统，生成的作品画面就越乱；文字描述越准确，效果就越接近预想。这种练习让学生明白，文字不只是为了写说明书，而是控制多种媒介素材的核心依据。通过反复修改文字描述来调整图像和视频的效果，学生能学会如何统筹多种感官要素，使作品的视觉和听觉不再是脱节的。

　　☆结合实际场地的交互效果调试

　　数字媒体艺术最终要放在展厅或其他实际场地里。教学中应要求学生离开电脑屏幕，去考虑作品在真实环境里的表现。在这一环节，应安排学生在实际的展览空地或教室内进行测试。学生需要利用感应装置收集场地里的信息，比如观众走到了哪个位置，或者场地里的灯光明暗程度。通过人工智能工具，学生可以将采集到的这些信息设定为触发条件，让画面产生相应的变化。例如，当有人走近时，投影出来的画面颜色变深或动作变快。在调试过程中，学生需要面对最实际的问题：感应器是否灵敏、画面的变化是否生动、观众能否看懂这种变化。这种练习能让学生从单纯地做数字作品转向实际体验，学会如何利用数据让数字作品与现实环境产生真实的关联。

　　☆方案的快速筛选

　　人工智能工具最大的用处是能够快速出图、出视频，为教学中的方案比选提供便利。过去学生画一个方案要一两周，很难推倒重来；现在可要求学生在短时间内拿出三套甚至五套完全不同风格的方案。在作业环节，应强制要求学生进行方案迭代。第一版方案生成后，老师和同学共同指出不足，学生根据反馈，在保留核心想法的基础上，利用工具迅速生成第二版、第三版。这种做法能让学生从对单张画面的纠结中解脱出来，把精力放在整体逻辑和表达意图上。学生在反复比选和修改中，能看清不同风格、不同处理方式的优劣差异。通过这种高频率的练习，学生处理多模态素材的能力迅速提高，能更快地找到最合适的技术手段实现自己的创意。通过这种方式，能有效纠正学生重软件而轻视整体效果的倾向，让学生真正掌握在人工智能背景下创作数字媒体艺术的实在本领。

　　结语

　　人工智能时代下，数字媒体艺术教育的转型不是为了赶时髦，而是为了解决生产效率和创意深度不匹配的实际问题。通过对教学逻辑和实践策略的调整，我们可以让受教育者从烦琐的技术细节中抽身，去思考更核心的艺术问题。这种多模态实践体系的构建，要求我们在教学中既要利用好人工智能的高效优势，又要坚持对学生基本功和审美判断的培养。未来的数字媒体艺术教育，应当让学生既能熟练使用智能工具，又能在面对复杂的创作需求时，具有清晰的思路和扎实的执行能力。只有这样，才能培养出适应产业变化、具备真才实学的数字媒体专业人才。

文章来源：《大河美术报》https://www.zzqklm.com/w/qk/35647.html