基于AI驱动的“岗课赛证”教学设计研究 ——以《造型基础》课程为例[]

摘  要：当前，高职《造型基础》课程面临学岗脱节、创意不足等现实困境。本文基于“岗课赛证”理念，提炼五项核心能力，构建“能力—知识—工具—任务—认证”五维教学映射模型，并融合GAI工具实施混合教学流程与过程性评价。实践表明，该模式有效提升学生设计素养与证书通过率，为艺术类专业课程的数字化转型提供可复制路径。

关键词：生成式人工智能；岗课赛证；造型基础

在‘岗课赛证’综合育人理念深入推进的背景下，高职《造型基础》课程仍面临学岗脱节、创意培养薄弱等结构性困境。一方面，教学重心长期偏重于手绘技法的临摹与再现，对创意构思、形态抽象及转化等核心设计思维能力的系统性培养明显不足。学生往往能熟练完成既定图样，却在面对开放性命题时陷入创意枯竭。另一方面，课程内容与专业人才培养方案的内在要求存在脱节。作为环境艺术设计专业的首门专业基础课，其本应聚焦点、线、面、体等基本元素的视觉规律研究，并为后续的空间构成、材料表现等课程奠定坚实基础。然而，现有教学知识体系碎片化，未能体现承上启下的关键作用[1]。

与此同时，外部人才评价体系与产业需求正在发生深刻变革。1+X职业技能等级证书制度与全国职业院校技能大赛，均将综合设计素养置于核心位置，且评价维度不仅局限于手绘能力，更强调从观察到创意、从二维到三维、从概念到表达的综合实力。行业企业对设计师的要求也已从单一技能升级为复合素养，尤其看重运用数字工具提升创意效率与方案品质的能力。因此，基础课程亟需突破传统教学模式，完善与实际工作相匹配的教学逻辑[2]。

在此背景下，生成式人工智能（GAI）的迅猛发展为破解上述困境提供了关键契机。GAI工具具备强大的图像生成、风格迁移与概念可视化能力，能够极大拓展学生的形态想象边界，加速从物象观察到创意转化的过程。它并非取代手绘，而是作为一种智能协作者，帮助学生在海量可能性中筛选、迭代，并最终通过手绘进行深度表达。将GAI工具有机融入《造型基础》课程，不仅能回应外部评价体系对数字素养的新要求，更能激活课程内生的创新活力，推动形成技术赋能、创意为本、手脑并用的新型教学范式，为高素质技术技能人才的培养提供坚实支撑。

一、核心能力提炼与五维教学映射模型的构建

按照以终为始重构教学逻辑，通过整合外部认证标准、行业岗位需求与本校培养要求，反向推导出可教、可学、可评的核心能力体系。

（一）基于多源文本的结构化核心能力提炼

为科学构建契合高职艺术设计人才培养需求的《造型基础》课程能力体系，研究以“岗课赛证”融通理念为指引，通过系统化文本分析流程，实现从外部标准到教学目标的精准转化。整个能力提炼过程遵循“收集—提取—提炼”逻辑，依次完成多源文本汇聚、关键词语解析与核心能力结构化三个关键环节。

多源文本系统收集。全面采集1+X职业技能等级标准、企业岗位说明书、全国职业院校技能大赛评分细则及本校专业人才培养方案四类文本。1+X标准体现国家对职业能力的规范要求，岗位说明书反映行业真实用人需求，技能大赛细则代表高水平竞赛的评价导向，人才培养方案则明确课程在教学体系中的定位。四类文本分别从制度、市场、竞技与教育四个维度，构建起覆盖“岗—课—赛—证”的能力需求图谱，为能力提炼提供多维依据。

关键词语精准提取。运用关键词提取与语义聚类方法，对文本中涉及设计基础能力的表述进行交叉比对，聚焦形态转化、结构分析、抽象变形、光影表现等高频共性维度。原始描述如“具备良好造型能力”等普遍存在模糊性，难以直接用于教学。通过语义聚类，将分散表述归并为清晰的能力簇群，剥离冗余信息，保留具有教学指向性的核心语义，形成可操作的能力初筛框架。

核心能力结构提炼。采用“行为动词＋对象＋条件”的操作化范式，将抽象要求转化为可观测、可训练、可评价的具体指标。例如，“能基于基本几何元素，在限定主题下完成不少于三种视觉风格的创意草图”。经专家论证与教学验证，最终凝练出五项核心能力：A1基本元素创意转化、A2物象特征提取与抽象变形、A3立体构成与模型表达、A4三维结构与光影质感表现、A5成果整合与专业汇报。五项能力纵向体现从基础到综合的设计思维进阶，横向对接岗位、竞赛与证书要求，构建起可量化、可迁移、可认证的能力培养框架。

表1 “岗课赛证”五项核心能力体系表

核心能力 能力内涵 能力来源

A1 基于基本元素的创意转化能力 形态转化、视觉效果、创意 1+X证书; 技能大赛; 企业岗位说明书

A2 自然/人工物象的形态特征提取与抽象变形能力 物象观察、特征提取、抽象变形 1+X证书; 技能大赛; 企业岗位说明书

A3 立体构成与模型表达能力 立体构成、模型制作、空间肌理 1+X证书; 技能大赛; 企业岗位说明书

A4 三维形体的结构分析与光影质感表现能力 结构分析、光影表现、材质感 1+X证书; 技能大赛; 企业岗位说明书

A5 方案成果的图文整合与专业汇报能力 成果整理、图文排版、专业汇报 1+X证书; 技能大赛

（二）构建融合能力、知识、工具、任务与认证的五维教学映射模型

为实现《造型基础》课程从教技法向育思维的转型，本文构建了能力—知识—工具—任务—认证五维教学映射模型，系统打通教学目标、内容、手段与评价之间的断点。该模型可从以下三个层面展开：

在目标对接层面，以五项核心能力（A1–A5）为中枢，整合1+X证书标准、技能大赛评分细则与企业岗位说明书，确保课程目标与产业需求、职业认证高度一致。通过结构化提炼，将抽象的能力要求转化为可观测、可训练的具体指标，实现岗课赛证四维贯通，解决传统课程目标模糊、脱离实际的问题。

在内容实施层面，将教材中的形态、色彩、空间三大知识模块与GAI工具精准匹配，形成知识点—工具—任务三位一体的教学单元。例如，A3立体构成与模型表达能力对应空间构成秩序知识点，引入Kaedim、Blender AI等3D生成工具，并设计从概念草图到实体模型的递进任务，强化手脑协同与数字素养融合。同时，借助AI辅助探索拓宽创意可能性，再通过手绘深化回归设计本体，实现技术赋能与基本功训练的有机统一。

在评价反馈层面，建立与外部认证标准直接挂钩的过程性评价机制。课程任务成果按1+X证书模块或技能大赛维度，如结构准确性、明暗表现力、图文叙事性等进行量化评分，并依托智慧教学平台采集学习行为数据，动态生成学习者画像，实现教—学—评—证闭环联动。该机制不仅提升评价的科学性与导向性，也为个性化教学干预和持续改进提供数据支撑，有效支撑学生综合设计素养的持续提升。

表2 “岗课赛证”五项核心能力与教材知识体系对照表

能力指标 对接教材知识模块 具体知识点 适配

GAI工具 认证

标准

A1 基于基本元素的创意转化能力 第一编 形态原理及表现

第二编 色彩原理及表现 形态分类、形态衍生及变化、色彩三属性 Midjourney, Stable Diffusion 1+X证书模块1：方案草图表达

A2 自然/人工物象的形态特征提取与抽象变形能力 第一编 形态原理及表现 形态要素的认识、形态衍生及变化、体的基本/复杂变化 ControlNet, Adobe Firefly 企业岗位：主题元素提取与变形

A3 立体构成与模型表达能力 第三编 空间组合原理及表现 空间的性质、力与场、空间构成秩序 Kaedim (3D生成), Blender AI 技能大赛：模型完成度、空间感

A4 三维形体的结构分析与光影质感表现能力 第一编 形态原理及表现

第五章 体形态的描绘 结构分析、光影及材质感表现 ControlNet, Photoshop Generative Fill 技能大赛：结构准确性、明暗表现力

A5 方案成果的图文整合与专业汇报能力 （综合应用） 版式设计、视觉诱导（源自空间组合秩序） Canva AI, Gamma.app 1+X证书模块4：成果整理与汇报

二、融合GAI工具的教学实施路径

依据所构建的五维教学映射模型，课程从内容重构、流程再造与评价革新三个层面系统性推进教学实施。通过深度嵌入GAI工具于教学全过程，达成核心能力的精准培养，确保“岗课赛证”要求在课堂中真实落地。

（一）重构任务协同的课程内容

传统按技法类型划分章节的结构存在局限，为此将教材知识体系重新整合为五个能力导向的教学模块，对应A1至A5核心能力。以A2模块为例，其核心任务是完成一组基于自然或人工物象的抽象化主题海报创作。为实现此目标，该模块分解为递进式微任务，构建起完整学习闭环。

聚焦核心任务驱动。该核心任务并非孤立练习，而是对接1+X证书中“方案草图表达”、技能大赛对创意转化能力的要求，以及企业岗位中“主题元素提取与变形”的实际需求。通过真实情境下的综合产出，学生在解决复杂问题中整合知识、工具与审美判断，使学习过程具有明确目标与职业指向。

嵌入递进微任务链。模块设计四个逻辑连贯的微任务：一是基础认知任务，学生通过实物或高清图像细致观察对象的形态、比例、结构与肌理，建立扎实的视觉分析能力；二是GAI辅助探索任务，借助ControlNet等生成式人工智能工具输入原始图像，调整提示词生成多种抽象风格方案，快速拓展创意边界；三是手绘深化表达任务，从AI方案中遴选最优构图，通过手绘解析其空间构成、视觉节奏与形式逻辑，并精细刻画细节，实现个人化再创造；四是成果整合任务，将观察记录、AI生成稿、手绘草图与最终海报系统编排，形成具有专业叙事性的完整作品集。每个微任务周期短、目标清、可反馈，确保学生稳步进阶。

强化人机协同实践。课程强调AI与手绘的互补关系：AI负责高效生成与多元试错，激发想象力；手绘则承担深度思考与审美决策，夯实基本功。这种人机协同模式不仅提升创意效率，更引导学生在技术辅助下回归设计本质——理解形式、驾驭语言、表达观念。通过任务驱动、微步迭代与技术融合，《造型基础》课程真正实现了从技能训练向设计思维培育的转型。

（二）设计人机协同的混合教学流程

构建线上自主探究与线下深度实践相结合的双线教学流程，划分为感知、生成与表达三个递进阶段。

课前为感知阶段，学生在线学习微课视频，理解形态构成原理，并利用GAI工具开展初步图像生成实验，在探索中形成问题意识。教师预先提供结构化提示词模板（如“极简风格”“几何化抽象”“高对比度”等），有效降低技术使用门槛，引导学生聚焦设计意图与美学表达，而非陷入工具操作细节。

课中进入生成阶段，教师基于学生提交的多样化AI生成方案，组织小组研讨与批判性分析，帮助学生识别有效的创意路径，强化“人机协同”理念——即由AI拓展可能性边界，由学生主导价值判断与方案遴选，从而系统培养其审美判断力与设计决策能力。

课后为表达阶段，学生将优选概念通过手绘进行深度再创作，完成对材质、光影与空间关系的精细化刻画，并借助Gamma.app等数字工具整合图文，形成具有专业叙事性的汇报文档。

该流程以产出为导向，将生成式人工智能深度融入设计思维发展的全周期，不仅体现了“教师—机器—学生”三元教学生态的构建逻辑[5]，更实现了从技能训练向创意思维培育的范式转型，使AI真正成为激发学生文化自觉与设计创新能力的智能协作者。

（三）建立对接认证标准的过程性评价

课程考核体系摒弃传统单一期末评定，优化为全面科学的综合机制，精准评估学习成效，推动能力全面发展。

在评价维度及比例设置上，总分合理分配。项目式教学与实操训练为核心，占60%。项目式教学以实际项目为载体，让学生在探索实践中锻炼综合素养；实操训练强化动手操作，促进知识转化。线上知识点测评占10%，通过阶段性测试及时检验基础知识掌握情况，助力巩固所学。课程大作业占30%，综合考查运用知识解决复杂问题的能力，深度检验学习成果。

评分标准直接对接1+X证书与技能大赛细则。以“A4三维形体的结构分析与光影质感表现”能力为例，按大赛“结构准确性”“明暗表现力”指标量化评分。同时，借助智慧教学平台记录学生行为数据，形成学习者画像，为个性化指导提供依据，实现从“教技法”到“育思维”的转变。

结语

本文通过构建GAI驱动的“岗课赛证”一体化教学模型，积极探索《造型基础》课程中创意培养薄弱、学岗衔接不足等问题的改进路径。教学实验数据显示，采用新模式的实验班1+X证书（中级）通过率达88%，相较对照班提升12个百分点。且92%的学生表示愿意持续使用GAI工具，84%认同AI未削弱反而强化了手绘与设计思维。AI辅助生成与手绘转化相结合的混合模式，在夯实传统基本功的同时，有助于培育面向智能时代的数字创意素养。未来，课程将进一步探索GAI伦理规范与本土化提示词库建设，系统打造AI赋能的艺术设计专业课程群，为高素质技术技能人才培养提供坚实支撑。

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