混合式学习场景视角下高校设计类课程设计与路径研究

摘 要：随着数字化与智能化浪潮的不断深化，人工智能技术逐步渗透至高校教育教学体系之中。混合式学习场景作为融合线上与线下教学优势的重要形态，为高校设计类课程改革提供了新的实践路径。然而，在具体实施过程中，仍存在师资能力不足、课程体系结构滞后以及实践平台建设不完善等问题。基于此，本文立足混合式学习场景视角，围绕AI驱动的高校设计类课程应用模块构建展开系统研究，从双师型教学模式构建、个性化学习路径生成、项目驱动与跨学科实践推进以及校企协同实训平台建设等方面提出具体设计思路与实现路径。通过构建数据驱动与项目导向相结合的教学体系，实现教学模式优化与人才培养质量提升，为高校设计类课程在智能时代背景下的转型升级提供理论依据与实践参考。

关键词：混合式学习场景；人工智能；高校设计类课程；应用模块

随着国家对《教育数字化战略行动》的全面推进与政策深化实施，在高等教育数字化转型进程中，对高校人才培养质量与创新能力提升的要求越来越高标准与多元化[1]。通过结合以人工智能技术赋能教学创新为核心驱动力的混合式学习场景构建模式，能够有效提升教学效率、优化学习路径并促进设计创新能力发展。因此，本文围绕混合式学习场景视角下AI驱动的高校设计类课程应用模块设计与实现路径展开系统探讨，以期为高校设计教育转型升级提供理论支持与实践方案。

1 混合式学习场景的内涵界定及特征机制分析

混合式学习场景是通过线上学习环境与线下实体课堂的有机整合实现学习资源、学习方式与学习空间协同运作的复合型教学场域形态，在教学组织与学习过程重构中强调多维互动与学习路径的弹性建构，其最早是由Garrison与Kanuka在混合学习理论框架中系统提出，强调技术支持下的深度学习与协作建构，通过数字平台与面对面教学的融合设计从而实现学习效率与学习体验的双重优化[2-4]。

随着数字技术与智能算法的快速迭代升级，前沿性的人工智能技术正快速改变高校课堂教学的组织逻辑与知识生产方式。凭借人工智能的数据分析能力与模型生成能力能够对学习行为进行精准识别与动态反馈，从而实现教学过程的智能调控与学习路径的个性匹配。其不仅能够辅助教学内容生成与资源推荐，还能够支持学习评价与学习行为预测。将混合式学习场景与前沿性的人工智能技术进行深度融合与结构重构，能够构建数据驱动的智能学习生态，从而推动教学模式由经验主导向智能决策转变。

当今时代，数字化、智能化特征显著，设计行业生态结构与技术形态迅速更新与重组。在此背景下，高校设计类人才培养目标的要求不断提升，传统以单向知识传授为核心的课堂教学模式已难以契合行业快速发展所衍生的需求。人工智能技术的引入，为设计类课程教学带来结构性重构与创新驱动力。无论是通过生成式设计工具的应用还是通过智能数据分析平台的辅助，人工智能的算法建模能力与数据处理能力都发挥着关键支撑作用。在教学任务驱动与项目实践的过程中，通过借助人工智能算法及工具，将学生创意构思与设计数据进行结构化整合与智能推演能够加速方案生成与多维度比对，从而提升设计效率与创意表达的精准度，达成个性化设计方案的快速生成与优化的目的，为高校设计类课程实现高质量人才培养提供技术保障。而且，人工智能在教师的教学管理工作中也能提供助力，进而提升教学质量与效果。

2 高校设计类课程教学现状及存在问题

高校设计类课程是集艺术审美教育、创新思维培养以及专业技能训练于一体的主阵地，在提高学生的创意思维、视觉表现力和空间意识等方面发挥重要作用，也是应用型人才和创新型人才教育的重要途径[5-6]。但是目前在人工智能赋能设计的过程中还面临一些问题：一部分老师由于缺少系统的AI知识而不能很好地引导学生使用相关工具进行实践；学校的软硬件条件不能满足智能设计的要求，比如高性能计算资源不足，专业的设计软件和先进的算法平台缺乏使得复杂的项目难以实现；现有的课程设置主要集中在传统的技艺传授和技术训练上，在人工智能方面的专门课程较少而且内容滞后于时代发展的需要使学生不能把学到的知识用于解决问题。这些问题都制约着设计类课程向智能化发展，需要从加强教师队伍建设、改善软硬件设施以及改革课程内容等方面来解决这些问题。

3 混合式学习场景视角下AI驱动的高校设计类课程应用模块的设计

3.1 以双师型教学模式，打通技术逻辑与设计思维之间的协同壁垒

对于高校设计类课程中教师技术水平不高以及教学内容脱节的现象，在进行混合式学习环境建设和课程改革时，需要有了解人工智能的相关技术人员和设计师联合授课，开设“设计导师+技术导师”的新模式使学生能够同时接受设计思维培养和算法知识的学习。

在混合式课堂组织以及资源整合过程中，要将AI生成设计案例与经典传统案例结合在一起，通过对两者进行比较、拆分以及不同角度重组来形成阶梯化课程资源，从基本造型练习到智能化改进的过程。而在操作上，可以开设AI指导设计研讨会，让学生们接触到实际工程项目同时又能够使用到基于AI设计软件进行尝试，在机器学习基础上对每一位同学设计过程进行分析然后给出适合每一个人提高建议。例如《基础写生》，在民俗风情设计时可以让同学们先画出一些草图，之后再用生成式AI软件进行多种可能性探索以及不同视觉效果推敲，最后再经过比较选择最优结果。

此外，还要完善教学评价体系，运用自然语言处理技术对学生设计说明文档加以分析，通过语义提取与逻辑结构识别算法实现对设计思路清晰度、问题回应度与创意表达完整性的量化分析，此外，结合教师的主观评价，进而形成多维评估结果，在线上学习平台与线下课堂反馈融合机制中实现动态跟踪与阶段性能力诊断。在课程结构优化方面，可以将AI工具使用训练嵌入基础课程模块，同时在专业核心课程中设置AI协同设计项目，以此构建渐进式的能力培养路径。例如，针对视觉传达艺术专业交互界面设计的项目实践设计，可以通过AI进行用户行为数据模拟与界面生成测试，结合线下工作坊优化交互逻辑与视觉体验。

3.2 以数据驱动的学习分析机制，生成个性化学习路径与智能评价

为提升学生在混合式学习场景中的自主学习效率与能力发展精准度，在AI驱动的高校设计类课程实施体系中，可以通过构建学习行为数据采集与分析平台实现对学习过程的动态监测与精准干预。

个性化学习路径规划以及智能评估系统的开发，基于以数据为中心的学习分析的方法论具有重要的研究价值和应用前景，可以通过搭建一个有较高弹性的学习路径模型，来满足不同学生的需求并且有利于学生的全面发展。同时结合线上线下资源，在线学习管理系统（Learning Management System, LMS）、行为追踪等手段收集学生在设计软件运用上、创新能力表现以及对美的感知等方面长期的行为数据，以及阶段性作业成绩和老师评语，利用多种统计分析方法以及聚类算法找出其中的差异性。根据不同的学生设定不同的发展目标，有基础能力提高、专业项目实训以及跨领域知识学习几个层次的学习方案。第一阶段主要是提高基本的操作能力和规范性；第二阶段利用人工智能技术进行多方位的设计方案构思和完善；第三阶段主要围绕大数据分析、人机交互界面开发以及原创性算法研究等，以此达到学习效果和个人修养不断提升的目的。

在基于人工智能技术进行智能化评估系统的开发过程中，需要结合机器学习模型、行为分析以及多种不同来源的数据进行综合考量，充分利用自然语言处理、图像识别等先进技术手段。同时还需要有良好的数据获取方法，在设计方案中监控设计人员对于图纸进行改动次数、使用的工具有所偏好及其遇到的问题是如何解决等问题；另外还可以通过领域内的权威人士建立起来的知识库为依据来撰写出针对每个人的专业技能水平评定结果、存在的不足之处以及建议等。

3.3 以真实情境建构为载体，强化项目驱动与跨学科实践

在混合式学习模式下开展课程模块化过程中，以项目为基础的实践教学环节越来越重要。选择具有代表性的商业实例或者社会热点问题进行教学资源开发，比如对地方非物质文化遗产进行再创造、为城市品牌形象设计LOGO、开发智慧乡村中的导航系统、改善社区公共空间使用情况等，可以让学生完整经历从调查研究到提出解决方案最后评价结果的过程。利用人工智能的技术优势以及智能化工具可以帮助学生更好地进行团队协作，提高解决问题的能力，使学生成为不仅有专业知识而且有综合素养的人才，从而促进学生整个知识体系完善及教育目的达成。

除此之外，跨学科实践注重的是设计学科与其他如工程学、数字媒体、工商管理等相关知识之间的结合，注重通过基于问题导向的任务情境来进行不同领域间资源的整合以及各方面能力的共同提高。比如对于设计相关专业智慧交互产品的研发，在项目的启动以及需求分析的过程里，视觉传达及产品设计专业的同学可利用人工智能技术对用户的使用习惯进行研究并进行相应的界面设计从而完成最初的草案制定以及基本的功能规划，所以之后的模型制作及功能调试的过程中就需要设计组的同学与其他专业的同学合作完成硬件交互的设计以及与营销部门一起确定目标人群以及推广计划等。为了保证效果可以在学校和企业之间组织定期的工作坊并邀请企业中的人士来指导同学们的工作，同时还可以开发一种跨学科的知识地图帮助大家快速找到自己需要的相关信息。

3.4 以校企合作及实训平台建设，构建协同创新育人支撑体系

随着数字经济与智能设计产业生态的快速演进与结构升级，高校设计类人才培养质量要求持续提升与精准对接产业需求。因此，在人工智能与产业数字化深度融合的背景下，通过深化校企合作与共建实践平台能够实现教学内容与行业标准的有效衔接。教育改革实施方案提出，要推进产教融合、校企协同育人机制建设，因此在高校设计类课程体系优化与实践教学改革中，要通过共建实训平台与联合开发项目课程实现教学资源共享与技术能力协同提升[7]。

产教融合进一步发展需要有“双主体”，依托高校教学资源所具有的理论体系构建能力可以更好地满足企业实际需要并完成能力转化。在学校与企业的共同培养过程中，企业和学校应共同制定培养计划，依据数字媒体艺术专业交互设计以及智能视觉应用方向，将行业最新技术标准纳入到课程体系中。例如引入AR/VR技术建立虚拟实验室，通过设立身临其境的交互体验以及仿真实训项目的过程来模拟真实的商业设计项目的运作方式及其工作模式，可以让学生在虚拟环境中完成从需求分析到最后作品展示的所有操作练习，提高学生的动手能力和应对各种情况的能力。此外还可以设置灵活调整机制，在行业新技术出现时及时地把新的技术和课程实训的内容结合起来，使教学资源与产业发展同频共振，在此基础上可以根据当地产业的发展需要不断更新实训项目库，比如为数字创意增加元宇宙空间设计部分，并与大型企业合作编写标准化实训教材和案例集等，以此达到教学内容、技术标准和市场需求相契合并且共同进步的目的。

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