人工智能赋能高校中国画教学评价改革探究

摘要：本研究以人工智能技术赋能高校艺术教育评价改革为切入点，聚焦中国画教学实践，通过整合雨课堂智慧教学平台与线下实践课程的多元数据，构建智能化教学评价体系。研究采用实证分析方法，系统探讨了人工智能技术在艺术教育评价中的创新应用路径，为推进传统艺术课程的数字化转型提供了实践参考。

关键词：人工智能 中国画 学习行为 教学评价

近年来，国家政策持续推动教育智能化发展。2018年教育部印发《教育信息化2.0行动计划》，大力推进“互联网+教育”的具体实施计划。2020年中共中央、国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》，明确指出要利用人工智能、大数据等现代信息技术创新评价工具。2024年全国高教处长会强调将打造人工智能赋能高等教育典型案例。在此背景下，如何将人工智能技术与教学评价有机结合，已成为高校教育研究的重要课题。

当前相关研究多集中于思政、英语及理工科课程，而中国画教学领域的数智化应用研究则相对匮乏。随着2025年教育部《中国智慧教育白皮书》发布，传统中国画教学面临数字化转型的新机遇与挑战：既要应对全球化与技术变革的冲击，又需解决传统评价体系滞后的问题。本研究立足“立德树人”育人目标，结合笔者运用人工智能技术辅助课堂教学的实践经验，探索中国画智能评价新路径，为构建科学化、个性化的评价模式提供实践参考。

一、传统中国画教学评价分析

（一）传统评价维度较单一

传统的中国画教学评价维度较单一，主要以教师对学生课堂作业的主观“感受”评判学生成绩，偏重技法掌握，缺乏多维度的理性评价和教学数据支撑。目前全国艺术高校中国画教学普遍围绕临摹、写生、创作三种方式展开的。由于中国画教学的特殊性，对于古代经典作品的临摹，在本科教学的课时安排多占一半以上。但临摹教学不仅是对于技法的掌握，而是知识、能力、素养全方位的能力目标培养。传统教学评价过度关注“画面效果”这一单一维度，忽视了创作过程、思维发展等综合评价。

（二）传统评价方式较片面

传统的中国画教学评价方式与内容都较为单一、片面。教师主要依据学生提交的最终静态作业，辅以课堂中积累的主观印象给予评定。这种评价方式过度聚焦于课程最终作品的静态评判，而忽视了教学全过程（课前、课中、课后）学生动态发展数据采集与分析，过分依赖任课老师的个人经验判断，缺乏学习过程的多元评价视角与学生自评、互评机制，因而主观性强，标准不统一。评价结果难以全面、客观的反应学生的真实学习成效，无法为教学改进提供精准的依据。

（三）传统评价体系反馈滞后

传统中国画教学评价体系普遍存在反馈滞后问题，主要表现为评价高度集中于课程结束后，学生提交的最终作业。这种模式根本缺陷在于无法在教学进程的关键节点提供实时数据支撑，使教师难以根据学生课堂实时学习状态、理解程度与技能掌握情况进行精准的教学调整，削弱了评价对教学过程的即时优化功能和对学生个体发展的有效促进作用。

综上所述，这种传统的中国画教学评价模式已无法适应当下教育教学需要。我们需要借助人工智能技术，搜集分析学生学习行为数据，构建全过程、多维度、立体化的评价体系。

二、中国画教学评价改革的路径实施

中国画的教学评价改革需兼顾传统绘画艺术精髓与当下教育教学趋势。项目以本院中国系大一上《宋人花鸟临摹》和《工笔人物临摹》为例，基于线上雨课堂和线下实践课，收集学生学习行为数据，基于大数据技术建立教学评价模型，从而实现学生的全面、客观、公正的教学过程评价体系，不断完善提升教学的能力与效果。

（一）评价模式构建

在OBE教学理念的指导下，构建知识、能力、素养三维一体的评价指标。在知识维度上，建立分层评价标准，动态监测学生的对课程核心知识的掌握情况；能力维度制定普适性和个性化相结合的能力评价体系，重点考察学生的实践动手能力及解决问题能力；素养维度通过课程思政框架设计，构建品格评价系统，将职业精神、爱国情怀、文化素养、合作精神等软性素养转化为可观测的行为指标，并基于学生线上线下行为数据记录，实现学生综合素养发展的全景化评估。

在知识、能力、素养三维一体的评价指标的模式构建下，我们的评价指标还应该覆盖课前、课中、课后教学全过程，从成绩指标、学习情绪指标、线上线下课堂表现、情感专注度等从教学过程到教学结果全方位构建。通过与成都百微电子开发有限公司共建的教学评价模型，对数据进行分析，获得学生深度学习行为特征，得出学生个性化的评价结果，并据此对学生进行后续教学指导。

（二）评价数据收集

运用问卷星调查问卷、雨课堂教学平台的（包括图文、视频、讨论、作业、试题、课程重难点及课外拓展等资源），及线下实践课程（涵盖考勤、学习态度、技法掌握情况和学习互动情况），全方位地收集学生的学习全过程数据。

1.课前学生学情画像勾勒

课前依托双轨评估机制构建学生数字画像，精准把握专业基础学情。本项目面向本系大一新生首次专业基础教学，通过问卷星平台设置涵盖绘画学习年限、中国画认知度、书画学习经历、工具材料熟悉度、工笔画技法掌握度及课程期望等9个维度的调查问卷，结合AI智能分析生成学情数据报告；同步开展入学色彩与素描线下摸底测试，由教师依据造型能力、色彩表现力、行为习惯等指标进行专业评估。双轨数据融合分析显示：75%的学生绘画学习经历不足1年，中国画相关基础普遍薄弱；开放式问卷反馈中，82%的受访者表达出对绘画技法深化教学的强烈需求。基于此画像特征，教师制定差异化教学目标，构建以“知识传授—能力培养—素养提升”为内核的三维育人体系，实现课程内容、思政元素与人工智能技术的三位一体融合。

2.课中线上线下混合式教学收集学生学习行为数据

依托雨课堂平台建立“三阶五维”教学框架：在课前、课中、课后三阶段，系统推送技法板块、理论板块、思政板块、作业板块及试题板块五大模块资源，记录学习日常行为数据，辅助线下因材施教的同时，为过程性评价提供客观依据。

本次教改以《宋人花鸟临摹》和《工笔人物临摹》为核心关联课程，确立知识、能力、素养三维教学目标。首先开设的是《宋人花鸟临摹》课程，共计36学时。学生通过经典作品临摹，掌握工笔勾勒与设色核心技法，培养构图能力、观察能力和审美能力，并深入领会工笔花鸟画的精神实质和内在神韵。基于教学时长与新生课前学情画像，课前通过雨课堂推送中国画工具材料、中国画基本常识、花鸟画的发展与演变、两宋院体花鸟画四个理论讲授版块，同时运用雨课堂的AI出题功能了解学生对理论板块重要知识点的掌握情况，并通过线上互动讨论题、线上课程作业这些学习数据，全面掌握学生的学习情况。

课中采用双线融合教学策略：线下通过经典作品分析、步骤讲解示范及个性化指导，实时观察学生临摹过程，及时纠正实践中的不足；线上同步提供临摹分解步骤、线稿整理、易错点分析、白描勾线、设色步骤示范等深度资源，辅助课程重难点突破。针对线下课时限制，拓展颜料制作、书画鉴定、动植物种类等跨学科内容，同步运用AI出题、智能批改功能及24小时学伴功能实时跟踪学习成效。在教学全程有机融入中国传统美学思想，深化文化认同与审美自信。最终建立多元评价数据库：整合线下课堂考勤、临摹作业质量、学习态度表现与线上资源访问频次、互动讨论参与度、AI测验成绩（错误类型分析）等指标，实现“过程监控—能力评估—素养培育”三位一体的教学评价体系。

（三）评价数据反馈

1.数据驱动下的教学优化

基于雨课堂平台在课前、课中、课后全周期采集的学习行为数据，教师结合线下课堂表现与能力评估，构建多维度分析模型，实现对学习效果的精准预测与教学策略的动态调适。例如，初期雨课堂线上课程中临摹技法视频存在完播率低，线上数据显示：42.3%学生选择倍速播放，23%未完整观看，40.5%需要教师提醒观看；而图文步骤示范点击率与停留时长均高于视频资源50.6%。据此，在第一教学周期（12学时）后实施针对性改进：将核心技法视频压缩至5—10分钟认知负荷合理区间，同步新增图文教程。同时，通过线上试题、讨论题的智能批改和24H学伴数据与线下临摹实践中反馈发现，约50.5%学生对所学内容只知其表不知其理。遂整合本系二玄社仿真古画教学资源开展对比临摹，结合禽鸟标本观察，在智慧教室构建沉浸式思政课堂。优化成效显著，课后问卷显示90%学生深度认同，有效激发传统文化传承内驱力。

2.数据迁移下的课程关联

依托《宋人花鸟临摹》课程构建的动态学习数据库，本教学团队创新性地建立跨课程数据迁移机制，实现对《工笔人物临摹》教学进程的智能调控。两门课程在时代特征、技法体系及审美范式上都存在显著关联性，教师通过深度挖掘前导课程数据实施精准教学调控：针对花鸟临摹中笔力控制薄弱者，在人物课程中重点强化“十八描”骨法用笔训练；对造型理解不足者，专项指导人物的衣纹组织与形体结构关系；对设色介质配比失调者，通过“三矾九染”分层示范深化色彩感知；同步建立学习投入度预警模型，对花鸟课程参与度低的学生，在人物课中实施个性化督导与实时激励。该模式通过“前导课程问题诊断—目标课程预干预—教学策略动态调适”的闭环机制，使学生工笔技法掌握效率提升40.7%，有效实现了传统工笔画教学从经验驱动向数据驱动的范式转型。

三、中国画教学评价改革的成效与意义

（一）中国画教学评价改革的成效

本项目针对传统高校中国画教学评价的现状进行了创新改革，通过运用智慧分析及大数据手段，构建了覆盖教学全过程的数字化评价体系。这一体系有效反哺课堂教学，助力教师持续完善课程。实践成效显著：在《宋人花鸟临摹》和《工笔人物临摹》课程中，本届大一学生较往届学习效果、学习投入度明显提升，优秀作业率较往届大比例提升；学生对工笔画技法的掌握更扎实，在这学期（大一下）大幅《工笔花鸟临摹》课程作业中，优秀率亦远超往届。同时教师得以释放更多时间拓展课程深度与广度。项目大幅提升教师效能：通过掌握数字化工具（如AI出题、智能批改、24小时学伴），教学效率显著提高；线上线下混合式教学使个性化指导时间增加约三成；课程建设成果丰硕，建成包含93个、约20小时高清传统工笔画教学数字库，并联合成都百微电子开发有限公司开发了教学评价测评模型。在育人层面，项目构建了以知识、能力、素养为核心的多层次机制，实现“课程+思政+人工智能”的有机融合，依托智能工具与高挑战度的创新设计，在教学全过程落实育人目标。基于项目的优秀经验与显著成效，本课程在2024—2025学年上学期末全院教学检查中获高度评价，荣膺院级优秀示范课程与校级优秀思政示范课程，并已参与申报省级教育评价改革实践案例。

（二）中国画教学评价改革的意义

此次本院的中国画教学评价改革变革了传统的经验判断方式，利用数智技术将以往依赖教师主观经验的评价方式转变为基于客观数据分析的科学评价；从单一维度到多元综合维度，构建包含"知识掌握、能力培养、思维品质、情感态度"的四维评价体系；对于中国画这类实践性强的艺术课程，能够有效解决传统评价中“重结果轻过程”的弊端。由此实现差异化地教、个性化地学、精细化地管、数据驱动地研、智能化地服务教学。

总之，本项目是在人工智能赋能教育创新的时代背景下，对传统中国画教学评价体系进行智能化改革的初步探索。研究聚焦大一新生群体，通过线上线下混合式教学模式，采集学生学习行为数据，构建全过程、多维度的评价模型。实践表明，该模式显著提升了学生的学习效果和教师的教学效能，但在实施过程中也面临一些挑战：大一新生正处于从应试教育向自主学习的过渡阶段，其行为数据可能受适应期不稳定性影响，需在后续课程中持续优化数据采集和分析流程；同时，中国画作为高度依赖线下实践的课程，其核心训练环节（如线稿整理、勾线设色等）虽可通过智慧教室实现数据采集，但仍需长期积累大量数据以完善分析模型。

人工智能赋能中国画教学评价改革是一项系统工程，需要教育理念、技术手段、评价模式的协同创新，最终形成兼具科学性、专业性与文化适切性的新型评价范式。

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