人工智能視域下“ 1+3+N” 模式助推課堂教學變革與教學創新路徑研究

本文引用格式：.人工智能視域下“ 1+3+N^′ ’模式助推課堂教學變革與教學創新路徑研究［J］.藝術科技，2025，38（11）：121-123.

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2025）11-0121-03

1引言與理論基礎

近三年以來，生成式人工智能（AIGC）正以其顛覆性力量，系統性地重塑創意產業的設計流程與核心技能，對傳統藝術設計教育構成根本性挑戰。面對此浪潮，盡管全球教育界積極探索，國家政策亦大力推動融合，但當前教學實踐仍普遍存在兩大傾向：“重工具、輕模式”導致應用零散化，“重理論、輕實證”使得創新懸浮化[1]。因此，一個能有效應對時代變革且經過實踐檢驗的系統性教學框架亟待建立。

為應對此挑戰，本研究構建并實施了“ 1+3+N^′"’教學創新模式。該模式并非憑空而來，而是植根于三大理論基礎：首先，建構主義確立了以學生為中心的學習哲學，將AI定位為輔助知識建構的“認知伙伴”；其次，人機協同理論提供了核心方法論，強調教學重點是促進有效的“人機對話”而非單純的工具操作；最后，“生成性課堂”理念則描繪了師生與AI共同生產創意的教學圖景[2]。

基于這些理論基礎，本研究通過對學生作品進行前后對比的質性分析，旨在驗證“ ?1+3+N^′′ 模式的有效性。研究的核心論點在于：該模式的價值是將教學瓶頸從底層的“技術執行”成功提升至高階的“概念構思”與“批判性策展”，從而推動教學范式從孤立的“工具論”思維，向構建一個支持深度學習與協同創新的教學“生態系統”轉變[3]。

2“ 1+3+N^′ ’模式的設計、實施與評估框架

9 1+3+N^′ ’教學創新模式并非簡單的工具疊加，而是一個以高階能力培養為導向、以設計流程再造為核心的整合性教學系統。該模式將結構化的核心流程與開放的探索空間相結合，為復雜的創新任務提供了必要的“腳手架”，引導學生完成從創意到創造的全過程。

2.1\" 1+3+N^′′ 模式架構

該模式的核心架構為：1個統領性目標、3類核心工具重塑的工作流，以及N個開放性資源。

2.1.1 “1”個統領性目標

該模式以培養學生層層遞進的“三創”能力為核心，即利用AI拓寬創意的廣度；通過批判性篩選實現創新的收斂；最終將方案轉化為具有傳播價值的數字產品以完成創造。

2.1.2 “3”類核心工具

為達成“三創”目標，模式選取三類代表性AIGC工具，對傳統的IP設計流程進行系統性再造，旨在降低技術壁壘，解放學生的認知，聚焦于更高階的思維活動。文生圖平臺（LiblibAI）作為創意起點，將文字概念快速視覺化，高效探索藝術風格，拓寬創意思維邊界。圖生3D平臺（TripoAI）作為關鍵橋梁，攻克3D建模的技術瓶頸，使學生能將精力聚焦于更高階的設計決策與形態優化。AI視頻平臺（Runway）作為價值升華，為靜態IP注入動態生命力與敘事性，提升最終成果的情感共鳴與傳播力。

2.1.3“N”種自選資源

“N”代表開放、可擴展的資源池，其核心價值在于保障教學內容的前沿性、教學方法的靈活性與因材施教的個性化。

2.2在數字IP設計課程中的實施

該模式在筆者所講授的數字IP設計課程中進行了完整學期的教學實踐。課程將模式與IP設計理論（世界觀、角色、敘事）深度融合，引導學生循序漸進地完成四個教學模塊：一是理論導入與創意探索：學習IP理論，并使用文生圖工具進行視覺探索，產出多樣化概念草圖；二是方案深化與三維轉化：選定核心方案進行精細化設計，并使用圖生3D工具轉化，輔以專業軟件進行優化精修；三是動態敘事與成果包裝：學習動態敘事理論，并使用AI視頻工具為IP形象制作宣傳短片；四是項自匯報與深度反思：進行最終成果匯報，并提交設計報告，復盤人機協同流程中的決策、挑戰與成長。

在整個實施過程中，教師角色從傳統的“知識傳授者”轉變為學習體驗的“總設計師”與“引導者”［4]，其核心工作不再是重復性的技能演示，而是設計啟發性任務、組織課堂研討、提供關鍵支持，并營造一個鼓勵試錯與大膽創新的課堂氛圍。

念深度、方案完整度與表達創新性上的差異，直觀揭示新模式對學生綜合設計能力的影響[5]。研究樣本源自兩類質性材料：學生作品集與附帶的設計反思報告；針對高、中、低不同學業水平學生的半結構化訪談，旨在為作品分析提供關鍵的學習者視角與體驗洞察。

本研究為科學、系統評估“ 1+3+N^′′ 模式下的學生作品，構建了一套數字IP設計作品評價指標體系。該體系摒棄了僅憑主觀印象的傳統評分方式，從四個核心維度對作品進行綜合考量：一是“概念創意”層面，評價關注作品的內核與深度。故事性與背景設定，要求IP的世界觀、背景故事新穎且引人入勝；獨特性與原創性，強調IP形象在同類設計中應具有高辨識度，避免常見的陳詞濫調；以及概念深度，考察作品是否蘊含更深層次的文化內涵、情感價值或社會隱喻。二是“視覺表現”層面，評價聚焦于設計的專業性與美感。主要考察造型吸引力與剪影清晰度，即形象是否美觀、協調，其剪影是否獨特且易于識別；形態語言與性格表達，要求造型的線條、形狀等元素與IP的性格設定相匹配；以及色彩搭配與情感傳達，評估色彩方案是否和諧，能否有效傳遞IP的情感基調與性格特征。三是“技術實現”層面，評價衡量方案的完整性與執行質量。具體包括流程完整性，確認學生是否成功完成了從2D設定、3D模型到動態視頻的全流程；模型質量，檢查3D模型的拓撲結構、細節表現是否完整準確；以及動態表現力，評估最終的宣傳動畫是否流暢，鏡頭語言是否有效展示了IP的魅力。四是“人機協同與反思”層面，將評價的重點從結果延伸至過程。學生的AI工具應用策略，即是否在設計報告中清晰闡述了如何策略性地使用不同AI工具以達成設計目標；批判性思維體現，考查學生是否對AI生成結果進行了有效的篩選、修改和優化，而非被動接受；以及反思深度，評估學生在報告中對人機協同創作過程的優勢、挑戰和個人成長的反思是否深刻、具體。

該體系不僅是核心分析工具，其本身也是一項研究產出。引導學生從被動接受AI輸出的“操作員”，轉變為主動規劃、批判反思的“協作者”。這種從“結果導向”到“過程與結果并重”的轉變，不僅是評估方法的革新，更是教學目標的根本保障。它在引導學生實踐批判性思維的同時，也是在實踐層面應對學術誠信等倫理挑戰的有效策略。

3研究方法與評價體系

為深入評估“ 1+3+N^′′ 教學模式的成效，本研究采用質性對比方法。核心路徑是將新模式下的學生作品與實施前采用傳統教學的學生作品進行系統性對比，通過分析雙方在概

4關鍵發現與分析

4.1學習體驗的變革

對學生的訪談和反思報告進行主題分析后，發現新模式從三個層面重塑了學習體驗，有效激發了學生的內在學習動

力與創新潛能。

4.1.1從“技術執行”到“創意聚焦”

學生感知到新模式價值的核心，在于AI將他們從煩瑣的技術性勞動中解放出來，使其能將認知資源投入更高層次的創意構思。一名學生寫道：“以前做一個3D角色要花一星期，滿腦子都是技術問題。現在用AI幾分鐘就能看到三維效果，我能立刻判斷設計好不好看，然后把主要精力放在打磨IP的性格和故事上。”這一轉變的本質，是將學生的認知負荷從低階技術操作，成功轉移到了高階的概念建構與審美決策上。

4.1.2從“技術壁壘”到“創作賦能\"

該模式為不擅長3D建模等技術的學生打開了高階創作的大門，顯著增強了其成就感與自我效能感。有學生表示，新模式讓他第一次完整創作出屬于自己的3D作品，雖然模型仍需手動優化，但看到它從圖片變成實體的那一刻，獲得了巨大的成就感。這種“我能行”的積極體驗，移除了傳統流程中的主要挫敗點，創造了更容易獲得正向反饋的學習環境。

4.1.3新挑戰催生新策略

研究也發現，學生遇到了提示詞工程、AI結果不可控等新挑戰。然而，這些挑戰構成了教育學中的“合意困難”，成為寶貴的學習契機。在教師引導下，學生發展出多種應對策略，如建立個人提示詞庫、對AI生成結果進行“二次創作”等。這一過程本身就是對規劃、監控、調整等元認知能力的深度訓練。

4.2綜合分析

綜合上述分析可見，‘ ?1+3+N^′′ 模式的根本作用，在于將學生創作過程中的主要“瓶頸”，從底層的“技術執行”層面成功提升到了更高階的“概念構思”與“批判性策展”層面。當繁重的技術操作被自動化后，學生被迫直面更核心的設計問題：“AI給了我10個方案，哪一個最好？為什么？我該如何改進它？它背后的故事是什么？”這種轉變，促使學生從一個被動的“技術實現者”，轉變為一個主動的“創意決策者”與“設計策展人”［6]。這一角色轉換正是培養“三創”能力的關鍵，它促使學生在人機協同中實踐批判性思維、審美判斷與戰略規劃，與當前國內外前沿教育所倡導的高階能力培養目標高度契合。

5結語

本研究聚焦于生成式人工智能（AIGC）技術給藝術設計教育帶來的挑戰與機遇，針對當前教學實踐中普遍存在的“重工具、輕模式”問題，設計、實施并評估了一種名為1+3+N^′′ 的系統性教學創新模式。研究旨在探索超越零散工具應用的、能夠體系化培養學生高階創新能力的教學路徑。

實踐表明，該模式通過對設計流程的系統性再造，不僅能顯著優化學習體驗、激發學生內在動力，更切實促進了其“創意、創新、創造”能力的協同發展。本研究提煉出的最重要思想，是倡導在AI時代的教學創新應實現從“工具論”到“生態論”的范式轉變。這意味著成功的教學設計，關鍵不在于引人新工具，而是要構建一個支持深度學習的整合性教學系統。該生態系統由五個相互支撐的要素構成：以培養核心素養為導向的高階目標（“1”）、符合認知規律的“腳手架式”實踐流程（“3”）、適應技術迭代與個體差異的開放探索空間（“N”）、轉變為引導者與思想伙伴的教師角色，以及一個聚焦過程、鼓勵反思的多維度評價體系。這一經過實證的系統性解決方案，為AIGC技術與藝術設計教育的深度融合提供了可行范式。

本研究也存在一定的局限性。首先，研究的實踐對象僅為單一課程，其結論在其他課程或學科領域的普適性有待進一步驗證，這也是未來進行模式遷移與泛化研究的起點。其次，本研究采用質性方法，雖然能提供深度洞察，但在評價的客觀性與結果的通用性上存在天然限制，因此，后續研究亟須開發更精細、更客觀的創新能力評價指標，尤其是針對人機協同中的軟技能。最后，教師作為創新的關鍵，其AI素養與教學設計能力的提升非一朝一夕之功，未來需持續關注教師專業發展的支持體系建設。

綜上，AIGC為教育帶來的不僅是工具革新，更是對教育理念、教學模式和師生關系的深刻重塑。本研究提出的4 1+3+N^′ 模式，正是應對這一歷史性機遇的一次積極探索，它所倡導的是一種走向人機協同、擁抱生成性，并始終以培養人的高階創造力為核心的未來教育圖景。

參考文獻：

[1]黎加厚，邢星.數字化教育資源如何適應人工智能時代：再談如何用好數字化教育資源［J].人民教育，2024（6）：42-45.

[2」黃榮懷.人工智能大模型融入教育：觀念轉變、形態重塑與關鍵舉措[J」.人民論壇·學術前沿，2024（14）：23-30.

[3］馬超，羅文超，劉洋.生成式人工智能賦能視覺傳達設計教學創新與實踐［J].中國高校科技，2025（6）：53-58.

[4」郭琳琳.山東工藝美術學院：探索設計教育高質量發展新路徑［N].光明日報，2025-03-10（4）.

[5」李白楊，白云，詹希旎，等.人工智能生成內容（AIGC）的技術特征與形態演進［J].圖書情報知識，2023（1）：66-74.

[6］劉晶鑫.AIGC賦能視覺傳達設計數字化教學改革實踐研究［J].藝術與設計（理論版），2024（8）：143-145.