生成式人工智能在園林設計教學中的應用探索

0引言

近年來，生成式人工智能（GenerativeAI）在教育領域的應用逐漸升溫，其強大的內容生成能力與交互特性為高校課堂教學帶來了深刻變革，也為園林設計教學提供了新的技術支撐與創新可能。園林設計作為一門融合藝術美感與工程邏輯的復合型課程，對學生的審美素養與圖形表達能力提出了較高要求。然而，學生的美術基礎與創意思維能力存在顯著個體差異，傳統標準化教學模式難以適配不同層級學生的學習需求。生成式人工智能技術的興起，特別是如DeepSeek、訊飛星火、豆包、即夢AI、悠船、ChatGPT、Midjourney、StableDiffusion等AI（ArtificialIntelligence）工具的廣泛應用，為園林設計教學帶來了新的突破口。這類工具可輔助學生進行靈感生成、圖像構思與文本表達，打破思維壁壘，極大地豐富了學生的創意輸出手段，為缺乏藝術訓練背景的學生提供了可視化和智能化的支持，有望提升課堂教學的整體效率與質量。

1生成式人工智能的技術特征與教育適配性分析

1.1生成式AI核心技術解析

生成式人工智能的核心依托大語言模型、擴散模型和多模態學習技術，能夠自動生成文本、圖像、音頻等內容[]。目前在國內教育場景中應用較為廣泛的工具主要包括訊飛星火、豆包、DeepSeek、悠船AI與即夢AI等。其中訊飛星火、豆包、DeepSeek等工具專注于中文語義理解與高質量文本生成，具有較強的邏輯組織能力，適合用于知識講解、論文撰寫輔助、教學反思等語言任務。悠船AI和即夢AI融合了圖文生成與問答互動，支持關鍵詞生成設計概念草圖，能快速生成多種風格的園林景觀效果圖和場景視頻，常用于輔助設計表達與視覺呈現，便于學生初步構思園林空間。這些基于云計算的模型還有一個重要特點，它們對本地設備的要求并不高，這也為教學普及打下了基礎。

盡管這些工具功能強大，但在教學應用中仍存在局限。一方面，AI生成內容缺乏對專業知識的深層理解，可能出現邏輯混亂或概念誤差；另一方面，審美判斷與創意價值仍需依賴教師引導與人類主觀評價。因而，教師在使用AI技術時應把握其“輔助”角色，避免學生過度依賴、弱化自主思維[2]

1.2教育場景中的適配性分析

生成式人工智能在園林設計教學中的適配性，主要體現在知識圖譜構建、動態交互反饋與個性化輸出三方面，為課堂教學提供了多層次的賦能路徑。首先，生成式人工智能技術可輔助構建園林專業的知識圖譜體系，將設計原則、歷史風格、植物配置、水體構成等碎片化知識結構化、系統化，幫助學生建立清晰的知識框架[3]。其次，生成式人工智能具備強大的動態交互功能，能夠根據學生輸人內容進行實時對話反饋。在設計構思階段，學生可向AI提出空間布局、功能分區或文化符號等問題，AI能快速給予思路參考與構圖建議，實現“即時對話一即時生成一即時調整”的教學新流程。教師也可利用AI開展啟發式問答教學，提高課堂互動頻率與深度。

2生成式人工智能賦能園林設計教學的可能路徑

2.1AI工具在園林設計教學中的應用場景

生成式人工智能最直接的教學賦能體現在多個設計教學環節，尤其在文案構思、圖像生成和快題風格演繹方面，具有顯著的實用價值。在文案構思階段，諸如訊飛星火、豆包、DeepSeek等大語言模型類工具已廣泛應用于課程設計與表達訓練中。學生在完成設計概念構思后，可借助訊飛星火、豆包、DeepSeek等軟件根據關鍵詞自動生成設計說明、理念表述、功能布局分析等文本內容。這不僅能幫助學生梳理邏輯思路、增強表達條理，也在一定程度上緩解了語言組織能力薄弱學生的壓力。在視覺圖像生成環節，以悠船AI和即夢AI為代表的圖像生成工具則為設計構思提供了強大的視覺支持。學生只需輸入自然語言描述，AI便可快速生成符合語義的設計場景圖。這類圖像生成技術特別適用于概念設計初期，能夠將模糊的空間想象快速轉化為視覺化成果，激發學生的空間構思與創意聯想。同時，其也可作為草圖階段的輔助工具，幫助學生在缺乏繪圖基礎或時間緊張的情況下，快速生成初步設計意向圖，從而降低設計門檻，提高學習參與度。特別是在教學早期階段，這類圖像生成工具可幫助學生快速形成視覺參照，提升設計思維的具象化水平。在快題設計與風格演繹方面，除了以大語言模型為基礎的生成式AI外，一些渲染器也可以基于生成式AI對學生的草圖進行處理，這些平臺可對學生的草圖或CAD模型進行風格遷移，自動生成多種材質、光影效果和植物配置方案，實現從基礎線稿到表現圖的高效轉換。通過訓練不同風格的生成模型，教師還可引導學生理解設計風格的構成邏輯與審美特征，增強其對現代主義、自然主義、地域文化等設計語言的感知與應用[4]。

2.2教學組織形式的重構：自主學習與任務驅動教學的融合路徑

傳統園林設計教學以“教師講授一學生作業”為主，受限于教學資源和師生比例，學生往往難以獲得全流程、多輪次的個別指導，主動探索受限。生成式AI的引入為教學組織形式帶來重構契機，借助其即時反饋與多模態生成能力，學生可在課下進行自我構思、成果完善與模擬表達，教學過程更具互動性和靈活性，提升了個性化學習和自主創作的可能性[5]。

在自主學習的實踐中，教師可提前設置“設計任務 +AI 引導”的學習單，學生利用AI工具自主完成初步構思、資料調研與草圖生成，將課堂時間更多用于成果展示、教師點評與同伴互評。這種以學生為中心的課堂結構顯著提升了學習主動性和課堂參與度。任務驅動教學法也可借助AI技術實現進階設計思維訓練。教師可以設置若干真實場地任務，要求學生基于AI生成初步方案后進一步深化，加人功能邏輯、交通動線、植物配置等手工推敲過程。AI作為設計流程的一部分，成為激發設計創意的“共創者”，而不是替代者，從而使課堂形成“任務一AI協助一學生深化一教師引導”的完整鏈條。

2.3評價機制的創新：從結果評價到過程評價的轉向

在AI深度參與教學活動的背景下，園林設計教學的評價機制也亟須與時俱進。傳統重結果、重圖紙的評價方式已難以全面反映學生在AI環境下的真實能力發展。確立“課程作業AI使用的評分標準”成為教學改革的重要一環。在作業提交環節，學生應同步提交“AI使用說明書”，內容包括生成工具、使用過程、關鍵詞設定、結果優化方法等，以明確設計成果中AI介入的比例與邏輯。這種方式不僅可避免學術不端，也可幫助教師識別學生是否具備“駕馭AI”的能力，即是否具備輸入控制、審美判斷與設計反思能力。其次，可探索引人AI輔助的過程性評價機制。鼓勵同伴評價、教師評價與AI評價相結合，構建“評價共同體”。在同伴評價階段，學生可分組交換使用對方的“AI使用說明書”，嘗試復現對方作品，實現從“被評價”到“參與評價”的角色轉變。

3教學實踐探索與案例分析

為了進一步驗證生成式人工智能在園林設計教學中的實際效果，筆者以河南牧業經濟學院園林專業的園林設計Ⅱ課程為依托，開展了一輪融合生成式AI技術的教學實踐探索。該課程主要面向大三學生，教學實踐的出發點在于解決學生設計構思薄弱、表達手段單一以及對復雜項目響應能力不足的問題，同時探索AI技術在實際教學中的落地路徑、成效反饋與優化策略。

本次教學實踐圍繞“城市公園更新設計”這一主題展開，以鄭州市一處棄置空間為設計基地，設置了包含“場地認知一功能定位一意向生成一方案深化一成果匯報”五個階段的完整教學任務鏈。生成式人工智能技術系統融入園林設計的各個教學階段，構建“人機協同”的全過程學習路徑。在場地認知階段，學生首先通過關鍵詞（如“工業遺跡”“生態修復”“青年活動”）在訊飛星火中生成初步的場地分析框架以及相關的社會文化背景信息，并結合地理信息圖完成對基地的基礎認知。在功能定位與意向生成階段，學生借助悠船AI和即夢AI等圖像生成工具，根據設定的設計主題輸入自然語言描述（如“以生態濕地為核心的互動型公共空間”），快速生成多個空間意向圖，從而在設計初期建立清晰的視覺參考和創意方向。進入方案深化階段后，學生在完成草圖CAD與初步模型的基礎上，利用D5渲染器等平臺進行圖像風格遷移和效果優化，同時使用AI輔助完成設計說明文案的撰寫，進一步豐富方案的邏輯表達與視覺呈現。在最終的成果匯報階段，學生需提交完整的設計成果，并附上“AI使用說明書”，詳細說明AI參與的環節、所用工具、關鍵詞設置及人工優化過程，以便教師開展全過程的教學評價。通過上述教學流程的構建，實現AI技術與園林設計教學的深度融合。

在教學實施過程中，AI技術明顯提升了學生的參與積極性和設計表達的效率。調研結果顯示，約 86% 的學生認為AI在設計初期的意向生成中提供了有效幫助，解決了“無從下手”的困境； 72% 的學生表示通過AI生成的圖像激發了設計靈感，有助于發展空間想象力；近一半學生認為AI在表達環節顯著提升了圖紙美觀度與專業性。此外，一些表達能力相對薄弱的學生，在AI輔助下得以較為完整地呈現設計思路，體現出技術手段對教學公平的促進作用。當然，實踐中也發現部分學生存在依賴AI、缺乏判斷能力的問題。部分作品表現出圖像表達與實際功能邏輯脫節，或設計理念模糊、生成圖像過度美化但缺乏設計依據等情況，甚至有些學生將AI生成圖像或文本直接用于課程成果展示。因此，教師在教學中需不斷強調AI的“輔助性”而非“主導性”，引導學生回歸設計本質，學會批判性地使用工具，更要及時明確教學中AI工具的“合理使用”與“失范濫用”的邊界，培養學生的數字倫理意識與責任感。

教學實踐中也發現，生成式AI的引入促使教師的角色發生了顯著轉變，從傳統知識傳授者逐步轉變為學習引導者和思維激發者。教師不僅要掌握相關AI工具的基本操作和適用場景，還要具備將AI與課程目標融合的教學設計能力。通過設置“AI使用規范”環節，教師應承擔起引導學生理解學術倫理與原創性原則的責任，強化學生對“人一機一學”關系的理性認知。因此，高校應通過專題培訓、工作坊與教學實踐交流等方式，提升教師在AI工具選擇、教學整合、倫理引導等方面的能力。未來教學改革應堅持“人機共創”的理念，在發揮AI工具賦能作用的同時，更加重視學生原創思維、設計邏輯與批判能力的培養，推動園林設計教學向智能化、個性化與高質量方向持續發展。

4結語

生成式人工智能正深刻改變園林設計教學的全過程，從創意生成到圖像表達、從教學組織到成果評價，AI技術都在為課堂注入新的活力與結構邏輯。教師應積極探索“人機共創”的教學新范式，推動從“以教為主”到“以學為主”的轉型，構建智能化、協作化、多維化的園林設計教學生態。在技術驅動與教育理念協同演進的背景下，園林教育的未來將更加開放、多元與富有創造力。

參考文獻：

[1」朱禹，陳關澤，葉繼元.人工智能生成內容（AIGC）的本質屬性及其對信息資源管理學科的影響［J］.信息資源管理學報，2024，14（6）：60-72.

[2］徐明.生成式人工智能大模型的安全挑戰與治理路徑研究[J].信息通信技術與政策，2025，51（1）：10-19.

[3］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，2023，40（1）：66-74.

[4]何思倩，吳佳潔，覃京燕.設計師如何與AI合作：AIGC賦能下的設計工作坊教學模式探索［J］.藝術設計研究，2025（1）：123-129.

[5］孫建軍，裴雷，柯青，等.新文科背景下“信息資源管理”課程教學創新思考[J」.圖書與情報，2020（6）：19-25.