课程名称： 数字技术与数字艺术

课程性质： 数字媒体艺术专业必修课

授课教师： 长江艺术与设计学院 赵伯祚

一、 教学背景与改革动因

  《数字技术与数字艺术》作为数字媒体艺术专业的核心基石，传统教学模式往往侧重于数字艺术史论的纵向梳理，如数字艺术的起源、萌芽与繁荣期等理论知识。然而，纯理论的讲授易使学生感到枯燥，且难以直观理解“技术如何赋能艺术”。

为响应学校关于AI赋能教学的号召，本课程在2024版大纲的基础上进行了深度教学改革。通过引入生成式人工智能（AIGC）技术，将原本抽象的史论学习转变为“边生成、边学习”的互动模式，旨在通过提示词工程（Prompt Engineering）串联起艺术观念、历史风格与创作实践，实现从“知识传授”向“能力建构”的转型。

欧阳洛怡同学 艺术史古希腊风格练习 | 《掷铁饼者》(Discobolus)

二、 AI赋能下的多维度教学应用

1. 提示词驱动：史论知识的“具象化”重构

在回顾艺术史与设计史时，课程不再仅限于课件展示。学生需通过深入学习“提示词工程”，将特定时期的艺术风格、构图法则和色彩理论转化为精准的生成指令。

• 应用实例：      在学习“数字艺术的起源”模块时，学生尝试用AI还原早期算法艺术的视觉特征。这种方式要求学生必须准确理解史论内涵，才能通过提示词控制AI生成具有特定历史语境的作品，实现了史论、艺术观念与技术工具的深度耦合。

2.跨学科整合：从摄影基础到三维动画的全链条学习

AI技术的引入极大扩张了课堂的教学边界，降低了复杂软件的学习门槛，使教学重心从“教工具操作”转向“教创作思维”。

• 摄影与电影：      借助AI辅助理解镜头语言、光影布局，快速生成高质量的视觉参考。

• 二维三维动画与漫画：      结合AI视频生成技术与风格迁移，学生能够快速完成从角色设计到场景搭建的初稿，大幅提升了创作效率。

• 产品开发：      引入“AI赋能产品开发概念设计”，引导学生思考数字技术如何转化为具有市场潜力的艺术产品。

苏常袁同学 AI摄影作品

叶婷同学 AI 二维漫画作品

罗冰凌同学 AI 三维设计作品

方奕同学 AI 电影作品

3. 创新路径：课题练习+分科学习+项目制学习（PBL）

课程构建了阶梯式的教学结构，确保学生在完成大纲要求的基础上获得前沿技能：

• 课题练习：      针对特定知识点（如装置艺术、虚拟现实）进行即时生成练习。

• 分科学习：      针对摄影、动画、媒体艺术观念等细分领域，利用AI进行专项突破。

• 项目制学习：      参考理学院的实践经验，引入项目式考核。学生需提交一个完整的AI辅助艺术项目，涵盖从概念构思、提示词优化到最终视觉呈现的全过程。

赵伯祚老师  AI产品设计 课堂示范

三、 考核方式改革：从“论文”到“思维与成果”的双重评价

    传统的最终作业多以论文考核为主，难以全面覆盖学生对数字技术应用、创意逻辑及艺术思维的掌握情况 。在本次教学改革中，课程强化了项目式考核（PBL）与过程性评价，将考核重心从“结果导向”转向“能力建构” ：

    全流程“提示词工程”记录： 考核标准不仅看最终生成的图像或作品，更要求学生提交完整的“提示词演进日志”。学生需展示如何通过调整参数、优化关键词，将抽象的艺术观念（如特定史论风格）转化为精准的视觉指令 。这一过程评估了学生对艺术风格的深度理解力及对AI工具的逻辑掌控力，实现了“用眼睛思考”的能力训练 。

    “AI+草图”的协同实验记录： 在撰写专题论文的同时，学生必须附带AI辅助的设计草图与多轮实验记录。例如，在“装置艺术”或“虚拟现实”模块中，学生需利用AI快速迭代概念原型，并详细记录在这一过程中人类创意与机器生成之间的互动与权衡 。这种考核方式能够真实体现学生在数字技术与艺术交融点上的深度思考，避免了机械套用模板。

    量化评分标准的引入： 参考先进的教学案例，本课程针对项目式考核制定了细化的评分维度 。评价体系涵盖了“技术运用的规范性”、“图表与视觉呈现效果”、“艺术观念的原创性”以及“科学逻辑表达的完整性”，确保了评价的公平性与导向性 。

蒋沁航同学 三星堆IP设计作品

四、 教学反思与展望

    在《数字技术与数字艺术》的实践探索中，AI工具的引入不仅是教学手段的革新，更是教学范式的转型。

    从“模仿”到“探索”的能动性提升： 通过AIGC，学生得以从繁琐的基础软件操作中适度解放，将更多精力投入到跨领域迁移与问题意识的培养上 。AI在降低技术门槛的同时，成为了激发学生自主探索艺术史论、摄影语言及三维动画逻辑的“智慧助手”，使教学重心从单纯的“教代码/教操作”转向了更高层次的“教思维” 。

教师角色的重新定位： 尽管AI能够提供即时的技术反馈和灵感激发，但它无法替代教师在概念引导、价值判断及知识深化层面的核心作用。在未来的教学中，我们将继续探索“教师引导+AI辅助”的融合机制，尤其在培养学生的学术规范意识与工匠精神方面持续发力 。

    展望数字时代的艺术教育： 未来，本课程将继续深耕“提示词工程”与“艺术理论”的深度融合，并以此为基础推动《人工智能艺术概论》等自编教材的建设 。我们将进一步挖掘中国传统文化资产，引导学生利用数字技术让经典艺术在新时代“焕新”，培养出既掌握尖端AIGC技术，又具备深厚人文素养与艺术评判能力的数字媒体艺术人才。

AI图像模型原理学习

课程负责人信息

赵伯祚 长江艺术与设计学院数字媒体艺术专业主任，硕士生导师，人工智能艺术研究中心负责人；深耕数字艺术与AI技术融合领域，提出“想照片Think photo”理论，推动摄影艺术进入AI创作新阶段。2024年执导的《地球·家园》AIGC影片在联合国教科文组织总部发布。专注于人工智能艺术与工艺美术的交叉研究领域，以《从人工到智能》等展览展现AI赋能传统文化的创新实践，主持北京地铁三号线工人体育馆站《蹴鞠图卷》AI壁画设计。作为“超级明星”AI艺术作品展和红树林AI艺术万人展策展人，持续探索艺术与科技边界。

图文 《数字技术与数字艺术》课程提供

初审 周志维

二审 郑红彬

终审 林冬月