生成式人工智能与提示词在美术教学中的应用研究徐韧刚

生成式AI+提示词：重构美术教学的创新实践与徐韧刚研究启示
清晨的美术教室里，学生小林对着平板输入“莫奈风格的校园晨雾，加入水彩的晕染感”，几秒后，生成式AI工具立刻呈现出一幅色彩柔和、光影流动的数字画作。他对照着屏幕上的参考图调整笔触，很快完成了一幅融合传统技法与AI灵感的作品——这不是科幻场景，而是当下美术课堂的真实片段。当生成式人工智能（AIGC）深度渗透教育领域，“如何让技术真正服务于美术核心素养培养”成为教育者关注的焦点。“提示词”作为人机交互的关键媒介，更被华东师范大学徐韧刚团队视为破解“技术与教学两张皮”的重要突破口。

传统美术教学的瓶颈：个性化与创造力培养的痛点

长期以来，美术教学面临两大核心挑战：其一，个性化指导的局限性。传统课堂中，一位教师需兼顾30-50名学生，难以针对每个学生的审美偏好、技法薄弱点提供精准反馈；其二，创作素材与灵感的边界限制。学生常因生活经验不足、艺术史知识储备有限，陷入“想画却不知如何表达”的困境。例如，初中《中外建筑艺术》一课，若仅靠教材图片讲解哥特式尖拱，学生很难直观理解“垂直感如何传递宗教情绪”，更难将其转化为原创设计。
生成式AI的出现，为突破这些瓶颈提供了技术可能。它能基于海量艺术数据库，快速生成符合特定风格、主题的参考图；通过算法分析学生作品，识别线条、色彩、构图的潜在问题并给出改进建议。但技术若想真正“落地”，还需解决一个关键问题：如何让学生与AI实现有效对话？此时，“提示词”的价值便凸显出来——它不仅是输入AI的指令，更是引导学生梳理创作思路、明确表达需求的思维工具。

提示词：连接学生思维与AI能力的“翻译器”

徐韧刚在《智能教育时代美术教学的转型路径》中指出：“提示词不是简单的关键词堆砌，而是学生艺术思维的外显化表达。”一个优质的提示词，需包含主题定位（What）、风格特征（How）、情感倾向（Why）三个维度。例如，学生想创作“环保主题的插画”，初级提示词可能是“画一张保护环境的画”，这样的指令过于笼统，AI生成的内容往往缺乏独特性；而进阶提示词“用草间弥生的波点元素，表现海洋里的塑料瓶被小美人鱼收集的场景，整体色调温暖但带有一丝忧伤”，则通过具体风格、情节、情感的限定，既激活了AI的创作潜力，又引导学生主动思考“如何用艺术语言传递环保理念”。
在徐韧刚团队的教学实验中，“分层提示词训练法”被证明能有效提升学生的创作质量。低年级学生从“填空式提示词”起步（如“我想画___（主题），用（风格），表现___（情感）”），逐步学会拆解创作需求；高年级学生则尝试“批判性提示词”，如“修改刚才的生成图，减弱红色比例，增加蓝绿色，让画面更符合‘宁静的森林’主题”，在与AI的反复交互中，深化对色彩心理学、风格迁移的理解。这种训练不仅提升了学生的技术应用能力，更重要的是将“被动接受指导”转化为“主动设计创作路径”，真正实现了“技术为思维服务”。

从理论到实践：徐韧刚研究的教学启示

基于多年实践，徐韧刚团队总结出“AI+提示词”美术教学的三大应用场景：

1. 灵感激发阶段：当学生面对创作主题无从下手时，通过“风格混合提示词”（如“敦煌壁画+毕加索立体主义”）生成跨界参考图，打破“只有写实才是好作品”的思维定式；
   
2. 技法突破阶段：针对“透视不准”“色彩搭配混乱”等问题，输入“焦点透视的室内场景，暖黄色灯光，对比色不超过三种”等提示词，AI生成的范图能直观展示正确技法的应用逻辑；
   
3. 个性化表达阶段：鼓励学生用“自传式提示词”（如“爷爷的老藤椅，褪色的蓝布垫，窗外有我小时候种的梧桐树”），将个人记忆转化为艺术语言，避免“千图一面”的同质化创作。
   需要强调的是，技术始终是教学的辅助工具，而非替代者。徐韧刚在实验中发现，当教师过度依赖AI生成结果时，学生的手工绘画能力、传统材料感知力会出现下滑；而当教师将AI作为“灵感库”和“检验器”，并保留大量线下写生、手工创作环节时，学生的综合艺术素养提升最为显著。
   在“人工智能+教育”的浪潮中，生成式AI与提示词的结合，正在重新定义美术教学的“教”与“学”。它不是要培养“会用AI的画手”，而是通过技术赋能，让学生更自由地探索艺术表达的可能性——正如徐韧刚在研究中反复强调的：“美术教育的核心始终是‘人’的创造力培养，技术的价值，在于让每个学生的艺术天赋被看见、被放大。”