AIGC与学科融合：美术教学创新实践案例

以下是AIGC与美术教学融合的创新实践案例及教学策略，结合多所院校的实践成果与技术应用特点整理而成： 一、课程设计与工具应用创新 主题式创作教学 北京市第一零九中学开发「未来城市」主题课程，学生通过Stable Diffusion生成概念图，结合ChatGPT进行创意发散，最终完成手绘再创作。课程强调「AI生成+人文思考」的结合，解决传统教学中学生构思困难的问题。 工具链：Stable Diffusion（图像生成）+ ChatGPT（文本辅助）+ Pinterest（素材库）+ Photoshop（后期处理）。 高职艺术设计实践 保定职业技术学院引入AIGC技术重构课程体系，开发智能课件、虚拟实验室等模块。例如，利用Midjourney生成设计草图，结合AI配色工具优化方案，提升学生设计效率与市场竞争力。 二、教学模式创新路径 项目制学习（PBL） 华东师范大学推动「AI+美术」项目制教研，通过虚拟仿真实验室模拟设计场景，学生需完成从AI生成到实物制作的全流程任务。例如，学生使用DALL·E生成环保主题插画，结合D打印技术制作立体作品。 动态评价体系 上海虹口区青少2025年AIGC艺术展采用「创作过程+作品呈现」双维度评价，通过AI分析工具追踪学生灵感生成路径，量化创新思维指标。例如，学生提交的《摩登上海》系列作品，需包含AI生成草图、修改日志及最终手绘成果。 三、跨学科融合实践 美术与信息技术融合 小学阶段开发「数字绘画+编程」课程，学生通过Python编写简单AI绘画脚本，理解算法逻辑与艺术表达的关系。例如，利用Processing软件生成动态分形艺术，培养计算思维与审美能力。 文化传承与创新 北京某中学开设「AI修复古画」课程，学生使用OpenArt平台分析《千里江山图》笔触特征，通过Diffusion模型生成修复方案，结合历史学科知识考证色彩准确性。 四、实践平台与资源建设 云端教学支持系统 北京市第一零九中学搭建基于VPS的AI绘画平台，支持多用户同时调用Stable Diffusion模型，弹性配置显卡资源以适应不同教学场景。 开源工具生态 高校推广开源模型（如Stable Diffusion）与低代码工具（如Midjourney Prompt Explorer），降低技术门槛。例如，学生通过调整提示词参数（如 –style: ukiyo-e ）实现风格迁移。 五、伦理与风险应对 创作伦理教育 教学中强调AI生成作品的版权归属与合理引用，例如要求学生标注AI工具使用比例，并签订《数字创作诚信承诺书》。 技术依赖规避 采用「AI辅助+手工深化」模式，如AI生成建筑草图后，学生需手绘结构分析图，确保核心技能不被弱化。 总结 AIGC与美术教学的融合已从工具辅助阶段迈向深度创新阶段，核心在于构建「技术赋能-人文思考-实践创造」的闭环生态。未来可进一步探索VR/AR与AIGC的结合（如虚拟美术馆巡展），以及大模型在个性化教学中的应用（如AI助教实时反馈创作建议）。