摘要：人工智能技术辅助美术教学 , 蕴含巨大的潜力 , 具有广阔的前景。AI 技术，作为一种适应性辅助工具，融入以创意实践素养为导向的美术跨学科教学中。研究通过技术手段识别学生的个体差异与创作倾向，为其提供定制化的资源、策略与反馈，从而在“造型·表现”、“设计·应用”等学习领域中，以激发学生的创新思维与综合实践能力。本文分析了该路径的必要性、构建逻辑、技术实现方式，并对实践中可能面临的挑战进行了展望，为一线教学提供一种务实且具有操作性的参考范式。

关键词：个性化学习路径；创意实践素养；美术跨学科教学；人工智能技术

引言

当下，核心素养导向的教学改革正深刻影响着基础教育阶段的艺术课程。美术教育不再局限于传统技法的摹习，而是更加强调在真实情境中培养学生感知、理解、创造和评鉴的综合性“创意实践素养”。这一转变，对教学内容的广度、深度以及教学方式的针对性提出了更高要求。尤其在跨学科学习背景下，学生的基础、兴趣与思维模式差异显著，传统的统一化教学流程难以满足个性化成长的需求。近年来，虽数字化工具已走入课堂，但其应用多停留于素材展示层面，未能深度参与学习过程的优化。因此，笔者将尝试探索一条中间路径：如何利用当下校园中已普及的 AI 辅助工具，在不增加过度技术负担的前提下，智能地辅助教师规划与实施更具弹性的学习路径，让技术真正服务于学生的创意萌发与个性化表达，使美术课堂焕发新的生机。

一、为何需要：创意实践素养导向下个性化学习的必然性

创意实践素养是在具体的艺术实践活动中，融合认知、技能与情意，通过综合运用所学知识进行创造性表达与问题解决的集中体现。在初中美术教学中，这一素养的培育面临着以下几个现实挑战：

第一，统一教学与个体差异的矛盾日益凸显。初中生的认知水平、美术基础、兴趣爱好乃至性格特质都存在巨大差异。如在《刀言纸语》这样的版画课程中，有的学生可能对刀法掌控极具天赋，而另一些学生则可能在图案设计构思上更有创意。以往的“教师示范、学生跟练”模式，容易导致有天赋的学生学力有余，而基础薄弱的学生又跟不上，最终会挫伤双方的创作热情，与“让每位学生都能在美术学习中有所收获”的理念相悖。

第二，跨学科教学对学习路径提出了更高要求。现代美术教育强调与历史、文学、科学、技术等多学科的融合。比如《桥跃今昔》一课中，就自然融合了工程力学、历史人文与艺术设计。不同的学生可能会从不同学科角度切入主题：有的对桥梁结构感兴趣，有的被历史故事吸引，有的则专注于造型美感。一个僵化的、线性的教学路径无法同时呼应这些多元的探索方向，需要为学生提供可自主选择的、非线性的学习支持。

因此，引入可识别并响应这些差异的个性化学习机制，不再是技术的炫技，而是深化教学改革、真正落实素养培育目标的必然选择。

二、如何构建：个性化学习路径的设计框架与策略

基于 AI 技术的个性化学习路径构建的核心在于“数据驱动”与“自适应反馈”的双轮驱动机制。这种路径设计不是要取代教师的主导地位，而是作为教师的智能助手，帮助实现更精细化的教学管理。我们需要构建一个完整的闭环系统：从前期的学情诊断，到中期的内容推送与活动设计，再到后期的过程反馈与动态调节，形成一个有机的整体。这个系统既要保证科学性，又要具备可操作性，能真正服务于日常教学。

（一）路径起点：多维度的学情诊断

以往，教师往往通过课堂观察、作业批改等方式了解学情，这种方式虽然直观但效率有限，难以全面把握每个学生的具体情况。而如今，教师可运用现有的智能工具，实现更高效、更全面的学情诊断。以中学普遍使用的问卷星为例，在开展《蓝染世界》单元教学前，教师可以设计一份包含多个维度的课前问卷。问卷内容不仅包括基础的选择题，如“你对蓝染工艺了解多少？”还可以设置图片排序题，让学生对不同的蓝染纹样按喜好程度排序，更可以设计简单的创作题，如“请用简笔画勾勒你想象中的蓝染图案”。这些题目既能够测试学生的已有知识，又能了解其审美偏好和创意潜能。系统自动收集和分析问卷数据后，可以生成直观的可视化报告，帮助教师快速识别出班级中哪些学生对传统纹样特别感兴趣，哪些学生更关注染料化学反应的原理，哪些学生则表现出较强的创意设计能力。这种多维度的学情诊断不仅限于课前。在教学过程中，教师还可以利用 ClassIn 等互动教学平台的实时反馈功能，通过课堂小测验、投票互动等方式持续收集学生的学习数据。比如在讲解蓝染技法后，可以立即发起一个快速投票，了解学生对不同技法的掌握程度。这些动态数据的积累，为教师调整教学策略提供了实时依据，以确保学习路径的设计始终建立在对学情的准确把握之上。

（二）路径核心：动态化的内容推送与活动设计

在准确诊断学情的基础上，我们需要构建动态化的内容推送与活动设计机制。这个机制的核心是根据学生的不同特点和发展需求，提供差异化的学习任务和支持资源，让每个学生都能在适合自己水平的挑战中获得成长。以《日常空间》这一设计应用课程为例，教师可以依托希沃白板等智能教学平台，设计三级递进的学习路径。对于基础较弱的学生，系统推送空间透视的微视频讲解和临摹练习任务，通过分解复杂的空间表现技法，帮助学生逐步夯实造型基础。这些微视频通常时长控制在 5-8 分钟，重点讲解一个核心知识点，配以清晰的示范步骤，学生可以根据自己的学习进度反复观看。完成基础练习后，系统会自动检测学生的掌握情况，决定是否推送进阶内容。

对于已经掌握基础技能的学生，系统会推送大师作品分析任务和创意设计挑战。例如，在学习空间表现技法后，学生需要分析柯布西耶等建筑大师的空间设计理念，然后完成一个“改造我的书房”的创意设计任务。此时系统会提供相关的参考案例和学习支架，如设计思维导图、创意激发卡片等工具，帮助学生拓展设计思路。对于学有余力且对数字技术感兴趣的学生，系统会提供利用希沃白板内置的 3D 建模工具进行虚拟空间构建的拓展任务。学生可以通过简单的拖拽操作，构建三维空间模型，并从不同角度观察空间效果。这种数字化的创作方式不仅激发了学生的兴趣，也培养了他们的空间想象力和技术应用能力。整个学习过程中，智慧课堂系统会自动记录每个学生的学习进度和任务完成情况，教师可以随时查看班级整体情况和个别学生的进展，及时进行干预和指导。这种动态化的内容推送机制，让每个学生都能在适合自己水平的轨道上向前迈进。

（三）路径保障：过程性的智能反馈与调节

个性化学习路径的有效实施离不开持续的过程性反馈和动态调节机制。这个机制既要提供及时的技术性反馈，帮助学生改进创作技能，又要保持足够的灵活性，允许根据学生的学习进展进行路径调整。教师可以利用现有的技术工具实现这一目标。例如，在学生进行素描练习时，可以通过 ClassIn 平台的 AI 评画功能，对上传的作品进行基础技术分析。该系统基于图像识别技术，能够对作品的构图均衡性、明暗关系对比、比例准确性等技术要素提供量化的反馈建议。比如，系统可能会提示：“暗部区域可再加深以增强体积感”或“主体物位置可稍向左调整以使构图更均衡”。这种技术性反馈虽然不能替代教师的艺术指导，但能够为学生提供及时的参照，帮助他们在教师个别指导的间隙进行自主调整。而且智慧学习系统会根据学生的任务完成质量和速度，动态建议学习路径的调整。当系统检测到某个学生在基础练习中表现出色，就会建议其进入进阶阶段的学习；相反，如果发现学生在某个知识点上存在困难，就会自动推送补充性的学习资源，甚至建议返回巩固相关基础内容。这种动态调节机制确保每个学生都能按照自己的节奏稳步前进，既不会因为进度过快而跟不上，也不会因为进度过慢而感到无聊。最后，系统还会生成详细的学习分析报告，帮助教师把握每个学生的学习状况。报告不仅包括任务完成情况，还会分析学生的努力程度、进步幅度以及可能存在的困难点。数据为教师的个性化指导提供了有力支持，让教师能够更精准地了解每个学生的需求，提供更有针对性的帮助。在整个过程中，教师始终处于主导地位，技术提供的反馈和建议只是辅助工具，最终的艺术评判和深度指导仍然需要教师专业智慧的介入。

三、技术支撑：现有AI 工具在教学场景中的务实应用

推进个性化学习路径的过程中，我们不需要追求昂贵的高端技术，而是要善于发现和运用校园中已经普及的智能工具。许多学校配备的教学平台和软件本身就具备强大的功能，只要用心挖掘，就能为美术教学提供有力支持。关键在于教师如何根据教学需求，创造性地运用这些工具，使其真正服务于学生的个性化学习。

（一）利用智能教学平台的交互与数据分析功能

现代中小学普遍配备的智能教学平台，如希沃白板和ClassIn，已经成为教师开展个性化教学的重要助手。这些平台内置的互动功能不仅丰富了课堂形式，更重要的是为教师提供了便捷的学情数据收集渠道。以《戏妆交辉》这一课为例，教师可以在希沃白板上快速创建一个“我最感兴趣的戏曲脸谱角色”投票活动。学生通过平板设备或手机参与投票，系统会立即生成可视化结果，直观显示班级整体的兴趣分布。这些实时数据帮助教师及时了解学生的偏好，为后续的分组探究活动提供依据。除了投票功能，这些平台的分组任务管理也值得深入利用。教师可以根据学生的学习特点和能力水平，在系统中创建异质或同质分组，为不同小组分配差异化的学习任务。比如对戏曲文化了解较少的小组可以从脸谱的象征意义入手，而已经有基础的小组则可以探究不同剧种脸谱的演变历程。系统会自动记录各小组的讨论过程和成果，教师可以随时查看各组进展，给予针对性指导。学生可以将创作过程中的草图、半成品和最终作品上传至平台，同伴之间可以进行点评和交流。系统会自动收集这些互动数据，形成每个学生的参与度报告，帮助教师发现那些在传统课堂中可能被忽视的个体。

（二）借助轻量级创意软件支持个性化表达

设计类课程教学中，选择合适的数字工具也是非常重要的，中学美术课堂可以引入一些操作简便但在设计领域广泛应用的软件，如 Canva 和稿定设计。这些在线设计工具虽然看似简单，但其内置的 AI 辅助功能能够有效支持学生的个性化创作。以《霓裳之舞》服装设计课程为例，学生使用 Canva 进行设计创作时，工具会根据学生输入的主题关键词自动推荐相关的设计模板、配色方案和素材元素。这种智能推荐不是要限制学生的创意，而是为了降低技术门槛，让学生能够快速实现自己的想法。比如，当学生输入“中国传统服饰”时，系统会推荐云纹、刺绣等传统元素；输入“未来科技”时，则会提供金属质感、流光效果等现代元素。这些工具都支持高度自定义。学生可以在 AI 推荐的基础上进行自由调整和组合，形成独具个性的作品。在这个过程中，AI 扮演的是辅助者的角色，提供技术支持和灵感启发，而创意主导权始终掌握在学生手中。教师需要注意的是引导学生正确看待 AI 生成的内容，将其作为参考和起点，而不是简单地复制粘贴。最后，学生完成一个设计后，可以一键生成适用于不同场景的版本，如手机壁纸、明信片、海报等。这种即时反馈让学生能够直观看到自己作品的应用效果，增强学习

成就感。

（三）创建数字作品集以实现成长追踪

建立电子成长档案袋是跟踪学生个体发展的有效方式。教师可以利用学校已有的云存储服务，如百度网盘或腾讯文档，为学生创建个人作品空间。每个学生都有自己的专属文件夹，按照时间和主题分类保存学习过程中的各类资料。如在《日用器具》设计单元中，学生需要记录从调研、构思到制作的全过程。他们可以将市场调研的照片、灵感草图、不同版本的设计方案、模型制作过程以及最终成品都上传到云盘中。这些材料不仅反映了最终成果，更珍贵的是展现了学生的思考过程和进步轨迹。教师定期浏览这些档案，能够发现每个学生的独特成长路径。

智能化的分析工具可以帮助教师更好地理解这些作品数据。比如通过分析学生上传作品的类型分布，可以看出某个学生更偏爱哪类创作题材；通过对比不同时期的作品，能够发现学生创作风格的变化；甚至可以通过分析修改次数和版本更迭，了解学生的努力程度和执着精神。这些分析结果都为个性化指导提供了参考依据。不过需注意的是，数字作品集的建立应该强调过程性而非结果性。教师要鼓励学生保存创作过程中的失败尝试和中间版本，这些往往比完美成品更能反映学生的思考过程。同时，要建立良好的文件命名和分类规范，方便后续的查找和分析以及定期组织学生回顾自己的作品集，进行自我反思和总结，这也是培养元认知能力的重要途径。

四、挑战与展望

在拥抱技术的同时，我们必须保持清醒的认知，规避可能存在的风险。一方面，需警惕“技术至上”的误区。AI 生成的任何数据和分析报告都只能是教学决策的参考，绝不能替代教师对学生情感、创作意图和作品中生命力的洞察与评价。教师的专业引领、情感关怀和人格影响是任何机器无法替代的。另一方面，要关注数据隐私与伦理问题。在收集和使用学生学习数据的过程中，必须遵循最小化原则，明确告知并获得授权，确保数据安全，用于教学改进而非给学生贴标签。

未来，AI 技术在美术教学中的应用将更趋于深化和融合。它或许能更智能地分析艺术大师的风格，为学生临摹与创新提供参考；或许能虚拟还原历史场景（如《第 5 课 敦煌·千年》），让学生沉浸式地感受文化脉络。但无论技术如何演进，其核心价值始终在于：赋能教师，成就学生。最终的目标，是建立一个以学生创意为中心，技术隐形支持、教师智慧引导的高效、人文、充满创造活力的新型美术课堂。

结语

将 AI 技术应用于构建个性化学习路径，是响应美术教育数字化转型与素养导向教学改革的有益尝试。它主要是解决实际教学中的真问题——学生个体差异与创造性培养之间的矛盾。本文提出的框架策略，强调了对现有通用技术的务实应用，目的是让 AI 作为一种温和而有效的辅助工具，融入到“创意实践素养”培育的全过程。它帮助教师从部分重复性工作中解脱，更专注于启发、引导与深度互动，最终让每一位学生都能在跨学科的美术学习中，找到属于自己的创作节奏与表达语言，让美的种子在个性化的土壤中生根发芽。

参考文献

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