摘要：人工智能技术发展迅速对设计学领域研究生培养模式产生了很大影响。本文将设计学研究生作为研究对象，涉及产品设计、环境设计、视觉传达设计以及数字媒体艺术设计等多个方向，深入探讨在人工智能背景下如何有效地将设计思维培养和 AI 工具教学整合。研究发现，通过搭建跨学科课程体系、推行项目驱动教学方式、重视伦理素养方面的培育等办法，可切实提高研究生创新设计思维水平以及 AI 技术运用能力，从而给设计教育高质量发展带来新的模式参考。

关键词：人工智能；设计思维；研究生教育；教学策略；交叉学科

1. 引言

人工智能时代来临，设计行业面临重大变革与挑战，要对学生思维能力提出新培养要求 [1]。设计思维是设计学人才培养核心理念，其培养模式应将创新适应全新的技术环境。在此背景下，怎样将 AI 工具有效融入设计学研究生教学，培育学生创新设计思维，成为了设计教育前沿领域重要课题[2]。

当前，国内已着手积极探寻人工智能同设计教育相融合的具体路径，这为设计思维培育以及 AI 工具教学二者融合积累了宝贵的实践经验。本文依照设计学研究生所具有的培养特性综合分析，去深入剖析 AI 工具于教学当中应用的各类策略，目标在于构建起面向未来的能够有效培养设计思维的模式，为高等教育人才培养模式提供理论参考，推动创新设计思维的深化与发展。

2. 设计思维与AI 工具融合的教学价值

设计思维作为一种以人为中心的问题解决方法论，其在培养过程中，一般会涵盖同理心建立、问题定义、创意设想、原型制作和测试这五个阶段[3]。因此，随着AI 工具介入，每个环节都有了了增强与变革的可能性。

2.1 设计思维培养面临的新机遇

在智能时代，设计思维的培育迎来了全新的发展契机。其一，AI 工具可助力学生高效收集并分析用户数据，更为精准掌握用户需求；其二，借助协同设计的方式，可帮学生挖掘用户的潜在需求，进一步加深对用户需求的认知。人工智能的时代已然来临，未来的教育将更应注重设计思维的引导，将教师指导融入学生设计思路中 [4]。

设计思维同 AI 技术相互融合已然变成设计教育向前发展的必然走向。人工智能已然孕育出了跨越时代的全新艺术形态、全新的设计流程以及不一样的产业样态，这就规定设计教育务必要朝着智能化以及跨学科的方面去转型，并且着重指出培养学生的AI 素养以及创新才能有着重要的意义[1]。

2.2 AI 工具对各设计思维环节的增强效应

AI 工具对于设计思维的每一 个阶段都能够起到明显的强化作用。在同理心建立阶段，AI 情感分析工具能够对数量众多的用户访谈数据以及 助力学生察觉用户潜在的情感方面的需求以及存在的痛点，进而使得用户研究在 个层面上都得以提升[4]。在问题定义阶段，AI 聚类分析工具可帮学生从较为复杂的用户数据里辨别出关键的问题，从而精准地对设计挑战予以定义。

在创意设想阶段，AI 工具能够依据文本提示 司来 成数量极为庞大的创意方案，如此一来便可以让学生的创意思维在广度方面得以拓展，进而突 。在原型制作和测试迭代阶段，AI 工具还有预测分析工具能够较为迅速地生成多个不同版本的设计方案，并且还能够预测用户针对各个不同方案所会产生的反应，如此便能让设计效率大幅度地提升 [5

表1 ：AI 工具对设计思维各阶段的增强效果

2.3 交叉学科的设计思维培养特点

设计学领域的研究生所涉及的方向众多，如产品设计、环境设计、视觉传达设计以及数字媒体艺术设计等都包含在内，其设计思维的培养有着十分突出的交叉学科特性 [6]。这样的特点促使 AI 工具在应用的时候要依据不同的专业方向做出差异化的调整。结合跨学科协作教学法将艺术、工程、心理学等领域的内容引入课堂，构建起多维度的设计思维模式[6]。

交叉学科的特性要求对学生的教学 在技术操作层 重设计思维和计算思维的融合，以此来培育学生运用 AI 工具去发现 设计思维强调同理心和以人为本理念，因此结合 AI 工具对教学中 应有积极意义 生创作更能立足于实际需求，更富于人性色彩，促进学生对人工智能与人类社会相互关系的理解

3 面向AI 工具的教学策略框架构建

基于设计思维和 AI 工具相融合具有的价值，应当构建起系统性的教学策略框架，以此切实有效地提升研究生设计思维方面的能力。本文给出以下四维教学策略。3.1 梯度化课程结构设计

针对设计学研究生的专业背景和AI 技术基础，应采用 " 普及- 专业- 进阶" 的三阶段梯度化课程结构开展教学工作 [2]。首先，在普及阶段，开设人工智能方面的通识课程，从而使学生了解 AI 技术的发展历程、核心概念及在设计领域的应用场景。借助理论讲座以及 AIGC 创新应用指导实践课程，促使学生对于人工智能给艺术生态带来的影响建立基本的认知框架[2]。

在专业阶段，结合不同的设计方向来开设不同工作坊，比如针对视觉传达专业的 AIGC 图像生成工作坊，针对产品设计专业的参数化智能设计工作坊等[5]。在进阶阶段，引导研究生在相关设计中充分且深入地应用AI 工具，进而开展跨学科的创新项目。这样的一种梯度化的课程结构，充分考虑了学生的认知规律以及技术掌握进程，从通识层面逐步过渡到专业层面，从理论知识延伸到实践操作，由此形成了一条完整的、连贯的学习链条。

3.2 项目驱动的实践路径

设计思维的培育，其核心要义在于实践层面的应用。项目驱动教学是达成 AI 工具和设计思维相融合的个有效的途径。借助与企业展开合作所涉及的实际项目，使学生能在真实的场景中运用 AI 工具去处理复杂的设计问题。将设计思维的方法论与人工智能课程教学活动相结合，以具体项目为载体，能够使课程更加丰满，让学生创作的作品更能立足于实际[7]。

3.3 伦理与批判性思维引导

在 AI 技术设计领域赋能的背景之下，伦理素养以及批判性思维的培育变得格外重要[2]。人工智能有着一系列关于原创性、著作权还有设计伦理等方面问题的探讨。因此，在教学环节当中，要引导学生思考 AI 生成内容的知识产权归属、AI 技术滥用等可能带来风险的问题 [2]。

在教学设计中，可要引导学生探讨 AI 工具于设计实践里面临的伦理困境，来培育学生的责任心和创新意识。尽管人工智能在设计领域有着显著的优势，但人类在创意、情感、美学等方面的独特价值是不可替代的。因此，在采用 AI 工具进行教学的时候，应当着重强化对学生人性化设计理念的培育工作，让技术的应用和人文的关怀维持在一种平衡的状态[4]。

3.4 动态性评估体系

传统的设计教育评估往往把重点放在最终作品的视觉呈现效果和完成的程度上，而 AI 工具与设计思维相融合的教学模式则需更多留意过程性、多维性和动态性。应当构建起能够贯穿整个设计过程的评估机制，全方位地对学生所具备的综合能力加以考察[1]。

评估指标应当包含：AI 工具应用合理性、设计思维系统性、解决方案创新性、人文价值体现以及跨学科知识整合。要从学生、教师以及高校管理者三个教育主体的角度去出发，完善设计思维在高等教育领域的评估机制[1]。

表2 ：AI 工具与设计思维融合的教学评估维度

4 教学实施中的挑战与应对策略

虽然 AI 工具给设计思维培养带来了新的契机，但在实际的教学实施进程中依旧面临挑战，这就需要采取与之相对应的应对策略。

4.1 跨学科师资队伍建设

AI 工具同设计思维相结合开展教学活动，面临的首要难题是跨学科师资存在短缺的情况[6]。具体而言，从事设计专业的教师可能对于 AI 技术的理解程度有限，而计算机专业的教师可能对设计思维方法论的认识也不够充分。应对这样的挑战，高校可借助跨院系合作以及与企业联合等多种途径，来组建多元化教学团队施行跨学科协作。跨学科教学法可以为未来的产品设计教学提供了更广阔的视野和创新空间，推动设计教育走向更加多元化和前沿化的发展方向。[6]。

4.2 技术依赖与人性化平衡

人工智能应用到教学当中时，怎样去平衡技术应用以及人性化，防止过度依靠技术工具，导致学生原创思考以及情感共鸣能力降低，也是一个关键的挑战。在价值歧视问题上，人工智能很难像老师那样引导学生进行深度思考。

为解决这个问题，在教学环节当中应当着重去强调AI 工具具备的 “辅助性” 特点，而不是让它呈现出 “主导性” 的态势。学生不仅要掌握传统的设计技能，还要能够理解和应用人工智能技术，找准定位，快速解决问题；要清晰地界定技术在设计流程里所处的位置，其作用在于增强学生的创造力，而不是对之予以替代 [4]。人工智能的时代已来临，这对设计教育的发展产生了极大影响。因此，未来的设计教育要更注重设计思维的引导，将教师指导融入学生设计思路中 [4]。

5 结论

人工智能技术的飞速发展正重塑设计教育方式和内容。本文通过分析AI 工具与设计思维培养的融合价值，构建了包含梯度化课程、项目驱动实践、伦理思维引导等教学框架，为设计学研究生教育提供了系统化的改革方向。

研究清晰地表明，AI 工具同设计思维相融合，并非仅是单纯的技术层面简单叠加，而是在方法论层面展开了一次深刻的重构 [1]。此番重构进程推动着我们去重新思考设计教育到底具备怎样的本质，在智能技术日益普及的背景下，怎样培育那些科技难以替代的人类特质。人工智能时代高等教育创新设计思维培养模式需要从学生、教师和高校管理者等教育主体出发进行重塑 [1]。

面向未来，我们在教学实践同时持续探索并优化 AI 工具的应用策略，重视技术素养与人文素养的平衡发展，构建更为开放、协作且跨学科的学习生态 [2] [6]。并且，伴随 AI 技术的发展，设计思维培养模式同样需要保持动态更新，及时吸纳新技术和新理念，给设计学研究生预备面向未来的教育条件[1]。

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课题信息：2024 年校级研究生教育教学改革项目 - 人工智能时代跨省一流高校设计学专业研究生培养改革研究 YJSJG202404