AI赋能下的设计教育革新:韩国高校经验及对我国环境设计教学的启示

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生成式人工智能技术的发展正在深刻改变各学科的教学模式。自 ChatGPT 等大型语言模型问世以来，人工智能已经渗透到教育、创意、商业等多个领域。在设计教育领域，AI 的运用尤其迅速，韩国部分高校已经在视觉设计、工业设计、环境设计等专业中广泛引入 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion 等工具。相较之下，环境设计专业作为空间构造与人居环境优化的重要交叉领域，AI的引入不仅改变了设计方式，也重新定义了设计流程。相较而言，我国环境设计本科教育在课程内容和教学模式上存在一定滞后，与行业需求出现脱节。本文将探讨韩国高校设计专业在AI技术应用方面的现状和特点，并结合当前我国环境设计专业本科教学的问题，提出可借鉴的改革方向，分析AI技术在课程重构中的潜在价值。

1.1  教学工具与平台的融入

韩国多所高校环境设计相关专业已将 AI 技术纳入教学体系。以国民大学为例，该校早在 2021 年设立“AI设计学科”，四年制本科课程中前两年设置人工智能基础、编程课程，后两年则深入探讨 AI 在服务设计、品牌、空间可视化等方面的具体应用^[1]。学生可通过生成设计课使用 Midjourney、DALL·E等工具进行创意发散，通过ChatGPT编写项目陈述和调研报告，并在产学合作项目中完成AI辅助的设计方案。

首尔大学环境大学院环境设计系近年来积极将人工智能技术引入环境设计教育与研究之中，形成了“技术—设计—城市”融合的跨学科教学体系^[2]。该系开设有如《人工智能与城市设计》与《城市大数据与AI应用》等课程，内容涵盖生成式AI、机器学习在城市形态分析、空间优化、可视化表达等方面的应用实践。课程强调实际操作与案例驱动式学习，学生不仅学习AI算法基础，还通过Python等编程语言掌握空间数据处理与图像生成能力。此外，环境设计系与AI研究所（AIIS）及工学院合作，组织城市模拟、环境预测等联合研究项目，为学生提供真实情境中的AI设计训练平台。通过这一系列教学与研究安排，首尔大学环境设计系在推动AI技术与城市空间创新融合方面发挥了引领性作用，也为高阶设计教育在AI时代的转型提供了示范。

这些案例显示，AI在韩国环境设计类教学中主要扮演三个角色：创意发想与图像生成的助推器；项目表达与汇报材料的文案工具；设计过程模拟与评估的技术支撑。通过与传统工具（如 Rhino、SketchUp）融合，AI工具成为设计全流程中的有力补充。

1.2  课程内容与教学实践

一些韩国高校更是开设了融合AI与设计的新专业方向（如表1）。例如，国民大学于2021年成立了“AI设计学科”本科专业，在四年课程中系统融入人工智能技术与设计教育。该专业一、二年级教授大数据、人工智能基础和Python 编程等技术课程与设计基础并行，三年级设有“AI与服务设计”“自然语言处理实训”“生成设计”等跨领域课程，帮助学生学习AI在交互、视觉传达等方面的应用。在四年级，学生通过产学合作项目完成AI设计作品集和毕业设计，并以新形式举办毕业展来对接业界需求。这一课程设置充分体现了技术与设计并重、理论与实践结合的教育理念。此外，韩国顶尖艺术院校也积极探索将AI创作纳入课程。弘益大学（Hongik University）研究生院品牌设计专业早在2022年就将AI图像生成引入课堂，并在学术会议上分享了教学成果^[3]。这一案例引起韩国设计教育界的广泛关注，各主要院校纷纷加快在课程中融合AI技术的步伐。可以说，韩国高校已初步形成了课堂讲授＋实践工作坊＋产学合作相结合的AI辅助设计教学生态。

表1    韩国高校AI辅助设计教学实例

上述案例表明，韩国设计类专业已在本科教学中积极实践AI辅助设计：一方面通过专门课程、实训和新专业方向，将Midjourney等生成式AI工具和设计课程深度结合；另一方面灵活运用研讨会、工作坊等教学模式，鼓励师生共同探索ChatGPT等新技术。这种快速响应技术发展的教学实践，为韩国设计教育注入了新的活力。

韩国高校在推动AI融入设计教育的过程中，形成了一系列具有借鉴意义的教学模式和课程结构特点：

（1）技术与设计并重的跨学科课程体系：韩国院校注重培养“设计+科技”复合型人才，在课程结构上平衡设计美学与数字技术。例如国民大学AI设计专业低年级即加入编程、大数据基础课程，高年级开设生成设计、交互技术等前沿课程。这种跨学科课程体系使学生既具备设计思维，又掌握一定的技术工具，为未来适应智能化的设计岗位打下基础。

（2）项目制教学与产学研结合：注重实践教学是韩国设计教育的一大特色。高校普遍采用项目制、工作室制教学，将企业真实课题或社会问题引入课堂，让学生团队协作完成设计方案。在国民大学AI设计专业，四年级学生直接参与校企合作项目，并以项目成果作为毕业设计的一部分。这种做法强化了产学研融合，学生在校期间即获得与企业对接的实践经验，提高了毕业即就业的胜任力。许多高校还与知名设计公司、行业协会合作开设联合课程或实习计划，形成教学-研究-产业闭环，确保课程内容紧跟产业变化。

（3）灵活多样的教学方法：韩国设计类专业在教学方法上勇于创新，以适应快速变化的技术环境。例如引入工作坊和竞赛驱动学习，允许高年级学生或业界导师主持短期课程，分享最新的AI应用案例（如前述国民大学由学生主导AI工作坊的实践）。在教学中广泛使用在线协作平台和数字化工具，实现师生间、跨学科间的实时协同。疫情期间，部分院校还曾利用元宇宙平台开展线上设计课堂，探索虚拟空间中的教学新模式。这些灵活教学法提高了学生学习的积极性和对新技术的适应能力。

综上，韩国设计教育的成功经验在于：快速更新课程内容、加强实践与产业联动、推动学科融合，并通过多样化的教学模式激发学生创造力。这些特点为我国环境设计专业的教学改革提供了有益思路。

当前我国环境设计（环境艺术设计）本科教育在课程设置和教学实施上存在一些亟待解决的问题（如表2）：

表2    中韩环境设计教学对比表

（1） 课程内容滞后，缺乏前沿技术：课程设置与教学内容相对滞后，无法全面覆盖快速发展的行业需求^[4]。许多课程仍以传统理论授课为主，缺乏对最新设计趋势和技术的及时更新与应用，如智能化设计、可持续设计等前沿领域在课程中涉及较少，导致学生知识结构与行业实际需求脱节。

（2）实践教学薄弱，产学脱节明显：实践环节相对薄弱，学生在校期间缺乏参与真实项目的机会。虽然部分高校通过校企合作引入了一些实践项目，但总体数量和质量不足，难以有效提升学生实战能力。一项针对环境设计专业毕业生的调查显示，超过60%的受访者认为在校期间实践经验不足，直接影响了毕业后的就业适应能力。

（3）师资与资源不足，教学与业界脱离：部分高校对环境设计专业的投入不足，教学设施陈旧，难以满足现代化教学需求^[5]。同时缺乏既有学术背景又有行业实践经验的“双师型”教师。教育部统计显示，环境设计专业中具备行业实践经验的教师比例不足30%，教师队伍实践能力的欠缺导致教学内容与实际应用进一步脱节。

（4）跨学科融合不够，创新能力培养不足：环境设计专业涉及建筑、景观、室内等多个领域，本应要求学生具备广博的跨领域知识^[6]。但目前许多院校的课程体系相对封闭，缺少与建筑、计算机、心理学等相关学科的交叉互动机会。学生缺乏跨学科视野，限制了综合创新思维和解决复杂问题能力的培养^[7]。

上述问题导致我国环境设计专业的人才培养与业界需求存在一定落差，不利于学生应对数字化转型背景下的新挑战。针对这些不足，有必要借鉴国际经验，对课程和教学模式进行系统改革。

面向我国环境设计本科教学的上述痛点，韩国高校的经验提供了可资借鉴的思路。为缩小差距、提升教学质量，可以从以下几方面入手进行改革：

（1）更新课程结构，融入前沿技术：加快课程体系改革，及时将AI等新兴技术纳入环境设计专业课程模块中。可借鉴韩国高校做法，在低年级增设数字技术基础课程（如计算机辅助设计、编程基础），在高年级开设生成式设计、智能设计等专题选修，介绍Midjourney等AI工具的原理与实践方法^[8]。同时，及时引入可持续设计、智慧城市、交互设计等新趋势内容，完善课程体系的前瞻性，使学生掌握行业最新技能，缓解课程内容滞后的问题。

（2）加强实践教学，深化产学研合作：借鉴韩国项目制教学模式，强化实践环节在教学中的比重。鼓励高校与知名环境艺术设计公司、建筑事务所、景观设计机构等建立长期合作，开发工作室课程或联合毕业设计项目，让学生在真实课题中锻炼实战能力。推行产学合作导师制，邀请企业一线设计师参与指导课程或举办讲座。借鉴国民大学的产学研项目经验，将企业课题引入毕业设计，提升学生作品的实用价值。通过多渠道增加学生在校实践机会，弥补实践教学薄弱的短板。

（3）推进跨学科融合，拓展知识边界：环境设计专业应打破学科壁垒，构建跨学科交叉的人才培养模式。韩国高校创建AI设计等跨学科专业的举措值得参考——国内可探索环境设计+计算机的复合培养，在课程中融入数据可视化、编程、交互技术等内容。推动环境设计专业与建筑学、城乡规划、计算机科学等相关学科开展选修课互认、联合工作坊等合作，培养学生跨域思考能力。鼓励教师开展跨领域科研，将人工智能、认知心理等研究融入教学，带动课程内容升级。跨学科融合将有助于提升学生的综合素质和创新能力。

（4）提升师资与学生的数字素养：参考韩国高校快速应对AI浪潮的举措，加强对教师和学生的培训。定期举办AI设计技能工作坊，邀请国内外专家演示ChatGPT等工具在设计教学中的应用，更新教师的知识结构。鼓励青年教师赴企业挂职锻炼，了解最新行业动态。对学生开设AI工具应用辅修课程或讲座，使其熟练使用BIM建模、VR展示、生成式AI图像创作等技术。通过提高教师的数智教学能力和学生的数字素养，营造良好的智能化教学氛围，加速教学模式从传统向智能转型。

通过以上改革举措，可以逐步解决当前环境设计专业课程滞后、实践不足、脱节封闭等问题，让我国高校的培养方案与AI时代设计行业的需求接轨。

在推动课程体系改革和教学模式转型的过程中，AI技术不仅作为辅助工具被引入课堂，更在深层次上改变了环境设计专业的教育逻辑与能力培养方式。相较于传统教学以教师经验驱动和统一标准传授为主的模式，AI的嵌入为教学提供了更加智能化、个性化与系统化的支持机制（如图1）。它不仅提升了教学内容的适应性和开放性，也扩展了学习方式和设计实践的可能边界。具体而言，AI在课程重构中的潜在价值主要体现在以下几个方面：

图1    AI 辅助环境设计教学路径示意图

（1）个性化学习路径：AI赋能的智能教学系统能够基于大数据分析学生的学习行为，为每个学生量身定制学习资源和进度规划，提供个性化的学习路径。这种因材施教的模式有助于满足不同学生的需求，提高学习效率，并激发学生的学习动力和创造力。例如，智能系统可以针对学生薄弱的知识点推送专属练习，推荐其感兴趣的设计风格案例，从而让热衷生态景观的学生和偏好室内陈设的学生都能各有所长。

（2）实践性的提升：AI技术为模拟真实设计实践提供了强大工具。通过虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等交互技术，可构建接近真实的虚拟场景供学生进行设计方案演练和环境漫游体验。这大大增强了教学的沉浸感和实践性，学生可以在虚拟环境中尝试材料搭配、光影效果等设计决策，及时看到效果并迭代优化，培养动手能力和空间想象力。此外，生成式AI（如Stable Diffusion）能够快速产出多样化的方案草图，辅助学生进行创意发散和方案比较，减少繁琐绘图时间，把精力更多投入到方案优化和创新上。总体而言，AI让实践教学从课题模拟走向虚实结合，显著缩短课堂与实际项目的距离。

（3）跨学科整合与协作：AI作为“连接器”可以促进环境设计与其他学科知识的融合。智能设计平台往往综合了建筑、工程、计算机等领域的数据和功能，为环境设计专业提供了开放的协同平台。例如，在城市公共空间设计课题中，引入AI城市模拟系统，可结合交通工程的数据和社会学的用户行为模型，让设计方案评估更科学全面。再如，AI支持的设计平台上可能集成结构力学分析、能耗模拟等工具，使环境设计学生在方案设计时就能考虑多学科因素。这样的跨学科交互培养了学生解决复杂问题的能力，同时也增强了团队协作精神学生在项目中扮演不同角色（如参数设计、效果图可视化、数据分析），在协同中学习他领域知识，毕业后更能适应多专业合作的工作模式^[9]。

此外，AI技术对环境设计教育的价值还体现在持续学习支持（通过智能辅导系统提供即时反馈和长期学习档案）以及创新思维激发（鼓励大胆试错和多样化思路）等方面。可以预见，随着AI深入介入教学，环境设计课程将从内容到形式发生深刻变革，培养出更具数字时代竞争力的设计人才。

韩国高校在设计类专业中率先探索了AI技术的应用，为设计教育改革提供了宝贵经验。从引入Midjourney等生成式AI工具辅助创意，到构建跨学科融合的AI设计新专业，再到强化产学合作的项目教学，韩国的实践证明：顺应技术趋势、勇于革新课程体系，可以有效提升教学质量和人才培养契合度。反观我国环境设计本科教育，正面临课程内容陈旧、实践脱节等挑战，亟需通过借鉴国际经验来推动自身的转型升级。通过在课程中融入AI等新技术、加强实践教学和跨学科合作、提升师生数字素养，我国高校环境设计专业有望逐步构建起面向未来的教学新模式。人工智能技术的合理运用，不仅能提升学生的创新实践能力，也将重塑设计教育的形态与内涵。展望未来，只有不断革新教学理念、主动拥抱AI等前沿技术，环境设计专业才能培养出引领时代的设计人才，在瞬息万变的数字化时代中保持竞争力和创造力。

参考文献

1 国民大学AI设计学科. AI设计学科课程介绍[EB/OL].  [2021-09-01]. http://aidesign.kookmin.ac.kr. 

 2 首尔大学环境大学院. 环境设计系课程与研究介绍[EB/ OL]. [2023-10-15]. https://gses.snu.ac.kr. 

 3 弘益大学视觉设计学院. 利用AI图像生成工具的设计教育案例分享资料[Z]. 首尔: 弘益大学视觉设计研究生院, 2022.

4 郭娟. 人工智能视域下高校教师教学力提升策略研究[D]. 南京航空航天大学,2020. 

5 李彦锦,王帆,周诚,覃文波.生成式AI在工程设计中的研究与应用综述[J].土木工程与管理学报,2023,40(05):102-112.DOI:10.13579/j.cnki.2095-0985.2023.20220827. 

6 徐舒婕.论跨学科背景下的创新思维在高校环艺教学设计中的表现[J].设计艺术(山东工艺美术学院学报),2015(06):110-113. 

7 教育部高等教育司. 全国高校环境设计专业教学质量评估报告[R]. 北京: 高等教育出版社, 2023. 

8 Hong, S.-G., et al. (2024). A case study on spatial design education  for lower-grade university students using generative AI. Journal of  the Korean Institute of Interior Design, 33(5), 57–66. 

9 Sreenivasan, Aswathy, and M. Suresh. “Design thinking and artificial  intelligence: A systematic literature review exploring synergies.”  International Journal of Innovation Studies (2024), 8(3): 297-312.