AI环境下的传媒实验教学模式和过程探讨

摘要：从理念到技术，传媒实验整体滞后于信息技术的发展，不能满足创新型高素质传媒人才的培养需求。人工智能技术的飞速发展给传媒实验的改革和创新带来了契机。传统媒体实验存在内容程式化、实验内容脱离业界需求、实验环节缺乏有效指导等几个突出的问题，不能有效激发学生的积极性，实验教学效果差，是培养高素质传媒人才过程中的短板。针对传统媒体实验教学存在的突出问题，文章探索AI环境下的教师、学生、教学资源的定位，设计AI环境下的传媒实验教学模式，为强化实验教学效果提供理论模型和实践指引。文章主要采用文献研究、归纳推理和模型设计的方法，充分借鉴其他领域的先进思想、先进方法和新兴技术，设计AI环境下的传媒实验教学模式和过程模型，并设计各个模块的功能，分析各模块之间相互作用的机制。文章设计的AI环境下的传媒实验教学模式将教师从知识传授者变为学生潜力的发掘者，学生从知识的接受者转变为知识的探寻者，教学资源从单一纸质教学资源转变为形式多样的数字化教学资源。AI环境下的传媒实验教学模式的主要特点是人机协同，智慧化的实践教学平台具备资源共享、即时反馈、人机交互、统计分析等功能，能够为学习者提供一个智慧化的实验空间，充分体现以学习者为中心的思想，可为其他实验教学模式的创新提供借鉴。

关键词：AI环境；教学资源；传媒实验；人机协同；实验评价

中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2024）15-0011-04

基金项目：本论文为2025年度河南省高校人文社会科学研究一般项目“新媒体拓宽河南省文旅文创发展新赛道对策研究”成果

人工智能（Artificial Intelligence，英文缩写为“AI”）的快速发展，给各个领域带来了深刻的变革，教育领域同样面临机遇和挑战并存的局面。AI技术以能够解决复杂问题和提供智能决策支持的能力，激发教育教学模式深度变革。智能化教学、因材施教、个性化学习、精准化反馈和指导将成为教育教学的常态。传统的传媒类实验滞后于社会变革和智能化技术的发展，不能适应培养创新型传媒人才的需求。AI技术的成熟和进步，将给传媒实验教学注入强劲的动力。智慧化的实验环境、沉浸式的学习体验、个性化的实验体验，将有效提升传媒实验教学的效率和质量，更加关注学生实际操作和解决问题的能力，培养他们的实践能力和创新思维。

本文在广泛调研、分析相关数据和资料的基础上，设计AI环境下的传媒实验教学模式，从教师定位、学生定位、教材定位、模式探索几个方面深入分析传媒实验教学，旨在为此类实验教学模式的创新提供思路。

一、AI对教育的影响

（一）革新教育理念

传统教育注重应试技巧的培养与学科知识点的传授，不利于学生创造力与独立思维的形成。AI将改变知识的生产方式，教学成为一种以学习者为中心的动态知识生产与建构活动，人机协同将成为社会的发展常态。未来需要更多的创新型复合型人才，因此未来教育的重心应从知识传授向综合素质培养转变，给予学生更多自主探索的时间和空间，提升解决问题的能力，引导学生形成独立、科学和创新的批判性思维[1]。

（二）丰富教学环境

在AI的推动下，教学环境从传统的线下课堂转变为线上空间，学习不再局限于特定的课堂时间与环境，突破了线性时间模式，学习内容也突破了课堂单一的教材资源，学习资源、学习空间泛在化。教师可以通过智能工具整合多媒体资源、3D模型等多种场景资源，供学生学习与交流。

（三）促进教学模式多元化

传统的教学模式多是二元结构，即“师—生”的单一关系。在AI的推动下，教学模式逐渐转变为三元结构，即“师—机—生”的多元协同关系[2-3]。教师可以借助AI技术获得教学资源和学生信息，为学生提供更加精准的指导与帮助。学生也可以利用智能教学工具获得更多样的学习体验，实现个性化学习[4-5]。

二、传媒实验教学既定模式和过程

传媒实验教学是培养传媒人才实践能力的关键环节。实验课程的作用在于使学生将理论知识与实际操作结合，这对学生掌握相关技能和培养学生的应用能力具有重要意义。在长期的教学实践中，传媒实验类课程逐步形成了一套固定的模式。传统的传媒实验教学模式基本将实验课视为教学的一部分，大多是“教师讲解+学生模仿”。其实验教学过程可概括为“教师理论讲解+教师操作演示+学生当堂操作+教师结果评价”。学生在课堂上只是模仿者，再现教师的操作演示，完成教师指定的实际操作任务，再由教师对学生的操作结果作出评价。

传统的传媒类实验课程缺乏系统性、科学性和灵活性，质量差、效率低，存在诸多弊端。

（一）实验内容程式化

传统的传媒实验内容是既定的，以教学内容为导向，学生只需按照教师设计好的实验流程完成实验即可。这种模式下的实验很难发挥学生的主动性与创造性，技能训练不足，不能在实践中得到很好的运用。

（二）实验内容脱离业界需求

传统的传媒实验教学目的在于使学生熟悉传媒业务流程，掌握相关技能，同时注重书本理论知识，教学内容与行业发展脱节，导致学生在实际工作中不能很好地应用所学技能。

（三）实验环节缺乏有效指导

传统的传媒实验教学大多采用大班教学模式，一名教师通常负责30～60个学生的实验教学。不同学生的能力不同，学生的传媒实验缺乏个性指导与即时反馈，学习效率低下，错误不能得到及时纠正。

三、AI环境下传媒实验教学中相关要素的定位

针对传媒实验教学中存在的问题，笔者结合AI技术的发展趋势和优势，论述AI环境下传媒实验教学中教师、学生、教材和实验教学资源的定位。

（一）教师定位

传统的单一教学模式已经无法满足日新月异的传媒业的发展需求。在AI环境下，教师需要转变自身角色定位，从知识的传授者转变为学生潜力的发掘者，承担起指导学生学习和激发学生潜力的职责。教师要提高自身的信息素养，熟练掌握各种传媒设备的操作技能，增强自身的认知能力，整合教学所需的数字信息。以创新实践为中心，不断革新教学方法，培养应用型、复合型人才。在演示性实验课程教学上，教师要强化课件的可视性与交互性，通过智慧工具拓展学习素材，丰富学习资源，打造声、图、文、视频高度融合的多媒体动态交互课件。在设计性和综合性实验教学中，教师要设计开放性教学活动和环节，激发学生的积极思维与探索欲望，要加强与学生的实时互动。要重视实训环节，传媒类专业不同于其他专业，尤其要重视实际操作。除此之外，还可以增加一些业界的交流活动，使学生了解行业最新动态[6-7]。

（二）学生定位

AI技术的发展加快了知识更新迭代的速度，学生应从知识的接受者转变为知识的探寻者。在AI环境下，要培养学生的自主学习能力、批判和创新性思维。这首先要学生转变学习观念，从被动学习转变为主动学习，学习内容也不局限于实验教材，学生可以利用AI工具获取所需的学习资源，有效拓宽知识面，开阔视野，自主探索和解决问题[8]。AI技术可以为学生提供多场景化的实验环境，不局限于传统的实验课堂，还包括游戏化的学习场景等，学生可以根据自己的兴趣找到最适合自己的方法。AI环境下的实验资源丰富多样，为了精准把握所需资源，学生必须增强信息检索与整合能力，学习使用数据处理工具，对信息进行分析与整理。

（三）实验教学资源定位

AI环境下，教学资源从单一纸质教学资源转变为多形式的数字化教学资源。这并不是简单地将纸质版教学资源转变为数字化形式，而是学科知识与数字技术深度融合的产物。区块链、VR、AR、云计算等智能技术的应用使教学资源朝着智能化、个性化、立体化方向演进。数字化教学资源摆脱了传统纸质教学资源对知识进行扁平化描述的缺点，借助传感器、大数据、虚拟现实等技术，可以为学生提供沉浸式的学习体验。教师可以运用互联网和信息技术拓展实验教学资源，互联网上有海量的音频、视频、图片等多媒体资源，教师可将相关资源融入实验教学中，让相关知识和技能以更直观立体的方式呈现在学生面前。丰富的实验教学资源使教师可以根据学生的需求提供个性化的学习内容，满足学生不同层次的学习需求，激发学生的学习热情，强化实验教学效果[9-10]。

四、AI环境下传媒实验教学模式创新探索

传统的传媒实验教学模式，实验要素是指导教师、实验环境和设备、学生。AI环境下的实验中，增加了智慧系统这个要素，并且智慧系统与云端资源实时连接，智慧系统同时担任多个角色，是虚拟的指导教师和助教，是实验环境和设备，也是学生的学习伙伴[11]。

AI环境下，传媒实验教学模式的主要特点是人机协同，智慧化的实践教学平台具备资源共享、即时反馈、人机交互、统计分析等功能，为学习者提供了一个智慧化的实验空间[12-13]。AI环境下的传媒实验教学模式概念模型见图1。

（一）个性化指导实验

传统的实验指导基于指导教师对学生的主观评价。目前，根据学生的学习行为对其进行精准的画像，将根据学习者的学习行为，形成学习诊断报告，教师或智慧系统会根据诊断报告对学生进一步的实验给出指导建议或修正方案[14-15]。

（二）智慧系统辅助实验

智慧实验系统根据学生的学习能力和学习进度，为其定制个性化的实验项目。在学生实验过程中，也会及时提供指导和帮助，答疑解惑，形成人机协同的局面，提供全面、精准的实验指导。

（三）情景再现实验

AI环境下的传媒实验，将借助虚拟现实技术强大的语音、图像、视频处理能力，创设逼真的情境，让实验者获得视觉、听觉等多维度的体验，将枯燥的知识场景式展现，有利于学生掌握。

（四）精准评价

传统的传媒实验评价主要基于教师对学生实验过程和实验结果的评价。AI环境下的传媒实验教学模式，借助智慧系统，可以给予学生精准的评价，对学生的实验给出精准的建议。

五、结语

AI技术的不断发展深刻影响着教育创新和变革。传媒实验是培养适应新媒体发展需求的传媒人才的关键环节。传统的传媒实验教学模式滞后于业界对人才的需求，然而，AI以超强的运算能力和智慧的决策能力，为传媒实验带来海量的实验资源，激发传媒实验教学模式深度变革。AI环境下，因材施教、个性化实验指导、精准化实验反馈和指导将成为传媒实验教学中的常态，但仍有很多问题值得探讨。未来应进一步探讨AI助力下传媒实验教学创新的多维模式和具体实践。

参考文献：

[1] 胡影. ChatGPT对教育的影响：冲击、反思与展望[J].继续教育研究，2023（10）：42-48.

[2] 李永智.新一代人工智能技术对教育的影响[J].教育参考，2023（4）：2-3.

[3] 杨宗凯，王俊，吴砥，等. ChatGPT/生成式人工智能对教育的影响探析及应对策略[J].华东师范大学学报（教育科学版），2023（7）：26-35.

[4] 刘宝存，苟鸣瀚. ChatGPT等新一代人工智能工具对教育科研的影响及对策[J].苏州大学学报（教育科学版），2023（3）：54-62.

[5] 杨晓哲，王晴晴.以ChatGPT为代表的人工智能对教育的影响[J].中国信息技术教育，2023（8）：4-8.

[6] 黎欢.基于实验示范中心的传媒类专业实践教学模式探索研究[J].四川文理学院学报，2021（5）：124-127.

[7] 孙良斌，魏世平.传媒类实验课程的学期内整合设计与探索[J].实验技术与管理，2018（7）：194-197，216.

[8] 于浩，刘照阳，杨灵婷.人工智能对教育的影响及未来教师的素养[J].继续教育研究，2023（10）：49-55.

[9] 杜玉霞，李玉利.教师应用数字教材的伦理风险与防范对策[J].广州广播电视大学学报，2023（2）：14-20，107.

[10] 杜玉霞，贺卫国，刘选，等. STS视角下智能时代数字教材的风险与治理对策[J].北京教育学院学报，2023（1）：56-64.

[11] 陈海军，费德馨.融媒体时代复合型传媒人才跨界培养研究[J].传媒论坛，2023，6（3）：64-66.

[12] 李赛红，李立坚.人工智能赋能高校思政课教学精准化的实践路径探究[J].新闻研究导刊，2023（20）：64-66.

[13] 王晓楠，马宏骥，郭菲，等.高校文化传播人才数字化培养路径探析[J].全媒体探索，2023（7）：117-119.

[14] 李华君，吴诗晨.新闻传播教育智能化转型的发展进路与理性审思[J].教育传媒研究，2023（6）：18-21.

[15] 张波.生成式人工智能对新闻传播教育的影响及因应[J].中国广播电视学刊，2023（10）：22-25.

作者简介 朵天林，副教授，高级实验师，研究方向：数字媒体技术。梁甜田，研究方向：新闻与传播。