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【內容摘要】文章論述了藝術設計教學在互聯網時代的發展趨勢，分析其當下主要的弊端與不足，為大數據在藝術設計教學中的應用提出了實用性的建議，以期為藝術設計學科發展開拓新的方向，注入新的活力。
【關鍵詞】大數據;智慧教育;藝術設計教學
隨著信息化時代的不斷發展和進步，對于數據的采集、分析和應用已經在各個行業領域普及，在金融、生命科學、互聯網等領域甚至早已成為核心。在教育領域，大數據更多地應用于數據庫的建立以及為科研提供基礎性支持，并且較多地集中于自然科學與技術工程領域。大數據應用在人文社科，尤其是藝術設計學科上的失焦、失衡愈發明顯。
一、背景：“智慧教育”中的藝術設計
“智慧教育”即教育信息化，是指在教育領域（教育管理、教育教學和教育科研）全面深入地運用現代信息技術來促進教育改革與發展的過程。其技術特點是數字化、網絡化、智能化和多媒體化，基本特征是開放、共享、交互、協作。藝術設計一直以來都是針對人的學科。不論是從藝術設計處理的主客體角度來看，還是從藝術設計學科的發展脈絡來看，人的主觀因素左右著藝術教育的核心。師徒相承、言傳身教是藝術設計教育的主要模式。作為背靠人文歷史、面向上層建筑的學科，藝術設計展現著獨特的魅力，勾畫著人類文明星河璀璨的圖景。隨著電子時代的來臨，藝術設計教育站在了新的十字路口。一方面從藝術設計的內容來看，電子藝術、多媒體藝術等新興的表現形式與手段層出不窮，藝術設計的領域和范疇不斷加深、拓寬，藝術設計所“能”呈現的內容、所“要”呈現的內容已經不是傳統教學理念所能輕易囊括的了。另一方面，從藝術設計的手段與工具來看，藝術家與設計師們的“手”和“腦”都在逐漸被替換。創作的平臺已經不是單純的畫筆和畫板，電腦繪圖、后期制作、增強現實、虛擬現實等技術都已經在藝術設計創作的一線普及。教學方式也受到了人工智能技術的沖擊。如今不論是繪畫、音樂還是建筑設計，人工智能的軟、硬件都已經實現部分甚至全部代替老師，為學生進行糾錯和答疑。甚至在藝術設計這樣相對抽象的課堂上，人工智能攝像頭也能通過對面部表情的捕捉，運用大數據計算出學生對各個知識點的掌握情況，甚至可以嘗試判斷誰對課程更敏感。如果離開大數據、離開信息化，想清晰地描述藝術設計這個學科，將十分困難。而“智慧教育”對藝術設計學科的影響遠比我們對表象的認知更加深遠。從電影藝術的“機器姬”到現實世界的“阿爾法狗”，人工智能能否在邏輯思維上超越人類，我們不得而知，但是這一趨勢已經對于藝術設計固有的“人性”壁壘產生沖擊。參數化設計與3D打印的出現已經對現有的藝術設計教育中的諸多環節產生了無法忽視的影響：哪些是還需要人們用雙手完成的工作？哪些是計算機可以代替人們思考的部分？這一切的判斷標準是什么？藝術設計學科與相關學科的界限又在哪里？面對這一系列宏觀而又無法規避的問題，我們唯有更加積極地去應對。而應對的最基本手段就是對大數據的應用。
二、困境：傳統“離線”藝術設計教學模式的不足
在大數據時代來臨之時，傳統的藝術設計教育存在諸多不盡如人意之處，主要體現在以下方面：
（一）教學模式的單一
教學模式的單一主要體現在整體教學架構和具體課程內容兩方面。在整體架構上，多數院校選擇在大一大二時期開設基礎課程，在大三大四時期轉入專業課訓練與技能實訓。這個流程本身并沒有太多異議，但在落地時卻暴露出諸多問題。許多院校本科階段看似系統實則零散的課程設置導致了教學效率低。造型基礎、設計思維、史論等課程看似體系豐滿，實則非常容易淪為課程的堆砌，課程之間缺少穿插聯系與整合，學科之間缺少清晰的學科導向和學科交流。教師眼中的課程變成了符號化的教材和課時，學生眼中的課程變成了作業和考評，這讓十分重要的基礎課在教學質量上大打折扣。在具體的課程內容上，藝術設計類課程發散性較強，教學應不拘泥于教材，以學生的理解和融會貫通為教學目標。緊扣最新的設計思維與工具、緊扣“90后”“00后”的思維模式和行為模式、緊扣高實踐性的主旨來設計和迭代課程，才能讓課程的價值更好地體現。這一切都需要依靠數據的采集與分析，結合教師多年的教學經驗去精準把握。遺憾的是，目前國內能踐行到這一層次的課程設計仍屈指可數。
（二）評估體系的不完整
藝術設計教學質量很重要的一點，就是教師所扮演的特殊角色。在非標準化的操作下，教師的角色權重被無限放大，這很類似傳統的師徒關系。但藝術設計專業畢竟是設計學科，其結果評價又需理性的標準，因此學生評估體系中被教師所影響的比例應該有所權衡。完整的評估體系應該在一線教學數據的支持下給出足額的量化考核標準。評估標準可能因時、因地、因人各不相同，但并不影響學生明確自己當前的狀態與日后努力方向。同時，評估標準應該隨著行業背景的變動隨時調整，在評估學生專業能力的同時，評估學生適應社會、適應行業的能力。這一切應在專業領域內完成，而不是通過單獨的就業輔導課程或一系列網上問卷來實現。
（三）產學研結合的疲弱
作為實踐性和應用性較強的學科，藝術設計教育的實踐環節至關重要。但目前學生的實踐培養往往陷入困境，實踐活動資源的匱乏是首要問題。對于藝術設計類專業而言，專業特性導致了藝術設計學科無法像理工類學科那樣精準地實現“1+1=2”的工作流，學生必須要自我把控設計環節。想要獲得這種能力，學生需要的是包豪斯式的訓練工坊和綜合性課題的實踐，而不是一門門孤立的課程。學生疲于奔命地完成一科又一科作業與考試之后，仍然對設計流程缺乏理解，遑論思考設計課題背后更深層次的學科意義與社會意義。這個問題導致了一個令人苦惱的現象：相當一部分學生不僅對自己的專業能力抱有懷疑，同時也對自己的社會身份和社會價值抱有懷疑。很多院校與學科雖不存在實踐活動匱乏的問題，但其質量較低。學校自有的實踐環節強度和深度能否到達市場要求？選取的方向與內容是否具有足夠的學術或實踐價值？實踐結果是否經得住市場和行業的檢驗？這都是看似普通但著實需要認真思考的問題。而校外的實踐活動也面臨著類似的問題：是否有主題的限制和實踐方向？能否兼顧學術研究與商業實踐？學校在學生與企業、社會之間扮演著什么樣的角色？這一切都需要通過逐年的數據采集與分析，最終優化出一套適合院校自身的、標準化操作的教學實踐方案。這是當前藝術設計教育面臨的最急迫的問題之一。
三、趨勢：大數據應用對傳統教育的升級
面對上述問題，大數據應用的介入將是必然。依靠大數據對藝術設計教育進行升級是整個學科建設十分重要的一步。
（一）對教育工具的升級
這里的工具不單單指硬件設施，也包括為實現教學目標而使用的方法和手段。我們知道在工業設計的流程中經常會用到用戶研究工具，其實這些工具在教學中同樣適用。學生即用戶，對于用戶畫像的描摹能夠幫助我們打造更好的課程。這在服務機構中已不足為奇，如今也將逐漸向院校中滲透。對于多年一線教學數據的梳理可以幫助我們獲得許多十分重要的信息，比如一門課程對學生的求職能力、競賽能力是否產生了顯著作用？10年來學生對于這門課的接受程度是否發生了變化？這都是后續工作的基礎。大數據應用對于教學硬件的影響更加重要。除了之前所提到的電子數據庫的建立、人工智能的介入等，最直觀的感受就是網絡資源對于課堂教學的補充。雖然網絡資源并不是什么新鮮事物，但是在大數據邏輯下對其進行工具化梳理仍是濫觴，無論是院校還是服務機構，對數據進行工具化的處理必然是未來著力方向之一。
（二）對教育內容的升級
教育內容的升級是教育發展的必然，大數據將顯著提高這一進程。以問題為導向的教學模式與扎實穩固的基礎訓練之間并不矛盾，相較于用固化的手段去訓練空間、色彩等基本素養，以結合實際項目串聯知識點會更易于學生接受。類比不同院校、不同教師之間的課程設置以及學生反饋，則可以快速迭代課程。大數據分析更高的價值在于從更宏觀的角度去調整課程設置。比如，2018年北京地區高校環境藝術設計系本、碩畢業設計以“鄉村”為主題的創作比例高達40%，但是大量作品的研究點較為同質化，創新點并沒有隨作品數量一同大幅增長?，F象背后的原因是什么？政策環境、就業環境等外部因素究竟會對教學產生多大的影響？今后教學的方向是否需要優化？要想從“身在此山中”的迷霧中跳脫，利用大數據是最好的方法之一。
（三）對教育生態的升級
大數據對于藝術設計教育的重塑最終一定會落在生態層面。MOOC教育等在線學習方式正試圖溶解傳統知識壁壘。優勢院校如何把握自身特點、二三梯隊院校如何更高效地利用信息化資源都需要大數據的支持。同時，藝術設計學科的人文屬性要求學生必須有大量的知識攝入和一定的文化底蘊，而這些僅僅依靠有限的線下面授課程是遠遠不夠的。通過大數據篩查出學生的興趣與薄弱點，將線上教育納入藝術設計教育的常態化，將有利于激發教育更深層次的活力。另一方面，在大數據的幫助下，教育環節中應該甄別、審核并引入更多的社會資源。如非核心技能的知識點、新興的設計理論與設計觀點，能否通過定制第三方課程來彌補？一些基礎技能的教學機構，社會機構可能建設得更加成熟完善，與第三方機構形成良性合作將大大提升學生的綜合能力。在實訓課程上，能否有針對性地聘請校外導師進行教學，拓寬學生的視野、健全學生的設計觀和方法論，這都需要通過大數據對學生的訴求進行統計與分析。最終，大數據將會讓院校教育、社會實踐教育與網絡自主教育形成緊密的閉環，大大增強藝術設計學科的進化能力。
四、結語
藝術設計教育的核心任務已不單單是提升學生的藝術修為或是培養學生的邏輯思維，在新時代它已經成為一門內容極其豐富的綜合性學科。要保持其時代性與先進性，離開大數據的支持是相當困難的。無論是藝術規律的總結、設計問題的歸納還是學科導向的調整，都要借助大數據與信息化的工具來實現更快、更好的發展。當然，藝術設計的本質與核心還是人，如何利用好大數據，更好地發揮主觀能動性，激發人類本源的智慧與活力，讓藝術設計學科葆有其獨特的魅力，才是我們最終的訴求。
作者:王春婷 程夏怡 單位:美博思遠研習社
