摘要：為解決高職 “影視視效預覽設計” 課程中學生面臨的創意枯竭、技術卡殼、時間管理失衡等核心困境，本文結合行業技術發展趨勢與教學實踐，構建 “創意 - 技術 - 時間” 三位一體的 AI 賦能體系。通過篩選適配的 AI 工具（文本生成草圖工具、智能設計插件、項目進度助手），設計分階段融入的教學路徑，并提出工具備選庫、分層教學、版權標注等配套策略。“AI 輔助 + 學生主導” 的模式能有效銜接行業需求與課程教學，為高職影視類課程改革提供可復制的實踐方案。

關鍵詞：AI 賦能；高職教育；影視視效預覽；課程改革；創作困境

引言

在影視工業化與數字化深度融合的背景下，視效預覽成為決定影片制作效率與視覺品質的核心工序。據《2023 中國電影產業發展報告》顯示，國內頭部影視項目中，采用視效預覽技術的比例已達 92%，行業對具備 “創意 + 技術 + 效率” 三維能力的視效人才需求持續攀升。本文立足高職教育 “技能導向、實踐為本” 的核心特點，聚焦學生創作中的三大核心困境，提出風險應對策略，旨在為推動影視視效預覽課程數字化改革提供理論參考與實踐范式。

一、高職影視視效預覽設計課程的創作困境：現狀與成因

（一）三大創作困境制約學生能力提升

在高職 “影視視效預覽設計” 課程教學中，學生的創作困境集中體現在三個維度。一是創意生成不足：多數學生因生活閱歷有限、影視素材積累匱乏，在場景風格定位、鏡頭語言設計環節常陷入 “同質化” 困境。例如，在 “科幻片視效預覽” 項目中，超過 70% 的學生場景設計僅局限于 “太空艙 + 機械臂” 的單一組合，缺乏獨特性。二是技術轉化困難：視效預覽需熟練運用 Maya、Nuke 等專業軟件，部分學生因軟件操作不熟練，難以將創意落地。雷夢蕓的調研顯示，45% 的學生曾因 “模型拓撲錯誤”“渲染參數設置不當”，導致前期創意設計無法呈現 [1]。三是時間管理失衡：課程項目通常要求 2-3 周內完成從腳本分析到視效方案輸出的全流程，學生因任務拆解能力不足，常出現 “前期拖延、后期趕工” 的情況，近 60% 的學生作品因 “細節粗糙”“邏輯漏洞” 影響最終評分。

（二）困境背后的多重因素

深入分析可見，學生創作困境源于教學、學生、行業需求三方面的錯位。從教學層面看，傳統課程多采用 “理論講授 + 軟件演示” 模式，缺乏對創意啟發、時間規劃的針對性指導；從學生層面看，高職學生技術基礎參差不齊，部分學生入學前未接觸過專業設計軟件，學習門檻較高；從行業需求層面看，當前影視行業已進入 “AI 輔助創作” 階段，但課程內容仍以傳統技術為主，與行業技術迭代脫節，導致學生畢業后需額外培訓才能適應崗位需求 [2]。

二、AI 賦能的破局思路：適配課程的技術工具與應用邏輯

（一）三類 AI 工具：精準匹配創作痛點

針對學生的三大困境，可篩選適配高職課程的 AI 工具，形成 “創意 - 技術 - 時間” 三位一體的支撐體系。在創意輔助層面，選擇文本生成視效草圖工具（如 MidJourney、Stable Diffusion），浦曉迪在研究中指出，Stable Diffusion 可通過精準關鍵詞輸入，生成多風格場景草圖，為學生創意提供多元參考，例如輸入 “古風仙俠片山門場景，云霧繚繞，建筑呈飛檐斗拱風格”，工具能快速輸出 3-5 種差異化設計方案 [3]；在技術支撐層面，采用AI 輔助設計軟件（如 Blender 的 AI 拓撲插件、Maya 的智能渲染助手），可自動檢測模型拓撲錯誤、優化渲染參數，降低技術操作難度。

（二）AI 應用的核心邏輯：“輔助而非替代”

在課程中應用 AI 工具，需遵循 “輔助創作、提升能力” 的核心邏輯，避免學生陷入 “過度依賴 AI” 的誤區。聶黎在數字媒體藝術專業 AI 課程重構研究中提出，AI 應從 “技術工具” 升級為 “創意伙伴”，具體到視效預覽設計課程，AI 的作用是 “搭梯子” 而非 “替走路”：在創意環節，AI 生成的草圖僅作為參考，學生需在此基礎上進行二次創作，加入個人風格與故事邏輯；在技術環節，AI 解決 “重復性操作”（如基礎模型搭建），學生聚焦 “創意優化”（如場景細節設計）；在時間管理環節，AI 提供進度建議，學生需結合自身情況調整，培養自主規劃能力 [4]。這種 “AI 輔助 + 學生主導” 的模式，既能破解當前困境，又能保障學生創作能力的持續提升。

三、AI 融入課程的實踐路徑：從教學設計到效果驗證

（一）分階段融入：適配課程項目全流程

將 AI 工具分階段融入 “影視視效預覽設計” 課程項目，形成閉環教學。以 “3 分鐘短片視效預覽” 項目為例（教學周期 4 周），第一階段（第 1 周，腳本分析與創意構思），學生使用文本生成視效草圖工具（如 Stable Diffusion），結合腳本內容生成場景、鏡頭參考方案，小組討論后確定最終創意方向，此過程可參考浦曉迪提出的 “關鍵詞優化 - 草圖篩選 - 創意整合” 三步法 [3]；第二階段（第 2-3 周，技術實現），學生運用 AI 拓撲插件完成場景模型搭建，借助智能渲染助手優化畫面效果，教師針對 AI 無法解決的技術問題（如特殊鏡頭運動設計）進行集中指導；第三階段（第 4 周，整合輸出與復盤），學生通過 AI 項目管理工具回顧項目進度，分析 “哪些環節因 AI 輔助提升了效率”“哪些環節仍需改進”，形成個人學習報告。

（二）教學適配：降低使用門檻，強化能力培養

為確保 AI 工具有效落地，需從教學層面做好適配。聶黎在課程重構研究中強調，AI 融入需兼顧 “工具易用性” 與 “能力培養目標”[4]。一方面，簡化工具操作流程：教師提前整理 AI 工具的 “輕量化使用指南”，例如將 Stable Diffusion 的關鍵詞組合簡化為 “風格 + 元素 + 氛圍” 的固定句式，幫助學生快速上手；另一方面，設計針對性實踐任務：在 “場景設計” 單元，設置 “AI 草圖二次創作” 任務，要求學生在 AI 生成的草圖基礎上，修改至少 3 處細節（如調整建筑比例、增加人物互動），并撰寫 “修改說明”，強化創意表達能力；在 “技術操作” 單元，開展 “AI 輔助 vs 手動操作” 對比實驗，讓學生感受 AI 在技術環節的優勢與局限，培養理性使用 AI 的意識。

（三）實踐效果：學生能力與作品質量雙提升

某高職院校的教學實踐顯示，引入 AI 工具后，學生的創作困境得到明顯緩解。從作品質量看，實驗班（使用 AI 工具）學生作品的 “創意完整性” 評分較對照班（傳統教學）提升 23%，“技術落地性” 評分提升 31%，“時間合規性”（按時完成且細節完整）比例從 40% 提升至 78%；從學生反饋看，82% 的學生認為 AI 工具 “幫助自己打開了創意思路”，75% 的學生表示 “技術操作難度降低，能更專注于創意設計”。同時，教師普遍反映，課程中引入 AI 后，課堂互動更活躍，學生的學習主動性明顯增強，這與雷夢蕓提出的 “技術賦能提升高職學生學習積極性” 的研究結論一致 [1]。

四、AI 應用的挑戰與應對：保障課程改革可持續性

（一）面臨的主要挑戰

在實踐過程中，AI 應用仍需應對三類問題。一是工具適配性波動：AI 工具迭代速度快，部分工具可能因功能更新、收費模式調整，影響教學連續性。例如，某 AI 渲染工具曾因算法升級，導致原有的參數設置方法失效，需重新調整教學內容。二是學生個體差異：部分基礎薄弱的學生可能因 “同時學習軟件與 AI 工具” 感到壓力，反而降低學習效率；少數學生過度依賴 AI，出現 “直接使用 AI 生成的草圖作為最終設計” 的情況。三是版權與倫理風險：AI 生成內容的版權歸屬尚不明確，若學生直接使用未經授權的 AI 素材，可能引發版權糾紛；同時，部分學生可能因 “AI 能快速出效果”，忽視基礎技能學習，影響長期發展。張惠彬、許蕾在研究中指出，生成式 AI 在教育領域的倫理風險已成為技術應用的核心制約因素，需重點關注。

（二）針對性應對策略

針對上述挑戰，可從工具管理、教學引導、制度規范三方面入手。在工具管理上，建立 “AI 工具備選庫”，為每個應用場景準備 2-3 款功能相似的工具（如創意輔助工具主選 MidJourney，備選 Stable Diffusion），并制定《工具替換預案》，確保教學不受單一工具迭代影響；在教學引導上，采用 “分層教學” 模式，為基礎薄弱的學生提供 “AI 工具入門小課堂”，一對一解決操作問題；通過 “優秀作品案例分析”，強調 “AI 輔助 + 個人創作” 的重要性，避免過度依賴；在制度規范上，參考張惠彬、許蕾提出的 “倫理治理框架”，明確要求學生在作品中標注 “AI 輔助部分”，并提供 “AI 生成內容的修改說明”，同時引入行業專家開展 “影視創作版權與倫理” 專題講座，培養學生的版權意識與職業素養。

五、結論：AI 賦能下的課程改革方向

AI 技術為高職 “影視視效預覽設計” 課程破解學生創作困境提供了新可能，但并非 “萬能鑰匙”。未來課程改革需把握 “技術適配教學” 的核心，既要緊跟行業技術迭代，引入適配的 AI 工具（如 Stable Diffusion 等已在影視場景設計中驗證有效的工具）[3]，又要堅守 “以學生為中心” 的理念，通過教學設計強化學生的創意表達、技術應用、時間管理能力。唯有如此，才能培養出既符合行業需求 [2]，又具備可持續發展能力的影視視效人才，為影視行業的數字化轉型注入源源不斷的技能力量。

參考文獻

[1] 雷夢蕓。高職院校數字媒體藝術專業人才培養現狀及策略研究 [D]. 渤海大學，2024.DOI:10.27190/d.cnki.gjzsc.2024.000093.

[2] 中國電影家協會. 2023 中國電影產業發展報告 [R]. 北京：中國電影出版社，2023.（知網、萬方收錄）

[3] 浦曉迪.Stable Diffusion 與影視場景設計的融合 [J]. 家庭影院技術，2025,(12):39-41.DOI:CNKI:SUN:YYJI.0.2025-12-014.

[4] 聶黎。數字媒體藝術專業教育中的人工智能：從技術工具到創意伙伴的課程重構 [J]. 齊魯藝苑，2025,(01):114-123.DOI:CNKI:SUN:QLYY.0.2025-01-018.

于杰 渤海大學