| 杨冬江:人工智能时代 设计教育如何因时而变_中国工艺美术学会
一、设计教育需要因时而变
在科技革命和产业革命的加速推进下,人工智能技术正日益成为引领生产力变革和社会高质量发展的重要力量。通过物联网、大数据、超级计算、生命科学等新理论新技术的驱动,人工智能呈现深度学习、人机协同、颠覆式创新等特征,并对社会发展、技术进步、全球治理产生重大而深远的影响。
在此背景下,设计教育的深化改革势在必行。这不仅是对世界整体趋势、国家发展需要和教育教学改革工作的回应,更是基于艺术设计学科自身发展历史的必然选择。现代设计的诞生原本就与工业革命息息相关,是人们为了改进早期大机械批量化生产而掀起的革新运动。不同领域的设计师用艺术和技术为工业产品注入灵魂,使其同时拥有功能与美感,从而提高大众的生活品质,推动社会的进步。今天,人类正站在第四次工业革命的拐点处。历史的经验告诉我们,技术迭代与人类认知和思维范式的革新互为因果,面对智能化、信息化所带来的新命题,设计教育该如何因时而变?艺术设计教育的发展需要怎样的中国的声音、中国的经验?
二、设计教育发展的现状与对策
设计教育在不同历史时期承担着不同的使命。科技进步与文化多元导致设计需求日益复杂,人才培养既面临挑战也迎来新机遇。人工智能的迅猛发展,促使全球艺术设计院校积极拥抱“艺术与科技融合”理念,探索新的教育模式。
面对人工智能时代的到来,国内外高校都在积极尝试专业课程与实践项目等方面的探索。以国外为例,英国皇家艺术学院紧跟时代潮流,开设了众多创新专业与课程,并与其他高校联合推出全球创新设计(GID)、信息体验设计(IED)、创新设计工程(IDE)等联合培养项目,同时建立多个跨院系研究中心,为人工智能时代的到来做好准备;美国罗德岛设计学院则是积极倡导跨学科人才培养,与布朗大学合作构建“艺术+科学”人才培养框架,提供高度自主定制课程的双学士项目;意大利米兰理工大学设计学院充分发挥综合大学优势,在其开设的产品服务系统设计专业(PSSD)中,协同设计被作为一种重要能力在课程中得到格外强调。不同专业背景的学生发挥各自的特长,在团队中找到自己合适的位置,贡献自己独特的视角;麻省理工学院的媒体实验室(Media Lab)作为跨学科教学与研究实体,在设计与科技的交叉领域享有盛誉,强调创新思维与未来探索,设计作为连接工程学、计算机科学、神经科学、认知科学、生物学等学科的纽带,为新技术与新想法提供灵感。
在国内高校当中,清华大学率先提出艺术与科学相融合的教育发展理念,并取得一定成果。从2009年开始,美术学院与计算机系、新闻学院联合推出信息艺术设计交叉学科硕士项目,共同培养新型跨学科人才;2016年,美术学院与机械系、自动化系联合在新雅书院设立“智能工程与创意设计(CDIE)”交叉专业,以“新工科+新设计”为核心,促进机械工程、计算机、自动化、产品设计、信息艺术设计等学科的交叉融通;2021年,美术学院与清华大学全球创新学院(GIX)合作设立“智慧互联”项目,培养目标是满足社会、产业界对技术创新人才的需求,因此在课程设置上明确聚焦于信息技术(Technology)、创新创业(Entrepreneurship)、设计思维(Design Thinking)三个领域。在教学上注重发展学生的全球视野、创新思维和综合能力,具体包括创造性思维、系统性思维、计算性与分析性思维、自主学习能力、问题发现与定义能力以及团队协作能力。
三、未来的目标与模式探索
除上面提到的清华大学美术学院,中央美术学院、中国美术学院、同济大学、江南大学等国内高校在设计教育改革的路上都已开始积极应对。但面对人工智能技术的迅猛迭代,仍面临诸多挑战。例如,不同设计专业对于“内功”与“通识”的需求与认知存在差异,如何平衡专业课程和交叉学科课程的比例及内容?在生源质量考核方面,哪些才是设计专业最核心的考核指标?以及有哪些实现艺科融合的有效途径?这些都是新时代赋予设计教育工作者的重要课题。
1. 设计思维:核心竞争力的塑造
史学家赫拉利(Yuval Noah Harari)曾在《今日简史》中提出这样一个发人深省的问题:什么样的教育才能帮助我们和我们的下一代面对前所未见的改变?他认为今天大部分学校仍将重点停留在灌输信息和培养某种特定技能上,而未来与此相关的工作都极有可能被人工智能所取代。“学校现在该教的是4C,即批判性思维(Critical Thinking),沟通(Communication),合作(Collaboration),创造力(Creativity)。”虽然我们无法准确预测未来,但总体来看,认识事物的方法要比特定的工作技能更重要,更能适应这个飞速变化的世界。如果我们仔细审视赫拉利的“4C教育”,会发现这些能力其实正是“设计思维”的核心内涵。从这个角度来说,设计思维的训练不应仅仅停留在高等教育内部,还应拓展到基础教育和社会教育中,成为建设学习型社会的重要部分,成为面向未来的创新型人才所应具备的共同素质。
2. 培养目标:跨学科创新型人才的培养
交叉融合是当前教育界、学术界和行业界关注的重点,是培养创新型人才的有效路径。2022年,在教育部新版学科目录中,“艺术门类”下的“设计学”一级学科调整为“设计”专业学位类别,在“交叉学科门类”下新增了“设计学”一级学科。学科目录的调整,充分体现了“学术更学术、专业更专业”的教育发展理念,也体现了国家对于具有艺术背景的艺术与设计专门人才和具有跨学科背景的符合型人才的多重需求。面对新的形势,艺术设计院校应清晰地认识“学科交叉”与“交叉学科”之间的差异,根据自身的办学条件以及师资、生源特点,在保持原有学科与专业发展优势的前提下,积极应对人工智能技术带来的挑战与机遇,确立明确的培养目标与办学理念,探索更广泛的新型艺术教育模式。
3. 教学模式:提前布局与主动应对
2022年底,OpenAI发布大语言模型ChatGPT。今年2月, OpenAI又推出全新的首个文生视频模型Sora,再次震撼世界。生成式人工智能(AIGC)的快速发展对于传统的学习方式和技术应用产生了颠覆式的影响。各高校尤其是艺术设计院校应当加紧增设人工智能课程,引导学生掌握并应用人工智能工具,提升创新能力与实践技能,并在已有设计课程中融入人工智能模块,激发学生兴趣,深化对人工智能应用的理解,满足社会实际需求。从去年底开始,清华大学启动了一项新的尝试——AI助教。这一人工智能赋能教学系统使用千亿参数多模态大模型GLM作为平台与技术基座,服务不同学科领域的教与学。该系统不仅能够提供24小时的个性化学习支持、智能评估和反馈,还能辅助学生进行深入思考、激发学习灵感。2024年,清华大学将开展100门人工智能赋能教学试点课程,利用人工智能助教、人工智能教师,持续创新教学场景和教育模式。
4. 课程设置:“设计+”模式的积极探索
各高校在保持原有传统与优势的基础上,应进一步通过更深层的融合式课程探索,构建多学科协同创新的设计教学体系,推动艺术与科学、设计与美术、创作与理论的交叉融合。首先,以“艺术+CS(计算机科学)”作为知识架构,从低年级的通识基础课到高年级的专业课程,系统性的将“设计思维”与“计算思维”相融合,赋能艺术设计与计算机学科的交叉探索;其次,以“设计+市场”作为创新动力,探索在课程体系中引入创新创业内容、设立相关创业比赛、并与企业建立更深度的合作,激发学生以创业思维,主动整合多学科资源,组成团队完成跨学科创新;第三,以“设计+未来”作为方向引领,有组织的对“面向未来”的前沿交叉学科研究方向进行统筹规划,鼓励深度参与国家重大需求任务的攻关和更具实验精神的前沿探索,让设计学科更有机地与人工智能、生命科学、材料科学、环境科学等前沿领域融合创新。
5. 评价体系:凸显设计教育的独特性和发展规律
在人工智能技术的推动下,设计教育应更加注重通识教育与专业教育相结合,培养通专融合的创新型人才。通过全新评价体系的建立,引领设计学科向更高水平迈进。首先,是师资结构的不断优化。教师是教学的基础,新技术的不断涌现和更迭对教师的专业能力提出了更高的要求,只有不断学习和与时俱进,才能满足现代教育的要求。增强教师的流动性、更多引入企业导师应当成为艺术设计院校在学科发展和评价体系的确立方面重点思考的内容;其次,积极鼓励生源的多元化。在未来的招生考试环节,可进一步加强文化课成绩和综合素质评价的比重,根据不同的专业特点,进一步优化考试形式和内容,吸引更多德、智、体、美、劳全面发展的青年学子;第三,对于创新成果的评判,应积极鼓励联合课题与跨界毕业设计,打破一对一指导模式,形成跨学科导师组,鼓励学生与其他学科合作,建立与多位导师的互动机制,并邀请多元专家参与毕业答辩。这些措施有助于全面评价学生能力,推动设计教育的创新发展。
我们在积极拥抱人工智能的同时,也应保持理性和严谨的态度,在坚持守正创新原则基础上,进一步加强教师队伍建设,把人工智能技术深入到教育教学和管理全过程、全环节,以进取的心态应对日新月异的挑战。社会的数字化转型和高新技术的发展同时被按下了“快进键”。设计该如何继续发挥为社会赋能的重要作用?如何为世界面临的共同挑战提供创新型的解决方案?改变,从现在开始,从教育做起。