【内容摘要】文章论述了艺术设计教学在互联网时代的发展趋势，分析其当下主要的弊端与不足，为大数据在艺术设计教学中的应用提出了实用性的建议，以期为艺术设计学科发展开拓新的方向，注入新的活力。
【关键词】大数据;智慧教育;艺术设计教学
随着信息化时代的不断发展和进步，对于数据的采集、分析和应用已经在各个行业领域普及，在金融、生命科学、互联网等领域甚至早已成为核心。在教育领域，大数据更多地应用于数据库的建立以及为科研提供基础性支持，并且较多地集中于自然科学与技术工程领域。大数据应用在人文社科，尤其是艺术设计学科上的失焦、失衡愈发明显。
一、背景：“智慧教育”中的艺术设计
“智慧教育”即教育信息化，是指在教育领域（教育管理、教育教学和教育科研）全面深入地运用现代信息技术来促进教育改革与发展的过程。其技术特点是数字化、网络化、智能化和多媒体化，基本特征是开放、共享、交互、协作。艺术设计一直以来都是针对人的学科。不论是从艺术设计处理的主客体角度来看，还是从艺术设计学科的发展脉络来看，人的主观因素左右着艺术教育的核心。师徒相承、言传身教是艺术设计教育的主要模式。作为背靠人文历史、面向上层建筑的学科，艺术设计展现着独特的魅力，勾画着人类文明星河璀璨的图景。随着电子时代的来临，艺术设计教育站在了新的十字路口。一方面从艺术设计的内容来看，电子艺术、多媒体艺术等新兴的表现形式与手段层出不穷，艺术设计的领域和范畴不断加深、拓宽，艺术设计所“能”呈现的内容、所“要”呈现的内容已经不是传统教学理念所能轻易囊括的了。另一方面，从艺术设计的手段与工具来看，艺术家与设计师们的“手”和“脑”都在逐渐被替换。创作的平台已经不是单纯的画笔和画板，电脑绘图、后期制作、增强现实、虚拟现实等技术都已经在艺术设计创作的一线普及。教学方式也受到了人工智能技术的冲击。如今不论是绘画、音乐还是建筑设计，人工智能的软、硬件都已经实现部分甚至全部代替老师，为学生进行纠错和答疑。甚至在艺术设计这样相对抽象的课堂上，人工智能摄像头也能通过对面部表情的捕捉，运用大数据计算出学生对各个知识点的掌握情况，甚至可以尝试判断谁对课程更敏感。如果离开大数据、离开信息化，想清晰地描述艺术设计这个学科，将十分困难。而“智慧教育”对艺术设计学科的影响远比我们对表象的认知更加深远。从电影艺术的“机器姬”到现实世界的“阿尔法狗”，人工智能能否在逻辑思维上超越人类，我们不得而知，但是这一趋势已经对于艺术设计固有的“人性”壁垒产生冲击。参数化设计与3D打印的出现已经对现有的艺术设计教育中的诸多环节产生了无法忽视的影响：哪些是还需要人们用双手完成的工作？哪些是计算机可以代替人们思考的部分？这一切的判断标准是什么？艺术设计学科与相关学科的界限又在哪里？面对这一系列宏观而又无法规避的问题，我们唯有更加积极地去应对。而应对的最基本手段就是对大数据的应用。
二、困境：传统“离线”艺术设计教学模式的不足
在大数据时代来临之时，传统的艺术设计教育存在诸多不尽如人意之处，主要体现在以下方面：
（一）教学模式的单一
教学模式的单一主要体现在整体教学架构和具体课程内容两方面。在整体架构上，多数院校选择在大一大二时期开设基础课程，在大三大四时期转入专业课训练与技能实训。这个流程本身并没有太多异议，但在落地时却暴露出诸多问题。许多院校本科阶段看似系统实则零散的课程设置导致了教学效率低。造型基础、设计思维、史论等课程看似体系丰满，实则非常容易沦为课程的堆砌，课程之间缺少穿插联系与整合，学科之间缺少清晰的学科导向和学科交流。教师眼中的课程变成了符号化的教材和课时，学生眼中的课程变成了作业和考评，这让十分重要的基础课在教学质量上大打折扣。在具体的课程内容上，艺术设计类课程发散性较强，教学应不拘泥于教材，以学生的理解和融会贯通为教学目标。紧扣最新的设计思维与工具、紧扣“90后”“00后”的思维模式和行为模式、紧扣高实践性的主旨来设计和迭代课程，才能让课程的价值更好地体现。这一切都需要依靠数据的采集与分析，结合教师多年的教学经验去精准把握。遗憾的是，目前国内能践行到这一层次的课程设计仍屈指可数。
（二）评估体系的不完整
艺术设计教学质量很重要的一点，就是教师所扮演的特殊角色。在非标准化的操作下，教师的角色权重被无限放大，这很类似传统的师徒关系。但艺术设计专业毕竟是设计学科，其结果评价又需理性的标准，因此学生评估体系中被教师所影响的比例应该有所权衡。完整的评估体系应该在一线教学数据的支持下给出足额的量化考核标准。评估标准可能因时、因地、因人各不相同，但并不影响学生明确自己当前的状态与日后努力方向。同时，评估标准应该随着行业背景的变动随时调整，在评估学生专业能力的同时，评估学生适应社会、适应行业的能力。这一切应在专业领域内完成，而不是通过单独的就业辅导课程或一系列网上问卷来实现。
（三）产学研结合的疲弱
作为实践性和应用性较强的学科，艺术设计教育的实践环节至关重要。但目前学生的实践培养往往陷入困境，实践活动资源的匮乏是首要问题。对于艺术设计类专业而言，专业特性导致了艺术设计学科无法像理工类学科那样精准地实现“1+1=2”的工作流，学生必须要自我把控设计环节。想要获得这种能力，学生需要的是包豪斯式的训练工坊和综合性课题的实践，而不是一门门孤立的课程。学生疲于奔命地完成一科又一科作业与考试之后，仍然对设计流程缺乏理解，遑论思考设计课题背后更深层次的学科意义与社会意义。这个问题导致了一个令人苦恼的现象：相当一部分学生不仅对自己的专业能力抱有怀疑，同时也对自己的社会身份和社会价值抱有怀疑。很多院校与学科虽不存在实践活动匮乏的问题，但其质量较低。学校自有的实践环节强度和深度能否到达市场要求？选取的方向与内容是否具有足够的学术或实践价值？实践结果是否经得住市场和行业的检验？这都是看似普通但着实需要认真思考的问题。而校外的实践活动也面临着类似的问题：是否有主题的限制和实践方向？能否兼顾学术研究与商业实践？学校在学生与企业、社会之间扮演着什么样的角色？这一切都需要通过逐年的数据采集与分析，最终优化出一套适合院校自身的、标准化操作的教学实践方案。这是当前艺术设计教育面临的最急迫的问题之一。
三、趋势：大数据应用对传统教育的升级
面对上述问题，大数据应用的介入将是必然。依靠大数据对艺术设计教育进行升级是整个学科建设十分重要的一步。
（一）对教育工具的升级
这里的工具不单单指硬件设施，也包括为实现教学目标而使用的方法和手段。我们知道在工业设计的流程中经常会用到用户研究工具，其实这些工具在教学中同样适用。学生即用户，对于用户画像的描摹能够帮助我们打造更好的课程。这在服务机构中已不足为奇，如今也将逐渐向院校中渗透。对于多年一线教学数据的梳理可以帮助我们获得许多十分重要的信息，比如一门课程对学生的求职能力、竞赛能力是否产生了显著作用？10年来学生对于这门课的接受程度是否发生了变化？这都是后续工作的基础。大数据应用对于教学硬件的影响更加重要。除了之前所提到的电子数据库的建立、人工智能的介入等，最直观的感受就是网络资源对于课堂教学的补充。虽然网络资源并不是什么新鲜事物，但是在大数据逻辑下对其进行工具化梳理仍是滥觞，无论是院校还是服务机构，对数据进行工具化的处理必然是未来着力方向之一。
（二）对教育内容的升级
教育内容的升级是教育发展的必然，大数据将显著提高这一进程。以问题为导向的教学模式与扎实稳固的基础训练之间并不矛盾，相较于用固化的手段去训练空间、色彩等基本素养，以结合实际项目串联知识点会更易于学生接受。类比不同院校、不同教师之间的课程设置以及学生反馈，则可以快速迭代课程。大数据分析更高的价值在于从更宏观的角度去调整课程设置。比如，2018年北京地区高校环境艺术设计系本、硕毕业设计以“乡村”为主题的创作比例高达40%，但是大量作品的研究点较为同质化，创新点并没有随作品数量一同大幅增长。现象背后的原因是什么？政策环境、就业环境等外部因素究竟会对教学产生多大的影响？今后教学的方向是否需要优化？要想从“身在此山中”的迷雾中跳脱，利用大数据是最好的方法之一。
（三）对教育生态的升级
大数据对于艺术设计教育的重塑最终一定会落在生态层面。MOOC教育等在线学习方式正试图溶解传统知识壁垒。优势院校如何把握自身特点、二三梯队院校如何更高效地利用信息化资源都需要大数据的支持。同时，艺术设计学科的人文属性要求学生必须有大量的知识摄入和一定的文化底蕴，而这些仅仅依靠有限的线下面授课程是远远不够的。通过大数据筛查出学生的兴趣与薄弱点，将线上教育纳入艺术设计教育的常态化，将有利于激发教育更深层次的活力。另一方面，在大数据的帮助下，教育环节中应该甄别、审核并引入更多的社会资源。如非核心技能的知识点、新兴的设计理论与设计观点，能否通过定制第三方课程来弥补？一些基础技能的教学机构，社会机构可能建设得更加成熟完善，与第三方机构形成良性合作将大大提升学生的综合能力。在实训课程上，能否有针对性地聘请校外导师进行教学，拓宽学生的视野、健全学生的设计观和方法论，这都需要通过大数据对学生的诉求进行统计与分析。最终，大数据将会让院校教育、社会实践教育与网络自主教育形成紧密的闭环，大大增强艺术设计学科的进化能力。
四、结语
艺术设计教育的核心任务已不单单是提升学生的艺术修为或是培养学生的逻辑思维，在新时代它已经成为一门内容极其丰富的综合性学科。要保持其时代性与先进性，离开大数据的支持是相当困难的。无论是艺术规律的总结、设计问题的归纳还是学科导向的调整，都要借助大数据与信息化的工具来实现更快、更好的发展。当然，艺术设计的本质与核心还是人，如何利用好大数据，更好地发挥主观能动性，激发人类本源的智慧与活力，让艺术设计学科葆有其独特的魅力，才是我们最终的诉求。
作者:王春婷 程夏怡 单位:美博思远研习社
