基于CDIO模式的生成式人工智能融入影視專業(yè)研究生教育研究

［摘要］文章將CDIO模式移植到影視專業(yè)研究生教育中，并將生成式人工智能應用于CDIO模式的實踐流程，以賦能教育模式實現(xiàn)現(xiàn)代化轉向，并針對生成式人工智能為影視教育帶來的挑戰(zhàn)和機遇，探析CDIO模式的應用現(xiàn)狀及其移植到影視專業(yè)研究生教育中的可行性，著重從構思、設計、實現(xiàn)、運作四個階段探討基于CDIO模式的生成式人工智能融入影視專業(yè)研究生教育的應用策略。

［關鍵詞］CDIO模式；生成式人工智能；影視專業(yè)；研究生教育

生成式人工智能（Generative Artificial Inte-lligence）是一種根據(jù)自然語言對話提示詞自動生成響應內(nèi)容的人工智能技術，具有文本、圖片、音頻、視頻等內(nèi)容生成能力［1］。與決策式人工智能相比，生成式人工智能的應用更加靈活，能在諸多領域發(fā)揮功效。縱觀當前的教育生態(tài)，以ChatGPT、DeepSeek等為代表的生成式人工智能正在引發(fā)新一輪的變革，以培養(yǎng)拔尖人才為目標的研究生教育也受到技術的影響，也就是在研究生教育中，它或將人工智能從工具升級為人才培養(yǎng)伙伴。

在國內(nèi)，北京師范大學和華東師范大學聯(lián)合發(fā)布《生成式人工智能（AIGC）學生使用指南》，旨在規(guī)范該技術在學術研究和教育中的使用；上海交通大學發(fā)布《生成式人工智能教師使用指南》，這都與當前研究生教育的需要不謀而合。在國際上，聯(lián)合國教科文組織（UNESCO）發(fā)布《生成式人工智能教育和研究應用全球指南》（Guidance for generative AI in education and research），迪肯大學和斯威本科技大學等也開發(fā)用于學術寫作反饋和學生個人發(fā)展的工具，這些都反映學界對生成式人工智能助力人才培養(yǎng)的關注。由此可見，生成式人工智能在提升教育質(zhì)量、變革教育模式、促進教育進步等方面的潛力，而如何高效利用生成式人工智能，并基于此革新影視專業(yè)研究生教育的模式，是亟待有關主體深入研究的問題。

一、生成式人工智能融入影視專業(yè)研究生教育的分析

當前，生成式人工智能在影視專業(yè)研究生教育中的應用仍處于初步探索階段，呈現(xiàn)技術潛力與落地挑戰(zhàn)并存的復雜局面。一方面，生成式人工智能已開始被應用于教學環(huán)節(jié)。例如，在2023年6月，東南大學、香港科技大學（廣州）、南京理工大學等高校發(fā)布公告面向全校上線ChatGPT服務［2］，影視相關專業(yè)的學生可以利用ChatGPT在劇本創(chuàng)作、分鏡設計、特效預演和虛擬場景構建等方面進行探索。這些嘗試都順應了智能時代的發(fā)展，若應用得當勢必提升學生的職業(yè)競爭力，推動影視教育進一步革新。另一方面，生成式人工智能應用于影視專業(yè)研究生教育存在諸多問題，如技術應用停留在工具化輔助層面，未能形成貫穿影視創(chuàng)作全流程的系統(tǒng)化教學模式，缺乏從輔助構思到倫理審查的科學教育鏈條，且不同院校間存在著明顯的技術應用差異。另外，相關人才培養(yǎng)尤其是研究生培養(yǎng)的過程存在一定的技術濫用現(xiàn)象，由此引發(fā)新的學術倫理挑戰(zhàn)。面對這類問題，高校應主動構建制度化的治理框架，在政策層面明確AI工具的使用邊界，在課程設計中融入AI創(chuàng)作倫理模塊，培養(yǎng)學生對技術的批判性使用能力，通過開展學術規(guī)范培訓，幫助學生提升誠信意識和規(guī)范素養(yǎng)，以防范學術不端行為。

目前，生成式人工智能在影視專業(yè)研究生教育方面還有諸多潛在價值亟待開發(fā)，如生成式人工智能通過提供海量的跨文化、跨風格的內(nèi)容，可以有效地拓展學生的美學視野，為解決創(chuàng)新能力培養(yǎng)中存在的問題提供新的可能性。在智能時代的浪潮中，人才培養(yǎng)標準勢必會在生成式人工智能的推動下發(fā)生轉變，傳統(tǒng)的知識型人才逐漸不能滿足新時代的需求，實踐型、復合型和創(chuàng)新型人才正在成為人才培養(yǎng)的主流［3］。在影視專業(yè)領域，生成式人工智能正推動人才標準從“單一技能型”向“復合創(chuàng)新型”轉變，企業(yè)更加青睞既懂藝術規(guī)律又能駕馭AI工具的人才。因此，在相關專業(yè)領域，掌握生成式人工智能的人才將具備多重競爭

優(yōu)勢。

二、CDIO模式應用的分析

CDIO代表構思（Conceive）、設計（Design）、實現(xiàn)（Implement）和運作（Operate），是源自美國麻省理工學院和瑞典皇家理工學院等高校的合作研究工程教育模式［4］，旨在解決傳統(tǒng)教育中理論與實踐脫節(jié)的問題，是模擬真實項目來開展實踐的教育形式。這一模式強調(diào)以學生為中心，通過項目導向的學習，培養(yǎng)學生的實踐能力和創(chuàng)新能力，既可以應用于工科教育，也在諸多專業(yè)領域凸顯其獨特價值。

（一）CDIO模式在國外的應用現(xiàn)狀

CDIO模式自被提出便迅速在歐美國家的工程教育領域得到廣泛應用，并向全球推廣。在國際上，CDIO模式已被視為教育改革的重要方向，以美國為例，麻省理工學院、斯坦福大學等頂尖高校將CDIO模式融入課程設計，強調(diào)“項目驅動”和“跨學科整合”，并與產(chǎn)業(yè)需求相結合，讓學生在企業(yè)的真實項目中完成畢業(yè)設計，實現(xiàn)從課堂到職場的無縫銜接。相比傳統(tǒng)的問題導向式教育模式，CDIO模式能顯著提升學生的實踐能力和創(chuàng)新思維，采用CDIO模式的院校學生將在團隊協(xié)作、問題解決等技能上優(yōu)于傳統(tǒng)教育模式下的學生。此外，CDIO模式下的課程體系更注重動態(tài)更新，如將人工智能等新興領域納入教學內(nèi)容。總體而言，國外CDIO模式應用呈現(xiàn)兩大趨勢：一是與數(shù)字技術深度融合，如利用虛擬仿真平臺輔助設計環(huán)節(jié)；二是從單一工程學科向交叉學科擴展，從最開始的工程類擴展到生物醫(yī)學、能源工程，乃至服裝設計、影視制作等專業(yè)。

（二）CDIO模式在國內(nèi)的應用現(xiàn)狀

在國內(nèi)，CDIO模式的實踐以“點—線—面”方式推進。最早的試點院校是汕頭大學，該校通過重構課程體系將CDIO模式落地，并提出全新的EIP-CDIO培養(yǎng)模式。隨后CDIO模式逐漸普及，并取得一定成效。2016年，“CDIO工程教育聯(lián)盟”成立，目前已有超過150所高校加入該聯(lián)盟。近年來，CDIO模式應用不斷深化，各高校將其與專業(yè)實際情況相結合，構建出獨特的教育理念，并獲得學生的歡迎。例如，江南大學食品衛(wèi)生學專業(yè)融入CDIO模式后，2019—2020年第二學期食品衛(wèi)生學的評教成效迅速上升，躋身全學院最受歡迎課程之列，綜合評分位列全學院前2.86%。可見，學生對CDIO模式的認同度普遍較高［5］。

盡管有所成效，但國內(nèi)CDIO模式應用仍存在不足，如：傳統(tǒng)教育慣性導致“重理論輕實踐”現(xiàn)象難以根除；部分教師對項目式教學適應不足等。此外，CDIO模式的應用還呈現(xiàn)著區(qū)域和學科差異。

（三）CDIO模式應用于影視專業(yè)研究生教育的可行性

CDIO模式以項目全周期實踐為核心，其實踐學習理念與影視專業(yè)研究生教育高度契合。首先，CDIO模式可在一定程度上彌補傳統(tǒng)影視教育中技術與藝術割裂的問題，如通過項目劇組分工模擬，學生不僅能夠掌握攝影、剪輯等技術，還能夠鍛煉項目管理、溝通協(xié)調(diào)能力，這契合行業(yè)對復合型人才的需求。其次，在校企合作上，CDIO模式可探索輕量化合作模式，如：引入行業(yè)導師參與課程設計、聯(lián)合開發(fā)廣告片、微電影等虛擬項目；與傳媒公司合作開發(fā)豎屏微短劇實訓項目等。最后，CDIO模式可增強對“構思—設計—實現(xiàn)—運作”四個階段的過程性考核，如劇本策劃書評分、拍攝方案答辯等，并引入行業(yè)標準擴充評價維度，如將短視頻項目的完播率、互動率數(shù)據(jù)納入作品評分

體系。

CDIO模式也為影視專業(yè)研究生教育提供了一種結構化實踐框架，貼合應用型專業(yè)的實際需求。若高校能結合虛擬制片、AI輔助創(chuàng)作等數(shù)字技術和行業(yè)資源，將有效提升學生的職業(yè)競爭力，推動影視教育向項目導向、實踐導向轉型。此外，影視創(chuàng)作從劇本構思到成片推廣的完整流程，又與CDIO模式的四個階段存在天然的映射，即：構思階段正對應影視創(chuàng)作中的劇本創(chuàng)意、選題策劃與藝術構思等，強調(diào)前期調(diào)研與故事開發(fā)；設計階段涵蓋分鏡頭腳本、拍攝計劃、預算分配等系統(tǒng)性規(guī)劃；實現(xiàn)階段包括實際拍攝與后期制作，涉及燈光、剪輯等技術操作以及團隊協(xié)作；運作階段包括成片宣發(fā)、電影節(jié)投遞、市場反饋分析等，培養(yǎng)學生對作品社會價值的認知。這種應用契合性和流程匹配度更為CDIO模式的移植提供了潛在可行性。

三、基于CDIO模式的生成式人工智能融入影視專業(yè)研究生教育研究

當前，生成式人工智能的發(fā)展對影視人才的培養(yǎng)提出了新訴求，其整體教育理念也亟須順應時代趨勢。基于CDIO模式，高校可將生成式人工智能融入模擬項目的全流程，分別從構思、設計、實現(xiàn)和運作四個具體實踐階段，探究基于CDIO模式生成式人工智能融入影視專業(yè)研究生教育的應用策略。

（一）構思階段

構思階段是實踐項目的伊始，在這一階段，生成式人工智能可作為創(chuàng)意孵化器推動創(chuàng)意思維的融合。首先，高校應鼓勵教師利用生成式人工智能生成教學所需要的多媒體資源，以提高學生的學習動力和參與度，從而增強教學的交互性。其次，高校應鼓勵學生利用生成式人工智能替代普通搜索引擎的部分功能，借助自然語言處理技術等精準提取跨學科知識，用以搜集資料、尋找有借鑒價值的類似項目，從而節(jié)省前期籌備的時間。最后，高校應利用生成式人工智能進行大數(shù)據(jù)資源虛擬分析，在項目開展之前通過虛擬實踐來驗證其可行性。這在影視專業(yè)研究生教育中起到靈感啟發(fā)的作用，可作為頭腦風暴的基礎等，供學生參考和借鑒。值得注意的是，通過自然語言處理技術，生成式人工智能可以快速生成劇本原型、分鏡草圖和角色設定方案，但因存在缺乏連貫性等問題，需要人機互補［6］。

在這一階段，教師應組織學生對AI創(chuàng)意方案進行篩選優(yōu)化，通過建立多維度的評估方案，從創(chuàng)新性、可實現(xiàn)性等多個角度進行綜合評判，培養(yǎng)學生的批判性思維。這要求教師及時更新教學理念，系統(tǒng)提升數(shù)字素養(yǎng)，熟練應用教學所需要的技術，并積極提升跨學科整合能力。高校也應嘗試建立“AI工具+創(chuàng)意評估矩陣”的雙軌教學系統(tǒng)，由教師指導學生掌握提示詞工程與美學判斷的平衡。

（二）設計階段

當前，生成式人工智能驅動影視教育課程體系改革，高校對影視專業(yè)研究生課程應結合生成式人工智能做適當調(diào)整，或開展本地部署AI、精準模型訓練等課程訓練，或構建包含AI設計、虛擬制片、智能美工的模塊化課程群，從而讓學生在項目設計階段利用生成式人工智能進行初步的設計工作，以快捷、高效地確定創(chuàng)作方向。以場景設計為例，生成式人工智能可通過學習真實世界中的場景數(shù)據(jù)，自動分析和重建場景的三維結構，模擬自然場景的各種細節(jié)和特征，快速生成和定制化場景元素，幫助學生快速地創(chuàng)建出符合電影主題、氛圍和風格要求的場景，而無須花費大量時間手工繪

制［7］。當然，這些初步生成的設計內(nèi)容仍需要人工檢查是否符合需求或實際拍攝條件。

可以預想，融合生成式人工智能的項目式學習必將提升學生的技術整合能力，但這要求高校支持學生參與AI影視原型開發(fā)，并引入倫理教育模塊，探討AI創(chuàng)作時的法律邊界與生成內(nèi)容的版權歸屬問題。

（三）實現(xiàn)階段

在實現(xiàn)階段，學生可利用生成式人工智能來輔助影視項目的風格化處理，如：通過調(diào)整AI工具的預設參數(shù)將畫面轉繪到復古膠片或賽博朋克風格，發(fā)揮AI工具的跨學科綜合創(chuàng)造能力，補充項目中的短板；當缺乏專業(yè)配音人員或配音條件時，可利用AI配音減少外部因素影響，實現(xiàn)成本的最優(yōu)化，通過自身算法和預設標準化參數(shù)庫對音頻進行處理，有效地降低錯誤率［8］；將AI工具應用于影片項目的修復和潤色，自動識別圖像中的瑕疵并加以修復，以提高畫面質(zhì)量，快速生成特效鏡頭，節(jié)省項目制作時間和成本，豐富影片的視覺效果。

在實現(xiàn)階段，教師應通過人工智能及時監(jiān)測項目提供反饋，如利用AI工具實時追蹤任務進度并標記延誤環(huán)節(jié)。高校應嘗試構建“人機合作”的新型實踐效果評估體系，探索“雙師制”的教學模式，由專業(yè)教師指導藝術創(chuàng)作，把控敘事結構與美學表達，由技術人員負責AI工具運維，解決模型訓練、數(shù)據(jù)清洗等技術問題。

（四）運作階段

在運作階段，教師作為實踐項目的評估者，應引導學生復盤項目的整個流程，統(tǒng)計在項目各環(huán)節(jié)的耗時與技術應用頻次數(shù)據(jù)，評估實踐過程中智能技術的應用效果及效益，對比AI工具輔助和傳統(tǒng)方式在成本、質(zhì)量、效率等維度的差異，從而不斷完善生成式人工智能與教育融合的模式。基于CDIO模式，高校也應積極地推進校企合作，將更多真實的企業(yè)項目引入實踐課程，充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，申辦聯(lián)合項目、聯(lián)合科研、聯(lián)合競賽等［9］，為學生尋找更多的實踐機會，從而培養(yǎng)創(chuàng)新型、應用型人才。

通過以項目周期為實踐標準的擬真化運作，學生可以更快適應前沿技術，縮短入職適應期，與社會需求對接。在短視頻發(fā)展的當下，高校還應構建產(chǎn)教融合的AI影視創(chuàng)新工場，對接短視頻平臺和流媒體渠道，形成“創(chuàng)作—傳播—反饋”的完整教育生態(tài)，并基于CDIO模式的教學內(nèi)容進行評估，建立動態(tài)的課程更新機制。

［參考文獻］

［1］劉邦奇，聶小林，王士進，等.生成式人工智能與未來教育形態(tài)重塑：技術框架、能力特征及應用趨勢［J］.電化教育研究，2024（01）：13-20.

［2］葉繼元，郭衛(wèi)兵.生成式人工智能參與學術評價的反思［J］.中國社會科學評價，2024（01）：37-48.

［3］齊彥磊，周洪宇.技術、制度與思想：生成式人工智能在教育領域中應用的演進邏輯［J］.電化教育研究，2024（08）：28-34.

［4］王碩旺，洪成文.CDIO：美國麻省理工學院工程教育的經(jīng)典模式：基于對CDIO課程大綱的解讀［J］.理工高教研究，2009（04）：116-119.

［5］于航，郭亞輝，成玉梁，等.基于CDIO現(xiàn)代工程教育理念“食品衛(wèi)生學”課程教學改革與實踐［J］.食品與發(fā)酵工業(yè)，2021（18）：315-320.

［6］趙瑜，張亦弛.ChatGPT將如何影響影視產(chǎn)業(yè)？：生成式人工智能背景下的影視產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨向［J］.電影新作，2023（02）：4-13.

［7］趙晴，李奕澤，袁璐，等.AIGC技術在動畫電影美術設計中的跨界應用［J］.現(xiàn)代電影技術，2024（05）：12-19.

［8］王一然，劉英杰.生成式人工智能在文藝創(chuàng)作中的應用分析：以聲音產(chǎn)品為例［J］.全媒體探索，2024（07）：125-126.

［9］夏春琴，劉芫健，朱震華，等.基于CDIO理念的校企合作共建實驗室運行新模式探究［J］.實驗室研究與探索，2023（07）：257-261.