AIGC工具融入數字游戲綜合設計課程全流程的教學策略研究

本文引用格式：.AIGC工具融入數字游戲綜合設計課程全流程的教學策略研究［J].藝術科技，2025，38（6）：210-212.

中圖分類號：G642文獻標識碼：A

文章編號：1004-9436（2025）06-0210-03

0引言

在數字技術與藝術設計深度融合的時代背景下，游戲設計教育領域面臨著教學模式與行業需求脫節的挑戰。傳統數字游戲綜合設計課程普遍陷入作品創意模板化、風格同質化、設計低效化的困境，難以滿足游戲產業對創新型、實踐型人才的迫切需求。生成式人工智能（AIGC）正以巔覆性力量重構數字游戲內容生產范式。從文本生成工具的跨領域創意聯想，到ComfyUI流程化生成一致性較高的概念效果圖，到TripoAI生成概念帶骨骼動作的3D模型，再到UnrealEngine及Unity推出的自然語言代碼藍圖平臺，AIGC工具已覆蓋游戲設計“創意構思一視覺呈現一資產制作一技術實現”的全流程。AIGC工具的蓬勃發展為破解課程痛點提供了契機，其跨模態生成能力與高效試錯特性，恰好匹配課程“創意密集、迭代頻繁、技術多元”的需求。

1數字游戲綜合設計課程教學困境

數字游戲綜合設計課程作為數字媒體藝術專業游戲設計方向的核心課程，開設在游戲設計開發、游戲場景制作等先導課后，承擔著系統性整合知識、強化職業協作能力的任務。課程以項目制教學為依托，結合院校特色選題，圍繞游戲行業流程，完成游戲從創意構思到落地實現的全流程，涵蓋宏觀設計、原型設計、場景角色塑造、交互設計等多環節教學任務。課程現存創意設計、圖像設計、資產設計與開發設計四大核心教學階段，均面臨一定困境。創意設計階段，學生過度模仿熱門游戲玩法，致使主題趨同、敘事單薄、玩法僵化，陷入“模板化”窠白，缺乏創新性故事架構與情感共鳴；圖像設計階段，學生難以精準把握用戶群體與藝術風格關聯，使用AI圖形工具存在參數失控、作品視覺雜糅等問題；資產設計階段，模型細節粗糙，骨骼綁定與動作設計效率低下；開發設計階段，藝術背景學生存在交互藍圖與代碼編寫的技術壁壘，常因邏輯漏洞導致項目停滯，難以落地。國家《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》明確要求“促進人工智能助力教育變革。面向數字經濟和未來產業發展，加強課程體系改革”。盡管多所高校已開展AIGC教學實驗探索，但仍存在工具應用階段化、淺表化、銜接難等問題。

2AIGC工具介入數字游戲綜合設計課程全流程的可能性

近年來，AIGC工具的迅猛發展為游戲設計教育突破傳統瓶頸帶來了新契機，其應用已從單一環節延伸至游戲設計全鏈路，成為行業提升效率的核心驅動力。創意及圖形生成層面，吳正境（2024）創新性提出以ChatGPT+Midjourney等通用人工智能工具組合，實現游戲核心規則、敘事腳本、美術資源及音頻素材的多模態協同輸出[1]。圖形生成及資產設計層面，黃慎澤（2025）在游戲設計教學中，證實了AIGC圖片生成與三維建模工具在資產設計教學中的實踐路徑與成效[2]；LiuQ（2025）將Transformer與GAN深度學習框架融入Unity游戲場景資產開發中，顯著提升作品視覺表現力[3]；JiaqiLi等（2024）運用卷積層神經網絡，驗證了AIGC在角色創作上的獨特優勢[4]；JinJ（2024）基于文本、圖像、音頻等多類型數據，系統梳理了產品定義、創意生成、參數化開發等不同設計階段適配的AIGC工具與創作內容[5]。現有研究表明，AIGC工具已深度嵌入游戲設計全流程，不僅涉及企業，也涉及教育中的具體實踐。從創意構思中的敘事生成，到開發落地中的代碼輔助優化，均展現出強大賦能潛力，為數字游戲綜合設計課程改革提供了技術參照與理論支撐。

3AIGC全流程滲透式教學策略構建及應用

3.1教學內容設計

教學內容設計圍繞課程核心問題，遵循“階段任務一階段問題—技術匹配—教學轉化”的邏輯脈絡展開AIGC工具調研，從游戲設計的創意、圖像、資產、開發四大核心環節入手，結合教學階段難度與學生能力培養需求，分層篩選適配工具，力求技術與教學目標深度契合。基于游戲設計產業全流程實踐需求，結合AIGC工具特性與學生認知規律，教學內容以傳統教學有機嵌人為支撐，構建“基礎利用一進階融合一生產優化一智能開發”螺旋上升的教學內容體系，以實現“了解一感知一記憶一理解一應用”的漸進式能力提升。

基礎利用期聚焦創意迭代的文本內容生產。首先進行“人機協作原則”教學，通過剖析AIGC生成邏輯與人工干預邊界，規避學生對技術的過度依賴。教學內容以DeepSeek為核心工具，以“結構化三元指令框架”為核心，拆解“需求描述 + 約束條件 + 風格指令”的組合邏輯，指導學生完成故事、機制、關卡的方案生成任務。融合傳統游戲創意理論，系統講解需求分析原理與創意展開邏輯，引入評價機制教學，培養學生對生成內容的篩選能力。實踐環節通過“調研測試閉環”設計，學生針對目標人群開展多維度調研，通過多版方案橫評篩選最優創意，產出包含玩法說明、敘事腳本、關卡流程圖的結構化設計文檔。

進階融合期聚焦AI視覺生成技術與藝術創作的協同邏輯，首先通過“故事視覺轉譯”模塊，解析場景、角色、載具等核心要素的視覺意象構建方法。技術層面，以StableDiffusion為載體，拆解商業圖像中藝術風格、光線參數對視覺效果的影響機制，講解底層模型、Lora、Hypernetwork等模型融合原理，輸出Prompt指令集撰寫模板，強化文本工具與視覺生成的邏輯銜接。實踐教學初期依托傳統概念圖創作流程引導學生構建設計框架，中期引入ControlNet簡化色彩搭配控制技術及圖生圖局部細化工具，后期通過ComfyUI搭建高階圖像處理流程，實現作品視覺一致性與細節精度的迭代優化。

生產優化期以三視圖創作為起點，銜接上階段圖形生成工具，引入CharTuner等角色專項優化工具，構建“智能建模一工業化標準一精細加工”的全流程管線。初期粗模生成階段，講解TripoAI自動化生成帶骨骼綁定的3D粗模及引擎標準；中期精細化加工階段，依托專業建模工具鏈，解析PBR材質流程與復合材質設計方法；后期智能綁定階段，融合傳統動作設計邏輯與DeepMotion視頻動作捕捉，實現動作生成、優化及跨平臺適配。最終產出符合產業標準的資產包，完成從視覺圖像到工程資產的轉化。

智能開發期以“角色攀爬系統”等實際功能開發為例，解析AI在代碼生成與工程調試中的應用邏輯。初期進行藍圖與代碼邏輯分析，通過具體案例拆解核心交互功能實現路徑；中期借助BlueprintMachineLearningPlugin等工具生成代碼框架進行藍圖生成，降低技術門檻；后期利用自動化工具定位開發問題進行診斷調試，形成“問題診斷一代碼優化一功能測試”的閉環工作流。最后產出含核心交互功能的可運行Demo，實現從資產生產到功能模塊落地的轉化。

3.2教學方法設計

教學方法設計以四階段教學內容為核心，通過多元化教學策略激活課堂，助力學生高效掌握AIGC工具與游戲設計技能，實現從知識學習到產業實踐的跨越。四階段教學中均采用對比教學法進行教學，以傳統設計與AIGC賦能成果對比的形式，激發學生興趣，同時幫助學生了解各階段內容的評價標準。基礎利用期，以“案例引導 + 實踐操作”為主，以小組真實選題為例，示范運用AIGC生成世界觀、關卡設計等的全過程，解析Prompt撰寫邏輯。學生通過臨摹與競賽，在創意碰撞中掌握指令撰寫技巧，建立基礎認知。進階融合期引入“雙軌并行”教學法，推動AI生成與人工創作協同。通過文生圖剖析，產出圖像基底，再通過手繪、細節調整進行二次創作。課堂中實時投屏優秀案例，從多維度剖析視覺風格塑造要點，幫助學生突破同質化局限。生產優化期依托“項目驅動 + 分層指導”，將資產項目拆解為模塊化任務。根據學生技術基礎差異，分配階梯式目標，基礎組專注粗模生成與優化，進階組探索高模制作、動作生成與物理引擎適配。針對不同層次學生一對一指導，確保學生在自身能力區間內突破瓶頸，高效完成符合行業標準的資產。智能開發期推行“虛實結合”教學，以虛幻引擎為實踐載體，利用AI行為樹實時調試交互邏輯，直觀呈現技術實現效果。同時引入同行專家指導，針對復雜技術難題提供前沿方案，搭建課堂教學與產業實踐的橋梁。學生在真實開發場景中完成可運行Demo，實現創意到工程化落地的完整閉環。

3.3教學效果

選取某高校數字媒體藝術專業兩個平行班進行對照實驗，實驗班（45人，14組）采用前文構建的教學策略，對照班（38人，11組）沿用傳統教學方法，實驗周期12周。基于成果內容由同行專家從前期分析（占比 30% ，包含頭腦風暴、用戶畫像、敘事情節、核心機制、關卡設計）設計推演（ 20% ，包含概念地圖、概念場景、概念角色）、資產設計（ 30% ，包含角色資產、骨骼綁定、場景資產、宣傳動畫）開發成果（ 20% ，包含交互節點完整性、互動體驗流暢性、成果運行bug率）四維度十六項進行設計成果評定。結果顯示，實驗班學生的平均分為90.319分，對照班學生的平均分為82.336分。實驗班創作效率更高，創意階段內容更豐富，開發完整度更高。

4結語

本研究通過AIGC工具分階段、分層次的教學內容設計與方法創新，一定程度上緩解了傳統數字游戲設計課程的教學困境。實驗表明，該策略能一定程度上提升學生的創意產出效率與技術實踐能力，可為游戲設計教育的數字化轉型提供參考。未來研究可結合課程知識圖譜細化工具介入具體教學階段的具體方法及成效的細化研究，可進一步探索AIGC與其他綜合設計類課程的融合應用，并結合生成式倫理問題完善教學評價機制。同時，因實驗樣本量局限，有待結合完善的教學評價機制，對長期教學效果進行跟蹤評估，為構建更完善的智能教育生態提供支撐。建議后續研究結合跨學科協作機制，深化AIGC技術倫理與教育公平性的協同治理路徑探索。

參考文獻：

[1］吳止境.AGI賦能下電子游戲與AIGC的融合探究［J]互聯網周刊，2024（20）：17-21.

[2］黃慎澤.融入AIGC的游戲美術課程改革［J］.計算機教育，2025（3）：201-205.

[3]Qinchuan Liu， Jiaqi Li，Wenjie Hu.Exploration of Cross-Modal AIGC Integrationin Unity3DforGame Art Creation[J].Electronics，2025，14（6）： 1101.

[4]Jiaqi Li， Qinchuan Liu. Application of generative artificialintelligence AIGC technologyunderneural networkalgorithmingamecharacter art design[J］.Journal of theKnowledgeEconomy，202416（1）： 1-32.

[5]Jin J， Yang M， Hu H， et al. Empowering design innovation usingAI-generated content [J]. Journal of Engineering Design，2025，36 （1）： 1-18.