“時尚大數據”驅動的人物形象設計專業課程優化改革

中圖分類號：G712 文獻標識碼：A 文章編號：1673-7164（2025）17-0113-04

在信息技術飛速發展的當下，大數據已深度融入時尚產業，為高職人物形象設計專業帶來機遇與挑戰。研究顯示，時尚行業數據量每年增速迅猛，這些數據蘊含時尚潮流趨勢、消費者需求偏好等關鍵信息，對該專業把握市場導向、實現創新發展意義重大。將大數據融入高職人物形象設計專業教育，對提升教學質量、培養適應市場需求的人才至關重要。例如某個知名時尚品牌通過大數據分析消費者線上瀏覽和購買記錄，精準定位目標客戶群體對復古風格服裝的偏好，推出復古風服飾后獲得市場熱烈反響，為高職人物形象設計專業課程改革指明方向。

一、時尚大數據的教育應用理論框架

高職教育側重培養學生實踐技能?；谛袨橹髁x學習理論，學生通過分析與實踐時尚大數據，能有效強化操作技能。比如在化妝課程中，學生借助大數據分析不同臉型適合的妝容風格數據，經反復練習提升化妝技巧，符合技能提升規律。[1]通過數據驅動的學習模式，學生能夠快速掌握不同臉型與妝容風格的匹配規律，例如圓臉適合的修容技巧或長臉適合的眉形設計。

建構主義理論則引導學生在大數據環境下主動構建知識體系，培養創新思維。以流行發型設計學習為例，學生借助大數據分析工具探索流行趨勢，從時尚資訊中獲取靈感，主動設計獨特發型，提升學習效果，充分體現學生的主觀能動性。通過分析社交媒體上的發型趨勢數據，學生能夠識別出當前流行的發型元素，并將其融人個人的設計。

依據多元智能理論，利用大數據挖掘學生在設計、溝通等方面的智能優勢，可實現個性化教學。[2通過分析學生在小組項目中的表現數據，發現部分學生在色彩搭配設計上天賦突出，部分學生在團隊溝通協作方面能力較強。針對這些差異，教師可提供針對性學習資源和項目任務，因材施教，以提高教學針對性和有效性。

二、時尚大數據在人物形象設計專業的應用現狀

目前，部分院校和企業在人物形象設計領域嘗試應用時尚大數據，但仍處于探索階段。教學方面，雖有教師引入時尚數據分析案例，如展示社交媒體上的妝容話題熱度數據引導學生分析流行趨勢，但應用零散，未形成系統課程體系與教學方法創新。例如一門課程引入時尚數據分析后，其他課程沒有引入，學生難以形成連貫的大數據應用思維。企業會針對時尚品牌利用大數據分析消費者行為，為產品設計與營銷提供依據，但學校與企業在人才培養上缺乏深度協同，導致高職畢業生大數據工具運用能力不足，難以適應企業數字化轉型需求。這種脫節現象導致學生在校所學與企業所需存在明顯差距，亟須通過校企合作構建系統化的大數據人才培養體系。

三、傳統人物形象設計專業課程存在的問題

（一）課程內容滯后于時尚潮流變化

目前高職院校人物形象設計課程更新周期過長，遠跟不上平均每季度的時尚趨勢迭代。教材中社交媒體妝容案例占比不足，行業實際需求較高。以“Y2K”風格妝容為例，該風格在社交媒體興起后成為時尚熱點，但高職院校課程可能會滯后。一些院校人物形象設計專業學生在2022年“Y2K\"風格大熱時，仍在學習傳統妝容等課程，等學校更新教學內容時，潮流熱度已過，導致學生所學知識陳舊，難以適應行業快速變化，在求職時也因知識滯后而競爭力不足。這種滯后現象不僅影響學生的就業前景，也削弱了院校人才培養的市場適應性，亟須通過數據驅動的課程動態優化機制加以解決。

（二）實踐教學與數字技術脫節

當前高職實訓多依賴實體人模，虛擬仿真技術應用不足，學生數字設計能力薄弱。然而，時尚企業要求員工具備數字形象設計能力，這種脫節限制了學生創新能力與就業競爭力的提升。在實際教學中，學生在實體人模上練習受材料和場地限制，無法自由創新，而虛擬仿真環境可讓學生快速變換設計，通過數據反饋了解效果，但虛擬仿真技術應用不足，學生缺乏數字化設計實踐機會。技術應用的滯后不僅影響了學生的技能培養，也一定程度制約了院校教學模式的創新升級，因此需要學校加大虛擬仿真技術的投入與應用以彌補這一短板。

（三）課程評價體系難以適應行業多元化需求

現有的課程評價體系多以作業和考試成績為主，忽視了學生創新思維、實踐能力及對市場需求的理解。企業認為當前高職畢業生在溝通協作和市場洞察力方面存在明顯不足，反映出課程評價體系的導向偏差。在回訪調查中，有合作企業明確指出，畢業生在團隊項目中溝通協作時常常出現信息傳達不暢、分工不合理的情況，對市場流行趨勢敏感度低，新品設計難以契合市場需求。這充分表明傳統評價體系已嚴重滯后，亟須改革，以有效培養學生實際工作所需的綜合能力。

四、基于時尚大數據驅動的課程優化改革策略分析

（一）基于大數據優化課程內容

1.實時更新流行趨勢內容：院校與WGSN、BOF等專業時尚數據平臺合作，獲取最新流行趨勢數據。教師依據數據及時調整教學內容，將季度流行色彩、款式等元素融入課程，組織學生開展設計實踐。購買流行趨勢預測報告，篩選案例用于教學，引導學生關注社交媒體時尚話題，提升教學時效性。

2.個性化定制教學案例：借助大數據分析平臺，聯合專業數據服務，分析學生學習情況與興趣偏好。鼓勵學生參與公開數據收集，如在社交媒體搜索人物形象設計作品，分析點贊、評論等市場反饋，優化設計思路。通過分析學生在學習平臺上的課程瀏覽記錄、作業完成情況，為興趣濃厚的學生推送各類舞臺表演的妝容、發型和服裝造型案例，包括不同類型演出的設計特點以及觀眾反饋數據。

3.增加跨學科融合內容：洞察時尚與科技、環保等領域的交叉趨勢，將跨學科知識融人課程。依據數據平臺提供的可穿戴智能設備在時尚領域的應用數據，開展智能服飾配飾設計教學。結合環保時尚發展動態，分析社交媒體上可持續時尚的討論熱度及相關數據，引導學生運用可持續材料進行設計。

（二）借助大數據創新教學方法

1.數據驅動的項目式學習：以時尚設計類課程項目為例，教師選取真實項目案例，學生分組實踐，運用大數據驗證和調整設計思路。如為某時尚品牌設計新品發布會人物形象時，學生通過新零售數據平臺了解品牌目標客戶群體信息，應用StyleAI分析時尚趨勢與品牌風格匹配度，通過騰訊問卷收集潛在客戶審美偏好等畫像數據，優化設計方案，采用百度觀星盤預測市場反響。這一過程體現了建構主義學習理論的核心思想，即學生通過主動參與真實情境中的問題解決，構建知識體系并提升實踐能力。

2.虛擬仿真教學：利用專業數據平臺提供的虛擬時尚場景構建數據，搭建虛擬時尚場景和人物模型。學生在虛擬環境中進行化妝、發型設計等操作，通過數據反饋了解設計效果，突破傳統教學限制，提高學習效率與設計水平。在虛擬仿真環境中，學生可瞬間變換發型、妝容和服裝搭配，系統根據設計元素給出色彩搭配和諧度、款式與身材適配度等數據反饋，幫助學生快速調整設計方案。[3]

3.互動式在線教學平臺：搭建基于大數據的互動式在線教學平臺，整合優質教學資源。學生可在線搜索學習內容，參與線上討論和競賽。教師通過平臺監測學生學習行為，實現精準教學，邀請行業專家在線講座和點評，加強學生與行業的聯系。例如，教師通過平臺了解學生對不同課程內容的點擊量和學習時長，發現學生對某一章節的時尚大數據分析方法理解困難，針對性調整教學策略，增加案例講解。這一模式體現了個性化學習理論的核心思想，即通過數據驅動的學習分析，為不同學生提供定制化的學習路徑?；谏鐣嬛髁x理論，平臺通過行業專家介人和同伴互動，促進學生知識的社會化構建，提升學習的深度與廣度，實現教學效果的最大化。

（三）依據大數據完善課程評價體系

1.建立多元化評價指標：除傳統技能考核外，將學生大數據分析運用能力、創新思維、團隊協作能力納入評價體系。[4在教師評價設計作品時，關注學生對專業數據平臺的運用和作品與目標客戶群體需求的契合度。在團隊項目評價中量化分析學生溝通頻率、觀點提出數量等，評定大數據應用能力。如評價學生為某電商品牌設計的人物形象推廣方案時，評估學生對專業數據平臺的運用以及團隊協作中的溝通和數據運用表現。再結合教育心理學中的多元智能理論，評價體系應注重學生的個性化發展，鼓勵學生在數據分析、創新設計等領域發揮特長。引入建構主義學習理論，強調學生在團隊協作中的知識建構過程，通過實際項目提升學生的綜合能力。

2.全面考量學生學習過程與結果：記錄學生課堂表現、作業完成過程等數據，作為過程性評價依據（占總成績 40% ）。課程結束后可以結合終結性考試與作品展示進行綜合評定（占總成績 60% ），全面客觀反映學生學習成果。通過在線學習平臺，教師記錄學生在課堂討論中的發言次數、質量，作業完成的時間、步驟以及修改次數等數據，全面反映學生的學習過程和努力程度。結合多元評價理論注重學生在學習中的個體差異和動態發展，通過數據驅動的分析，幫助教師更好地了解學生的學習行為模式，從而提供針對性的指導和支持。此外，引入反饋機制，定期向學生展示其學習進展，激發學習動力，促進學生提升自主學習能力。

3.引入行業評價數據：與實習企業建立定期的反饋渠道，將學生實習表現納入課程評價中。[5]企業根據學生專業技能應用、工作態度等進行量化打分，學校參考學生對企業數據資源的運用情況，引導學生明確行業需求，提升綜合素質。企業在學生實習期間，根據學生在實際項目中對專業技能的運用熟練程度和工作態度打分，反饋學生運用企業數據進行客戶形象設計的表現，學校據此調整教學內容和方法。結合產教融合理論，通過校企合作實現教育與實踐的無縫對接，確保學生在真實工作環境中鍛煉能力。引人職業勝任力模型，從知識、技能和態度三個維度全面評估學生的職業素養，幫助學生更好地適應行業需求，為未來職業發展奠定堅實基礎。

五、改革實施與評估

（一）實施模型

構建\"院校一企業一數據平臺\"協同實施模型。院校負責課程教學與學生管理，企業提供實習崗位、項目資源與行業數據，數據平臺提供數據支持與技術服務。三方定期溝通，推進課程改革，確保教學與市場需求緊密結合。每學期召開聯席會議，商討課程內容調整、實習項目安排以及數據資源共享等問題。

（二）評估

1.學生評估：采用作品評估量表，從設計創新性、大數據運用、市場契合度等維度評估學生作品；運用在線學習行為分析工具，分析學生學習時長、參與度等數據，評估學習過程。作品評估量表中，設計創新性占30分、大數據運用占30分、市場契合度占40分，量化打分評估學生作品。在線學習行為分析工具生成學生學習行為報告，展示學習情況。

2.教學評估：通過畢業生就業跟蹤調查，收集企業滿意度、就業薪資等數據；開展教師教學質量評估，從教學方法、課程內容更新等方面進行評價。畢業生就業跟蹤調查每兩年進行一次，收集企業對畢業生的滿意度評價和就業薪資水平等數據，評估教學效果對學生就業的影響。教師教學質量評估從學生評教、同行互評和企業反饋等多方面進行。

六、改革成效

在學校高職人物形象設計專業實施基于時尚大數據驅動的課程改革后，成效顯著。在美容行業就業的畢業生，借助時尚大數據為客戶提供流行眉形和前沿護膚理念的美容方案，客戶滿意度提升；在美妝行業就業的畢業生，根據大數據為不同客戶提供流行妝容，得到客戶高度贊揚。企業對畢業生滿意度達 85% 以上，表明改革后的人才培養模式更符合企業需求。學生參加專業比賽獲獎數據顯示，改革后獲獎數量增加 30% ，獎項含金量提升。學生在各類設計競賽中屢獲佳績，如在第十八屆中國好創意暨全國數字藝術設計大賽等賽事中獲獎。這些高規格賽事的獎項，有力印證了改革成果，學生作品在創新性和市場契合度上表現突出，充分展示了改革后的教學成效。

專業教師在改革中專業能力顯著提升。在2024“桂林美業師傅”人物形象設計職業技能邀請賽、南寧市中等職業學院師生技能等比賽中獲獎，體現了教師專業素養的提升，也側面反映出課程改革對師資隊伍的積極影響。

七、結語

基于“時尚大數據\"驅動的人物形象設計專業課程動態優化改革，是適應時代發展和行業需求的必然選擇。通過優化課程內容、創新教學方法、完善評價體系，并建立相應保障措施，能夠培養出具有創新能力、實踐能力和大數據應用能力的高素質專業人才，為人物形象設計行業發展注入新活力。未來教學改革中，仍需持續關注大數據技術發展和行業動態，不斷調整完善改革策略，確保專業教學與時代前沿接軌。

從教育理論視角看，此次改革體現了“教育一技術一產業”三元協同的現代職教理念。首先，是依托建構主義學習理論，通過數據驅動的項目式學習和虛擬仿真環境，實現從“知識傳遞\"到“能力建構\"的范式轉型；其次，遵循能力本位教育原則，以行業勝任力模型為導向，將企業需求直接映射到課程目標與評價體系中，在一定程度上消除傳統職教與產業實踐的鴻溝。改革還實踐驗證了教育生態學理論的前瞻性——通過校企數據共享、虛擬仿真平臺搭建和多元評價機制創新，構建動態開放的專業教育生態系統，使人才培養始終處于“行業需求牽引一教學資源供給—技術工具支持\"的良性循環。

隨著生成式人工智能等技術的崛起，未來改革還需進一步探索多模態數據分析、AI輔助設計等新興技術的教學整合路徑。未來，如何平衡技術賦能與人文素養培養、數據驅動與藝術創造力激發，仍需持續開展理論與實踐的雙向探索，推動人物形象設計教育在數字化浪潮中實現內涵式發展。

參考文獻：

[1]肖潔.基于行為主義學習理論教學模式的探索[J].文苑，2021（08）：127-128.

[2]李穎.運用多元智能理論建構學校課程體系[J].現代教育科學：普教研究，2004（02）：26-30.

[3］秦楠.“互聯網+\"背景下混合式教學模式建構研究[D].濟南：山東師范大學，2025：27.

[4]劉楠．高職院校教學改革中的評價多元化研究[J].新教育時代電子雜志：教師版，2020（49）：255-256.

[5].黃人薇，黎穎，史禮正.基于行業職業標準的高職學生學習質量多元評價指標體系研究[J].廣州城市職業學院學報，2014，8（03） ：77-81.

（薦稿人：黃慧玲，廣西演藝職業學院副教授）

（責任編輯：楊毅恒）