智慧教育視域下的風景園林實驗教學體系重構

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A 文章編號：1005-2909（2025）04-0112-08

當前，以人工智能、大數據、云計算為代表的智能技術集群加速迭代，深刻重構社會生產與知識傳播范式，高等教育作為創新型人才培養的核心場域，既面臨智能化轉型的戰略機遇，也亟需應對教育形態革新的系統性挑戰。在《教育信息化2.0行動計劃》和《中國教育現代化2035》等政策驅動下，高校被明確賦予“構建智慧教育新生態\"的使命責任[1]，并對培養高素質人才提出了更高要求，其核心訴求在于通過“三全兩高一大\"實現人才培養模式的根本性變革，即教學應用覆蓋全體教師、學習應用覆蓋全體適齡學生、數字校園建設覆蓋整個學校，信息化應用水平和師生信息素養普遍提高，形成\"互聯網 + 教育\"大平臺。

風景園林專業因其強實踐性、跨學科性與動態復雜性，對實驗教學環節具有高度依賴性。傳統實驗課程在應對\"空間形態-生態過程-社會行為\"多維耦合的設計挑戰時，普遍存在技術工具滯后、數據驅動不足、虛實場景割裂等瓶頸，難以滿足智慧教育背景下“精準化教學、個性化學習、協同化創新\"的新要求。在此語境下，依托智能技術重構實驗教學體系，已成為破解專業人才培養與行業轉型需求結構性矛盾的關鍵路徑。

目前，風景園林實驗課程的研究與實踐多集中于依托某一規劃設計類課程[2-3、植物生態學類課程的專業實驗設置[4-5]、美術類課程的教學改革[6-7]，以及基于數字技術對風景園林實驗室開放平臺的搭建展開探討[8-9]等，缺乏對風景園林規劃設計類實驗課程體系的系統性構建，且存在資源匱乏、教學模式單一、評價方法滯后等問題，一定程度上制約了教學效果，限制了學生創新能力和實踐能力的提升。風景園林規劃設計實踐是一個分析、驗證、研判優化\"實驗\"的過程。因此，“教學（設計）和實驗一體化”的課程教學模式改革是契合當下學科發展規律的必要舉措，不僅有助于克服現有實驗教學中的不足，而且能進一步提升教學質量和效果。

基于此，文章立足智慧教育時代背景，在風景園林規劃設計實驗課程教學模式上，從傳統的“經驗 + 實踐\"轉變為基于智慧化技術的全過程體驗式教學模式。利用虛擬現實、多源數據采集、機器學習與人工智能，強調前沿技術的應用理念認知和技能升級，以提升學生的設計實踐能力和親身體驗，強化學生創新思維的能力、跨學科能力、人機協作能力，以及終身學習能力，為面向智慧教育數字化轉型的風景園林專業發展提供有力支撐。

一、智慧教育與風景園林實驗課程的融合

（一）智慧教育背景下的風景園林專業發展機遇

智慧教育在人工智能與大數據技術支撐下，正通過教育資源智能配置、教學過程動態感知、學習評價精準反饋的系統性變革，推動教育范式向個性化、交互化、智能化躍遷[1]。這一轉型為風景園林專業帶來三重賦能機遇：一是革新能力培養模式，依托虛擬仿真、人機協作等技術構建跨界實踐場域，培養學生數據驅動設計決策與復雜系統調控能力；二是重構專業素養體系，利用AR場景感知、參數化生成等工具深化學生對“生態-技術-社會\"多維關系的認知，培育應對韌性城市建設的復合素養；三是驅動學科范式進化，借力城市信息模型（CIM）、環境傳感網絡等技術，推動專業從經驗導向轉向數據驗證型設計，為可持續發展提供科學支撐。智慧技術的深度融入不僅顯著提升設計表達的精確性與可視化水平（如GIS空間分析、VR方案推演），而且通過接入智慧城市真實數據流，使學生獲得參與復雜實踐項目的實戰能力，最終促使風景園林教育從被動適應行業需求轉向主動定義生態人居建設標準。

（二）國內外風景園林實驗課程開設現狀

目前國外許多知名高校建立了較為完善的風景園林實驗課程體系。例如美國哈佛大學設計學院的風景園林專業實驗課程包括基礎設計實驗、高級設計實驗、數字設計與可視化實驗等，課程內容豐富、形式多樣，涵蓋了設計基礎、數字工具的運用、設計理念等多個方面，充分培養學生的創新能力和實踐能力[]。又如麻省理工學院率先建立了感知城市實驗室（MIT Sensible CityLab），將“城市規劃 + 計算機科學\"的學習和研究方法納入本科教學體系[12]。新南威爾士大學城市分析實驗室（UNSWCity AnalyticsLab）配備了VR、AR教室，以及用于實驗的觀察室等，以城市仿真建模來研究如何規劃設計和建設可持續、高效、宜居、適宜力強的城市[13]。

國內方面，不少高校開設了風景園林實驗課程，例如同濟大學以高密度人居環境生態與節能為研究對象，從智能規劃與城市大數據、韌性城市與綠色基礎設施、數字化建造和城市更新與建成遺產保護五個方面，開展了人居環境多學科、多層次集群研究[14]。重慶大學依托虛擬現實及數字技術實驗室、風景園林綜合實驗室等實驗平臺，針對建筑設計、建筑技術科學、城市設計、城市規劃、景觀設計、性能評價等多個教學與科研環節提供技術支撐，開展了包含數字模型生成及打印、虛擬現實與漫游體驗、物理環境模擬與評價等多方面的實驗教學，建成了具有國內先進水平的完善實驗教學設施[15]。華中科技大學景觀學系構建了風景園林研究生專業實驗課程內容框架，依托ArcGIS平臺，結合計算機可視化與模擬的強大運算能力，幫助學生完成規劃設計方案[16]。

總體而言，國內外高校在積極推進面向智慧教育的風景園林實驗課程教學模式改革和創新。因此，文章立足智慧教育背景，整合風景園林學科優勢，提出構建\"橫向\"服務學科課程群、“縱向\"融人主干設計課程的教學（設計）和實驗一體化、全過程的實驗課程教學模式。通過風景園林專業智慧型空間體驗、虛擬仿真、機器學習等多種實驗課程交叉的方式，打破常規的實驗教學認知，適應新的知識傳授和生成方式，形成相互貫通、相互促進、相互支撐的整體，如圖1所示。

二、智慧教育視域下的風景園林規劃設計類實驗課程教學改革

（一）課程教學目標設定

融合智慧空間體驗、虛擬仿真與機器學習等技術載體，構建多維度交叉的實驗教學體系，突破傳統認知框架以適配智慧教育新范式。通過搭建“理實貫通、科教互哺、產教協同”的一體化實驗平臺，支撐風景園林一流人才培養，如圖1所示。

1.“智慧教育\"背景下實驗課程迫切轉型

深化“理實融合”人才培養模式，借助現代信息技術整合相關教學課程，提升學生實踐創新能力。包括虛擬實驗、實地考察的數字化模擬、沉浸式漫游等，加深學生對理論知識的理解，并培養他們在實際工作中靈活應用理論的能力，從而提升實踐創新能力。

2.“科教融合”下高水平成果相互促進

實現\"科教融合\"的有機統一，加強高水平科研成果支撐和反哺教育教學人才培養。通過數字化平臺的建設，構建一套完整的“浸人式\"數字技術環境系統，學生能夠更直接地接觸高水平科研成果，參與科研項目，加速科研成果的傳播和轉化，為教育教學提供更前沿的資源和內容，同時也能夠激發學生對科研的濃厚興趣，培養其創新能力。

3.“產教融合\"下推動成果產業轉化

構建\"產教融合\"基礎實驗實訓平臺，以系統培養技術技能為基礎，強化教學成果的產業轉化。“產教融合\"體現了教育和產業之間的深度互動。通過前沿智慧技術，可以構建更先進、更貼近產業需求的實驗實訓平臺。包括基于虛擬現實的技能培訓、與產業合作的實際項目等。不僅能夠系統培養學生的技術技能，而且能強化教學成果的產業轉化。有助于學生畢業后順利融入行業，并推動行業的技術創新。

（二）實驗課程內容優化

目前，風景園林規劃設計類課程教學經歷了三個發展階段：“經驗 + 實踐”模式的傳統階段、“模型 + 實驗\"模式的現代階段，以及以數據驅動的科學智能模式的當代前沿發展階段，其趨勢是在可控的范圍內強化學生的實踐與親身體驗，重點內容在于利用實驗手段使風景園林專業本科生掌握規劃設計實踐的智慧技術手段，強化其對當前時代背景下設計方法智慧化、機器學習與人工智能等前沿技術的應用理念認知和技能升級。

基于此，課程教學改革結合虛擬仿真、虛擬人因、地理信息大數據等智慧技術內容，構建與風景園林規劃設計教學內容相輔相成的實驗課程體系，通過計算機、地理學、心理學等多樣化的研究分析方法，應用于本科一至四年級的全學段、多元化、分層級的規劃設計類課程實驗教學中，保障實驗平臺的可持續性、完整性和前沿性，開創新的教學和實驗發展模式，如圖2所示。

教學階段 實驗教學內容與支撐課程 教學日的 建設形式全學段 理實融合 科教融合 產教融合 分層級 多元化基礎實驗 虛擬現實 支撐課程 基礎技能 強化學生對智（一初級） 人設環境 設計初出 慧化空間設計實驗 風景園林設計I 技術認識+ + 仿真實驗室真實及虛 支撐課程 幫助學生通過擬環境人 定量化實驗了 研究型實驗室因反饋系 風景園林設計Ⅱ 解人群空間感專業實驗 統實驗 （園林建筑設計） 專業技能 知與行為追蹤中階 大數據實驗室（二、三年級） 支撐課程景觀、城 強化學生的空市過程圖 風景園林設計 間解析、解構 模型實驗室與建模 城景規規劃 及表達能力沙盤實驗室高階 綜合實驗 智慧景觀 與城市設 支撐課程 綜合技能 培養學生建立 數據驅動與模（四年級） 計方法實 風景園林設計IV 型驅動的思維驗 城市設計 模式

1.面向低年級的“虛擬現實人居環境設計仿真\"基礎實驗

該部分內容主要面向風景園林一年級本科學生。因低年級學生處于認知與設計的入門階段，需培養其對空間環境的認知能力，掌握設計入門方法。基于此，通過虛擬仿真技術結合環境感知體驗和人體體驗反饋進行人因反饋設計環節模擬教學，可設置以空間認知、體驗、反思為導向的基礎實驗教學課程，以支撐一年級學生的設計初步、造型基礎、風景園林設計I（建筑初步）等相關課程，有利于培養學生對不同空間尺度的把控及環境認知的基本設計素養，如圖3所示。

虛擬現實人居環境設計仿真實驗既能讓學生身臨其境地感知空間尺度、材料色彩、建筑及城市環境，也能在此基礎上進行建筑、景觀、規劃等不同層面的設計交互，及虛擬建造、虛擬規劃、虛擬多視角交互等新技術設計方法訓練，強化學生對智慧化空間設計技術的認識。

2.基于景觀感知評估的“真實及虛擬環境人因反饋系統\"專業實驗

該實驗主要面向風景園林二年級本科學生，重在培養學生了解人的行為與物質空間形態之間的關系，幫助學生通過環境行為的定量化實驗環節了解城市、街區、建筑空間布局形態及其周邊環節對空間使用者行為的影響，并從實驗數據中找到空間環境與空間使用者行為模式的規律，從而實現以人為本的教學目標。

其中，課程實驗環節需要真實及虛擬環境的人因反饋，以環境行為心理學相關課程為理論基礎，借助遙感技術、GPS技術等進行真實場所的人因反饋實驗，設置不同人群空間感知與行為追蹤、記錄人對于環境的多維感知實驗環節，以支撐風景園林設計Ⅱ（園林建筑設計）主干課程與設計方案相結合的虛擬仿真人因反饋實驗。

3.基于“景觀、城市過程圖像與建模處理\"的專業實驗

該實驗內容主要面向風景園林三年級本科學生，支撐包括風景園林設計Ⅲ（城市公園設計）區域景觀規劃、城鄉綠地系統規劃等規劃設計類課程，著手于從設計對象所在的環境背景人手，以問題為導向的更為寬宏的人居環境設計，以此進一步強化學生的空間解析、空間結構及空間表達能力。

因此，除基礎實驗環節外，還增加了圖像識別機器學習實驗環節，通過遙感影像數據集、街景數據、無人機攝影圖像數據等空間圖像的深度學習實驗，幫助學生定量化識別區域空間肌理、景觀要素構成，進一步通過數字建造協作型機器人建模實驗環節，對上述及其學習結果進行快速反饋建模，實現\"設計方案-電腦模型-學習結果-真實建模\"的人機互動，通過實驗手段有效克服“虛擬-現場\"間的時空障礙，實現“設計 ⁺ 教學\"課程的深入創新，如圖4所示。

4.基于多源數據的“智慧景觀與城市設計方法\"高階實驗

該實驗內容主要面向風景園林建筑學四年級本科學生，側重于基于數據分析為主導、協調多元法則和目標的綜合性、大尺度的城市空間設計，支撐包括風景園林設計IV（專題設計）、城市設計等一系列的學科主干規劃設計類課程，是學生畢業前進行的最后一項專業設計教學課程，重在培養學生面向社會實踐應用，完成一套\"發現問題-分析問題-解決問題\"的全過程設計思維。

因此，在前述設計實驗環節基礎上，需增加基于多源大數據中的宏觀城市設計分析方法實驗，在空間地理信息云平臺上，幫助學生通過大數據定量化分析（如動態監測數據、社交網絡數據、活動行為數據等），進而快速、準確地認知大尺度城鄉空間的形態屬性，以此培養學生建立數據驅動與模型驅動的思維模式，掌握科學認識和量化分析宏觀尺度城市空間特征的城市設計技術方法。

（三）實驗教學方法創新

（1）全過程體驗式教學。強調學生在整個實驗過程中的參與和體驗，包括問題的提出、方案的設計、數據的收集與分析、結果的討論等各個環節。學生通過全方位的沉浸式參與，能夠更深入地理解實驗的目的和原理，提高問題解決能力和實驗操作技能。（2）跨學科融合實驗設計。該方法將不同學科領域的知識和技能融合到實驗教學中，例如結合地理學、生態學、心理學等多個學科的理論與實踐，設計具有創新性和綜合性的實驗項目，可拓展學生的思維邊界，培養其綜合運用知識解決問題的能力。（3）個性化實驗學習路徑。通過個性化的實驗學習路徑，根據學生的學習興趣、能力水平和學科特點定制實驗內容和進度，助于激發學生的學習興趣，提高學習動力，使每位學生都能夠按照自己的需求和節奏進行學習，達到更好的學習效果。

（四）課后評估與反饋機制完善

本實驗課程在課后評估與反饋機制層面也進行了完善，充分借助人工智能、大數據等先進技術，從數據采集、智能評估、個性化反饋、課程優化方面實現教學過程的動態調整和“教-學-評”一體化，為后續的課程教學改進提供全面、有效的決策依據，如圖5所示。

首先，課后評估與反饋機制全面實現了數據化、智能化、個性化的教學評價。借助大數據技術，課程能夠實時收集與分析學生在實驗過程中的學習行為、互動情況、任務完成情況等多維度數據。這些數據不僅包括學生的成績、作業和實驗報告，還涵蓋了學生在設計過程中應用的工具、資源利用情況、時間管理和協作互動等信息。通過這些數據的綜合分析，教師能夠更加精準地評估學生在課程中的整體表現與學習效果。

其次，通過引人智能評估與數據分析技術，課程能夠實現對學生表現的深人分析。借助大數據與人工智能，系統能夠對學生的實驗過程進行精細化分析，從設計思維的創新性、解決問題的能力到團隊協作的表現等方面進行多維度評估。這些分析結果為學生提供了具體的學習反饋，同時也為教師提供了關于學生學習狀況的全面視圖。例如，借助長江雨課堂AI助教，幫助教師了解學生在實驗過程中的具體表現，自動生成個性化的反饋，明確其在學習中的優勢和不足，如圖6所示。

最后，課程評估還通過多維度的評估與反饋進一步強化了課程的全面性。例如，同伴評審機制能夠讓學生從同伴的角度獲得反饋，互相學習;教師的評估則能為學生提供專業性的指導。這些多角度、多層次的反饋為教師調整教學策略、優化課堂互動和實驗設計提供了寶貴的依據，促進了課程的動態優化。通過對評估結果的全面分析，教師可以調整課程內容、實驗設計、教學方法等，以應對教學過程中出現的新問題，形成良性的“教-學-評\"閉環體系。

三、結語

綜上，本研究構建了“教學-設計-實驗”一體化的協同范式及“全學段覆蓋、多元化路徑、分層級遞進”的課程體系，為智慧教育背景下的風景園林實驗教學提供了創新性實踐框架。通過深度整合虛擬仿真、大數據分析、機器學習等智能技術，有效突破了傳統教學中的時空限制與表征瓶頸，實現了課程內容的動態生成與結構化呈現，顯著優化了教學效能并拓展了知識體系的深度和廣度。該模式不僅建構了融合設計思維、實地認知、協作能力與數據分析素養的多維能力培養路徑，而且推動了智慧教育理論與專業實驗課程的雙向賦能，為專業教學改革提供了兼具理論價值與實踐意義的范式樣本。

然而，當前模式在課程資源庫建設與技術普適性層面仍存在挑戰，例如智慧教育資源的學科適配性有待強化，部分數字工具的教學轉化效能需持續驗證。未來研究將聚焦“智慧教育技術與風景園林專業內核的深度融合”，通過迭代式課程開發與跨學科協作機制創新，持續完善可遷移、可擴展的教學解決方案，賦能新工科背景下風景園林教育的智慧轉型。

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Reconstruction of the landscape architecture experimental teaching system in the realm of smart education： a case study of planning and design courses

LIU Fangxin （College ofCivilEngineering，Architecture，andEnvironment，Hubei UniversityofTechnology，Wuhan430068， P. R. China）

Abstract：Against the backdrop of deepening smart education development，the teaching of landscape architecture faces a systemic restructuring imperative.Focusing on the experimental courses in planning and design at Hubei University of Technology，this study addresses issues such as weak technology integration and monotonous learning experiences in traditional teaching models.Through field research and case analysis， leveraging theconceptual framework and technological ecosystem of smart education （e.g.， virtual simulation， data-driven decision-making）， we reconstruct a dynamic closed-loop experimental teaching system encompassing teaching-learning-assessment from four dimensions：teaching objectives，content structure，instructional methods，and evaluation mechanisms. The results demonstrate that by deeply integrating smart education resources，this system not only enhances students’mastery of complex design techniques and creates immersive，personalized learning pathways but also refines teaching management.This research provides a systematic solution for implementing smart education in landscape architecture practical teaching and offers empirical insights for transforming talent cultivation modelsunder theemerging engineering education paradigm.

Key words： smart education; experimental teaching system; reconstruction of teaching models; landscape architecture planning and design; teaching transformation

（責任編輯 鄧 云）