AIGC沖擊下傳媒創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育進階策略研究

中圖分類號：G647.38 文獻標識碼：A 文章編號：2096-8418（2025）04-0096-10

AIGC技術的指數(shù)級發(fā)展正在觸發(fā)傳媒產(chǎn)業(yè)的模式革命。AIGC對傳媒業(yè)的廣泛滲透不僅重構了內(nèi)容生產(chǎn)鏈條，更是打破了傳媒類高校人才培養(yǎng)現(xiàn)狀，倒逼傳媒類高校進行人才培養(yǎng)轉型，］對傳媒類高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育體系提出了嚴峻挑戰(zhàn)，傳媒人才創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)能力成為行業(yè)中不可或缺的核心素質。2］在國家大力推進“雙創(chuàng)”背景下，傳媒專業(yè)教育需緊密對接產(chǎn)業(yè)實際需求，將“雙創(chuàng)”教育融入傳媒專業(yè)教育，提升傳媒類高校學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力，著力培養(yǎng)兼具創(chuàng)新思維與創(chuàng)業(yè)能力的復合型專業(yè)人才。

然而，以AIGC為代表的新興技術飛速發(fā)展，傳統(tǒng)以“采寫編評攝”為核心的傳媒“雙創(chuàng)”能力培養(yǎng)模式已顯露結構性滯后，傳媒教育面臨著知識結構單一、理論與實踐脫節(jié)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力培養(yǎng)不足等問題。3]同時，人才結構與市場需求的錯配矛盾呈顯著激化趨勢，供需失衡問題亟待破解。4]傳媒高等教育應以人工智能為核心，以人機協(xié)同為突破點，構建全流程融入人工智能的傳媒育人新模式，[5]著力推進制作型人才培養(yǎng)向創(chuàng)作型人才培養(yǎng)的轉型進程，探索構建傳媒專業(yè)創(chuàng)新型人才培育體系，培養(yǎng)兼具融合思維能力、專業(yè)實操技能與行業(yè)業(yè)態(tài)洞察力的復合型人才。有鑒于此，本文圍繞AIGC 時代背景下如何創(chuàng)新傳媒類高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育培養(yǎng)體系，旨在回答以下核心問題：AIGC對傳媒類高校“雙創(chuàng)”教育體系形成了哪些沖擊？傳媒類高校“雙創(chuàng)”教育如何實現(xiàn)轉型，以推動傳媒“雙創(chuàng)”教育體系的多維進階？

一、AIGC對傳媒類高校“雙創(chuàng)”教育體系的沖擊現(xiàn)狀

從數(shù)字人偶像的崛起到AI輔助傳媒全環(huán)節(jié)創(chuàng)作的普及，從價值鏈重塑到商業(yè)模式數(shù)據(jù)化轉向，AIGC技術浪潮正以前所未有的速度解構傳統(tǒng)傳媒模式。在此背景下，傳媒類高校亟須透過“行業(yè)之變”“人才之變”“教育之變”的表征，辨明沖擊現(xiàn)狀及問題成因，積極回應需求側、主體側和供給側的現(xiàn)實之問。

（一）需求側：AIGC對傳媒行業(yè)體系的顛覆性沖擊

1.價值鏈分布與競爭格局重構

AIGC技術的快速發(fā)展引發(fā)傳媒產(chǎn)業(yè)價值鏈的深度解構與重組。這種重構主要體現(xiàn)在權力結構的轉移和參與主體的多元化兩個方面。一方面，以DeepSeek、OpenAI為代表的技術公司通過提供基礎模型和API接口，正在成為新型內(nèi)容基礎設施供應商。據(jù)新華社統(tǒng)計，目前全球已有 10.2% 的媒體設立了相應機制將人工智能融人內(nèi)容生產(chǎn)流程當中； 41% 的媒體正積極開展人工智能技術應用方面的探索，鼓勵和支持部分新聞業(yè)務板塊試用AI技術。7]這種技術滲透導致傳統(tǒng)傳媒內(nèi)容把關人角色弱化，產(chǎn)業(yè)權力向上游技術層集中。另一方面，用戶角色的轉變呈現(xiàn)出“產(chǎn)消者”特征，用戶既作為內(nèi)容消費者又作為協(xié)同生產(chǎn)者。抖音、小紅書、快手等平臺數(shù)據(jù)顯示，2024年UGC內(nèi)容中AI輔助工具的使用比例已超過 40% ，AIGC的應用更是便利了UGC內(nèi)容生產(chǎn)，由此形成“用戶需求定義一AI生成一用戶反饋”閉環(huán)內(nèi)容生產(chǎn)模式。傳媒產(chǎn)業(yè)傳統(tǒng)的創(chuàng)意策劃、內(nèi)容生產(chǎn)、產(chǎn)品分發(fā)的線性價值鏈被“技術平臺 + 用戶共創(chuàng)”網(wǎng)狀價值網(wǎng)絡替代，傳媒產(chǎn)業(yè)競爭從單一內(nèi)容質量競爭局面轉向“技術生態(tài) + 用戶浸入”復合競爭態(tài)勢。

2．新興業(yè)態(tài)的爆發(fā)式增長

AIGC技術通過降低創(chuàng)作門檻和提升生產(chǎn)效率，催生了一系列傳媒領域新興業(yè)態(tài)，呈現(xiàn)出技術驅動型創(chuàng)新和需求拉動型創(chuàng)新的雙重特征。在技術驅動層面，數(shù)字人產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展最具代表性。根據(jù)《2025全球數(shù)字人市場報告》，全球數(shù)字人市場規(guī)模從2024年的348.8億美元預計將增長到2025年的519.4億美元，到2029年，市場規(guī)模更是有望達到2526.1億美元。在傳媒領域，央視AI主播、虛擬偶像柳夜熙等數(shù)字人形象已實現(xiàn)商業(yè)化運營，其核心支撐技術進入實質生產(chǎn)階段。在需求拉動層面，AI輔助創(chuàng)作工具呈現(xiàn)垂直細分趨勢，Runway的Gen-2視頻生成工具降低了用戶廣告視頻的制作成本，Canva 的Magic Design功能讓非專業(yè)用戶也能完成平面設計作品。值得關注的是，AIGC與區(qū)塊鏈結合催生的數(shù)字藏品（NFT）業(yè)態(tài)正在重構內(nèi)容確權體系。比如，在中國嘉德香港2024春季拍賣會上，兩套限量版《甲辰年》數(shù)字郵票藏品以552萬港元成交，標志著AIGC內(nèi)容開始形成獨立的價值評估體系。這些新興業(yè)態(tài)不僅拓展了傳媒產(chǎn)業(yè)邊界，更通過技術—藝術一商業(yè)的交叉融合，創(chuàng)造出全新的市場空間和就業(yè)機會。

3.商業(yè)模式與盈利邏輯的轉變

一方面，AIGC的普及正在推動傳媒行業(yè)從傳統(tǒng)的流量經(jīng)濟向數(shù)據(jù)智能經(jīng)濟轉型。在互聯(lián)網(wǎng)與AIGC的深度應用之下，高度依賴數(shù)據(jù)積累與算法驅動的數(shù)字平臺轉變成傳媒經(jīng)濟運行核心，改變著商業(yè)模式與盈利邏輯，具體體現(xiàn)在價值捕獲方式和資源配置邏輯兩個維度。在價值捕獲方面，傳統(tǒng)依賴廣告曝光（CPM）和內(nèi)容訂閱的盈利模式正在被更精細化的數(shù)據(jù)變現(xiàn)所補充。傳統(tǒng)廣告定價從基于受眾規(guī)模轉向基于個性化程度和效果。在資源配置方面，AIGC促使傳媒機構從內(nèi)容庫存管理轉向需求實時響應。例如澎湃新聞用AIGC輔助采編、優(yōu)酷采用AI制作廣告小劇場，在大幅降低制作成本、提升生產(chǎn)效率的同時，能夠快速響應用戶需求，生成千人千面的廣告效果，提升用戶觸達率。這說明資源配置從庫存轉向實時生成，減少了庫存成本，提高了效率。另一方面，AIGC內(nèi)容的爆炸式增長導致用戶注意力資源的稀缺。在信息信任受損的情況下，用戶往往會通過信息忽略、內(nèi)容屏蔽、信息否認、注意力轉移以及行蹤軌跡清除等方式對AIGC采取規(guī)避行為。8]為此，諸多流媒體平臺充分借助“AI生成 + 算法推薦”的雙重過濾爭奪有限的注意力資本。此類轉變對傳媒商業(yè)邏輯產(chǎn)生根本性影響，傳媒產(chǎn)業(yè)的價值衡量標準也從內(nèi)容產(chǎn)出增量轉向用戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)存量，精準營銷成為行業(yè)發(fā)展新支點。這一系列變革標志著傳媒經(jīng)濟已進入以數(shù)據(jù)智能為核心驅動力的新階段。

（二）主體側：AIGC對傳媒“雙創(chuàng)”人才的

結構性沖擊

1.傳媒“雙創(chuàng)”人才素養(yǎng)的結構性重構

AIGC技術的迅猛發(fā)展引發(fā)傳媒領域人才能力圖譜的根本性變革。從教育技術學的視角來看，這種重構主要體現(xiàn)在“人機協(xié)同能力”（human-AIcollaborationcompetency）的構建方面。世界經(jīng)濟論壇《2023未來就業(yè)報告》指出，到2025年，傳媒行業(yè) 50% 的核心技能將發(fā)生改變，其中AI提示工程、跨媒介敘事設計等新型能力需求顯著增長。具體而言，傳統(tǒng)以“采寫編評攝”為核心的專業(yè)技能體系正在被以技術理解能力、創(chuàng)意引導能力、批判整合能力為核心的全新素養(yǎng)結構所替代。9］首先，在技術理解力方面，從業(yè)者需要掌握AIGC工具的基本原理和應用邊界，如理解 Sta-bleDiffusion各模塊的運行機制和工作原理。其次，在創(chuàng)意引導力方面，“雙創(chuàng)”人才需將人類創(chuàng)意意圖有效轉化為機器可理解、可執(zhí)行的指令，提升AI創(chuàng)作生成的內(nèi)容與預期匹配度。最后，在批判整合力方面，“雙創(chuàng)”人才需具備對AI生成內(nèi)容進行價值判斷和二次創(chuàng)作的能力。這種轉變本質上是媒介素養(yǎng)（media literacy）的升級，即從傳統(tǒng)的信息識別能力擴展到人機協(xié)作的元能力培養(yǎng)。傳媒“雙創(chuàng)”人才素養(yǎng)重構不僅涉及技能層面的調(diào)整，更關照傳媒人才認知范式的根本轉變，“雙創(chuàng)”教育領域的應對滯后性在此階段顯現(xiàn)。目前，傳媒類專業(yè)開設AIGC相關課程較少，且多停留在工具操作層面，未能深入人機協(xié)同的思維訓練。

2.傳媒人才崗位的全維度更新

AIGC技術對傳媒就業(yè)市場的重塑呈現(xiàn)出技術賦能與崗位進化的雙重特征，對傳媒人才提出了全新的要求。在崗位能力維度，傳媒崗位對從業(yè)人員的技能要求不斷提升。如視頻剪輯師需掌握Runway等AI工具實現(xiàn)智能粗剪，文案策劃需借助ChatGPT進行創(chuàng)意發(fā)散。AI工具應用能力已成為傳媒崗位招聘要求的標配技能，值得關注的是，這種更新不是簡單的技術應用，更是體現(xiàn)在底層思維邏輯上對AI技術的理解力，通過人機協(xié)作實現(xiàn)崗位價值的倍增效應。在崗位職能維度，呈現(xiàn)出職責擴展的特征。以廣告行業(yè)為例，藝術指導的工作范圍從視覺設計延伸到AI模型風格微調(diào)，內(nèi)容審核員的職能從事實核查擴展到AI生成內(nèi)容識別。傳媒從業(yè)人員不僅需要具有內(nèi)容策劃、藝術審美等能力，更需要掌握數(shù)字應用技術。如傳統(tǒng)字幕崗位升級為“智能字幕工程師”，要求同時具備語言學知識和ASR技術理解，表現(xiàn)出能級躍升趨勢。這種多維度更新要求“雙創(chuàng)”教育必須建立動態(tài)的崗位能力映射機制，實現(xiàn)人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)需求的精準對接

3.傳媒新型職業(yè)譜系的集中性涌現(xiàn)

AIGC技術的產(chǎn)業(yè)化應用正在催生傳媒領域全新的職業(yè)譜系。以ChatGPT與DeepSeek為代表的生成式人工智能技術的傳播過程呈現(xiàn)“S”形曲線特征，在擴散的早期采用者較少，當采用者人數(shù)擴大到一定數(shù)量時進入加速階段，對社會的影響亦顯著增加。10]在傳媒領域，當基礎技術成熟度達到臨界點時，技術的深度運用將改變傳媒內(nèi)容生產(chǎn)路徑，引發(fā)相關職業(yè)的集群式創(chuàng)新。當前傳媒領域的新職業(yè)涌現(xiàn)主要體現(xiàn)在三個層面：首先是AIGC原生職業(yè)，如AI繪畫師借助AIGC勾勒獨特的視覺素材嵌入傳媒作品；AI訓練師通過大數(shù)據(jù)訓練讓傳媒內(nèi)容垂域模型更加智能，保障其整體穩(wěn)定、高效運行。其次是技術融合職業(yè)，如AI創(chuàng)意總監(jiān)、元宇宙內(nèi)容架構師，負責創(chuàng)意策劃并制定內(nèi)容生成策略，需掌握3D生成和空間計算技術，同時具有一定的傳媒內(nèi)容策劃能力。最后是倫理治理職業(yè)，針對著作權歸屬爭議、平臺責任界定、數(shù)據(jù)權益保護及不正當競爭等問題進行規(guī)制，為行業(yè)健康發(fā)展提供支持。如數(shù)字版權鑒定師，運用區(qū)塊鏈技術進行AIGC內(nèi)容溯源。這些新職業(yè)的共同特征突破了傳媒職業(yè)的能力邊界，形成“技術 + 創(chuàng)意 + 管理”的復合型崗位矩陣。中國就業(yè)培訓技術指導中心在2024年發(fā)布的19個新職業(yè)中，有8個直接關聯(lián)AIGC在傳媒領域的應用。從職業(yè)發(fā)展角度看，這些新興職位呈現(xiàn)出低門檻高上限的特征：入門級崗位，如AI內(nèi)容標注員，只需短期培訓即可上崗，而高級崗位，如生成式AI產(chǎn)品經(jīng)理，則需要跨學科的知識儲備。這種職業(yè)生態(tài)的演變，為傳媒“雙創(chuàng)”教育提供了人才培養(yǎng)方向標

（三）供給側：AIGC對傳媒“雙創(chuàng)”教育的系統(tǒng)性沖擊

1.課程體系與育人場景的協(xié)同性失調(diào)

AIGC技術正引發(fā)傳媒“雙創(chuàng)”教育基礎架構的深層解構。當前，課程體系的滯后性呈現(xiàn)三重矛盾。一是技術融合淺表化：在全國傳媒院校開設的AIGC課程中，僅聚焦于工具操作層面，而缺乏對其生成邏輯和倫理治理的深度探討。]二是學科壁壘剛性化：在影視、動畫等學科課程設置中，技術與藝術融合課程占比較低，相較于產(chǎn)業(yè)側的高需求而言，傳媒課程體系與實際產(chǎn)業(yè)應用脫軌，傳媒教育難以為業(yè)界培養(yǎng)綜合性人才。三是知識更新遲滯化：教材內(nèi)容迭代周期平均3.2年，遠落后于AIGC技術3個月的更新頻率，如Runway新一代Gen4視頻模型已被廣泛接入影視創(chuàng)作領域，但教學仍停留于Runway第一代。此外，育人場景的斷裂更為嚴峻：物理空間方面，多數(shù)傳媒院校仍用傳統(tǒng)教學系統(tǒng)，對AIGC工具的更新滯后；虛擬場景方面，傳媒高校的元宇宙創(chuàng)作平臺覆蓋率較低，學生難以實踐“ AI+ VR”融合創(chuàng)作。事實表明，浙江傳媒學院2025年新建“AIGC數(shù)智創(chuàng)新實驗室”后，學生利用AIGC工具，結合3D建模、語音識別和AI大模型技術，成功開發(fā)可交互的數(shù)字人IP形象，提升了學生AIGC項目實踐能力，印證了場景重構的迫切性。

2.師資能力與賽事體系的架構性失效

教師隊伍的技術適應性危機與賽事體系的創(chuàng)新維度窄化形成對傳媒“雙創(chuàng)”人才培養(yǎng)的雙重掣肘。在師資能力方面，專業(yè)教師未接受AIGC系統(tǒng)培訓，缺乏AI項目實戰(zhàn)經(jīng)驗，師資技術代溝導致教學案例與產(chǎn)業(yè)脫節(jié)；教師無法有效評估AI生成內(nèi)容質量，沿用傳統(tǒng)創(chuàng)意性與技術性的二元標準，導致其評價能力斷層。在賽事體系方面，陷入技術賦能缺失與價值導向偏差。如“互聯(lián)網(wǎng)+”“大學生雙創(chuàng)大賽”等重點賽事中，缺少涉及AIGC項目整合的內(nèi)容，在評審標準中對技術創(chuàng)新性的評價權重占比低，無法反映學生AIGC應用能力。2025全球數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新大賽重點推出“AIGC創(chuàng)作者大賽”，重點聚焦人工智能技術在傳統(tǒng)藝術場景中的應用與落地，其評審體系中明確包含提示詞工程精度、人機創(chuàng)意融合度等指標。師資能力與賽事體系的架構性失效直接導致教育產(chǎn)出與產(chǎn)業(yè)需求錯位，以致畢業(yè)生無法達到企業(yè)需求。

3.項目孵化與生態(tài)鏈接的制度性障礙

AIGC要求“雙創(chuàng)”教育重構項目培育與產(chǎn)業(yè)對接機制，但現(xiàn)行體系存在三重梗阻。一是項目篩選機制僵化。傳統(tǒng)項目等評估仍側重商業(yè)計劃書，對AIGC項目的技術可行性驗證評估缺失。二是資源支持錯配。傳媒院校未配置AIGC算力資源，學生被迫使用消費級工具，如MidJourney基礎版，限制了專業(yè)級內(nèi)容產(chǎn)出。三是產(chǎn)業(yè)鏈接脆弱。校企合作多停留在講座層面，深度技術合作，如共同開發(fā)垂直領域大模型缺乏。如何為傳媒“雙創(chuàng)”項目在技術層、開放層、訓練層、商業(yè)層提供支持成為制度創(chuàng)新的破局關鍵。通過接人AI視頻生成平臺，導人產(chǎn)業(yè)級數(shù)據(jù)集，并接入商業(yè)內(nèi)容需求池，以“技術一數(shù)據(jù)一市場”三位一體支持體系推動傳媒項目的落地孵化提升其商業(yè)轉化率，為建立適配AIGC特性的全鏈路創(chuàng)新機制提供借鑒。

二、轉型思路：構建“愿景迭代一學科改革一應用落地”融合教育生態(tài)

（一）目標重構：從“內(nèi)容生產(chǎn)者”到“協(xié)作創(chuàng)新者”

1.推動從工具依附到智能共生的認知范式轉型

拉圖爾（Latour）的“行動者網(wǎng)絡理論”（ActorNetworkTheory）指出，技術成為具有能動性的行動主體，與人類形成平等協(xié)作網(wǎng)絡，技術在傳媒生產(chǎn)中的重要性不斷凸顯。傳統(tǒng)傳媒教育的目標定位于培養(yǎng)掌握專業(yè)技能的內(nèi)容生產(chǎn)者，而AIGC時代需重構為人機協(xié)同創(chuàng)新者。具體來說，在認知層面表現(xiàn)為三重升級。首先，創(chuàng)作主體性重構，打破人類中心主義創(chuàng)作觀，建立“人類意圖定義 +AI 執(zhí)行優(yōu)化”的協(xié)作框架。人類負責核心創(chuàng)意、價值導向、復雜問題定義、需求引導、倫理把關等工作，人工智能承擔信息檢索與整合、模式識別、內(nèi)容草稿生成、大規(guī)模數(shù)據(jù)分析與初步優(yōu)化等任務，由此提升知識生產(chǎn)的效率、廣度與探索未知領域的可能性，實現(xiàn)“ 1+1gt; 2”的效能躍遷。其次，能力價值重估，降低傳統(tǒng)專業(yè)技能評估權重，重構以AI能力為核心的傳媒“雙創(chuàng)”人才評估體系。“智能素養(yǎng)”（AIlit-eracy）成為人才的核心競爭力，[12]人才能力需求從單一專業(yè)技能轉向技術理解深度與創(chuàng)意人文駕馭高度的復合。“雙創(chuàng)”人才不僅需熟練應用AI工具，更需深入理解其基本原理、認知其優(yōu)勢與局限，并具備在數(shù)據(jù)標注、模型反饋調(diào)優(yōu)、結果評估與創(chuàng)意轉化等關鍵環(huán)節(jié)有效協(xié)作的能力。[13]最后，評價體系革新，建立人機協(xié)同指數(shù)（HA-CI）評估體系，包含提示詞精準度、生成內(nèi)容轉化率、倫理風險規(guī)避等維度，取代單一作品質量評價。通過記錄學生在提示詞設計、模型反饋調(diào)整、倫理決策等環(huán)節(jié)的行為數(shù)據(jù)與文本資料，生成個性化能力圖譜。相較于傳統(tǒng)期末考核，該機制更能培養(yǎng)傳媒“雙創(chuàng)”人才人機協(xié)作中的動態(tài)適應能力。

2.推動“技術—人文—商業(yè)”三維能力架構升級

AIGC要求“雙創(chuàng)”人才能力模型從線性技能轉向動態(tài)素養(yǎng)網(wǎng)絡。基于勝任力冰山模型，新型傳媒能力架構包含技術、人文、商業(yè)三個維度。首先，在技術理解層。傳媒人才不僅需要掌握技術的運用，更需要理解技術的工作原理、生成邏輯等，突破對技術操作的表層認知，實現(xiàn)從技術執(zhí)行者到技術驅動型創(chuàng)新者的能力躍遷。其次，在人文創(chuàng)意層。能力范疇的“人文”強調(diào)應用價值，重點培養(yǎng)傳媒人才機器可解碼的創(chuàng)意表達能力。針對不同模型的能力邊界，將傳媒業(yè)務問題設計為特定的技術可解的任務，例如將文學意象轉化為 Stable Diffusion 的負向提示詞（nega-tiveprompt）；利用ChatGPT生成文本，VectorDa-tabase進行數(shù)據(jù)結構化處理等。最后，在商業(yè)整合層。當前，由AIGC引發(fā)的生產(chǎn)關系變革在商業(yè)領域不斷顯現(xiàn)，頭部企業(yè)逐步重組商業(yè)運營模式，更為關注創(chuàng)新團隊的實踐整合能力。如奧美廣告重組創(chuàng)意團隊，以“人類創(chuàng)意總監(jiān) +AI 執(zhí)行團隊”的模式，達到效率與創(chuàng)意的平衡，推動廣告項目收益率的提升。教育領域需相應建立能夠匹配駕馭AIGC引發(fā)的生產(chǎn)關系變革的機制，培育一批既注重AIGC工具使用又具有創(chuàng)新實踐能力的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者，最終形成適應智能傳媒時代需求的“技術—人文一商業(yè)”復合型人才儲備庫，為傳媒產(chǎn)業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展提供強有力的人力資源支撐。

3.錨定“科技向善”的倫理價值框架

AIGC驅動知識生產(chǎn)范式重構的同時，也潛藏信息失真、算法偏見、倫理失范等風險。人機協(xié)同的健康發(fā)展有賴于強大的價值理性引領與技術倫理駕馭能力。“科技向善”理念強調(diào)技術創(chuàng)新必須建立在人性之善與人類福祉的基礎之上。14]伴隨著新聞職業(yè)倫理向智媒信息倫理的范式轉換，公共傳播的社會治理屬性日益凸顯，亟須教育工作者與跨領域科技研究者協(xié)同合作，以前瞻性研究和系統(tǒng)性思維預判、權衡并應對AIGC時代的倫理風險。15]借鑒哈佛大學、麻省理工學院開設算法歧視、AI治理、監(jiān)管等前沿課程的經(jīng)驗，[16]傳媒類高校需將技術倫理教育深度融入創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)核心素養(yǎng)，植人倫理考量和責任意識，確保技術服務于價值理性，而非放任其風險。傳媒教育在倫理價值上的培養(yǎng)目標可參照歐盟《可信人工智能倫理準則》，構建三層倫理價值框架：創(chuàng)作倫理層，建立AIGC內(nèi)容溯源機制，前置AI倫理審查，如在傳媒教育機構設立AIGC內(nèi)容審查委員會；算法正義層，通過提示詞工程消除性別、種族偏見，開設提示詞工程課程，并與社會性別研究、文化人類學課程結合，引導學生通過提示詞調(diào)整優(yōu)化模型輸出；人本價值層，確保人類始終掌握價值決策權，培養(yǎng)學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的批判力思維，提升學生對AI生成內(nèi)容的評估、決策、使用能力，強化對學生AI倫理引導力的培養(yǎng)。

（二）學科交叉：打破傳媒與技術的邊界

1．重構學科體系，建立“技術—藝術—社會”三維知識網(wǎng)絡

知識網(wǎng)絡是三維能力架構的認知基礎，旨在實現(xiàn)從理論到實踐的轉化。其中，技術知識為技術能力筑基，藝術知識涵養(yǎng)人文能力，社會知識可轉化為商業(yè)能力。需要強調(diào)的是，藝術知識聚焦文學意象解碼等美學與創(chuàng)作理論，社會知識涵蓋AIGC背景下的生產(chǎn)關系與組織邏輯。由此，傳統(tǒng)傳媒學科的線性知識架構正被AIGC驅動的網(wǎng)狀學科生態(tài)取代。基于復雜性科學理論，重構需實現(xiàn)三重融合：基礎理論層整合計算機科學、傳播學與倫理，要求學生掌握生成式AI的符號生成邏輯，算法正義相關理論基礎等；方法工具層，打通技術應用與藝術創(chuàng)作，不僅要求學生具有藝術審美的創(chuàng)造力，也需培養(yǎng)其技術處理能力，以達到生成相應作品內(nèi)容的能力；價值認知層，引入科技社會學視角，分析技術如何重塑社會文化生產(chǎn)的權力結構，如MidJourney對審美民主化的影響等，在技術運用中融人對社會價值的考量。

2.創(chuàng)新專業(yè)設置，構建“微專業(yè) + 能力認證”動態(tài)響應機制

為應對AIGC技術的快速迭代，專業(yè)建設需從靜態(tài)目錄轉向動態(tài)能力單元。在傳媒高校專業(yè)設置方面可參照歐洲資格框架（EQF），形成三級響應體系：核心能力錨定層，設立“智能內(nèi)容創(chuàng)業(yè)”微專業(yè)，如浙江傳媒學院在其開展的各類AI相關課程和培訓中，開設自然語言處理、高級人工智能等課程；前沿技術響應層，建立模塊化認證體系，學生每學期需完成1項技術認證，如OpenAI的Prompt工程師認證或Adobe的Firefly大師認證，提升學生AIGC技術運用能力；跨域能力拓展層，推行“技術 +X ”雙軸制，對計算機、大數(shù)據(jù)、人工智能、信息網(wǎng)絡等技術領域進行有效整合，推動優(yōu)勢學科專業(yè)的轉型升級和衍生再造，傳媒學生必修計算機視覺、自然語言處理等基礎課，其中計算機專業(yè)需選修視覺敘事設計課程，培養(yǎng)學生交叉思維與創(chuàng)新思維

3.進化課程體系，開設“項目制 +AI 評估”混合教學模式

建構主義學習理論表明學習并非簡單的知識接受過程，而是個體以原有認知經(jīng)驗為根基，通過與外界的交互實現(xiàn)知識的主動構建與重組。[17]為此，傳媒創(chuàng)新人才的培養(yǎng)需進化課程體系，形成三階進化路徑：首先，課程載體革新。將專業(yè)課程轉為項目式教學（project-basedlearning，PBL），以最終產(chǎn)出可商業(yè)化作品為課程設計目標。其次，教學過程重構。建立“人類教師 +AI 助教”雙軌教學模式，為每位學生配置定制化AI創(chuàng)作模型，實時提供技術反饋，如提示詞優(yōu)化建議和風格建議等。最后，評價機制升級。采用動態(tài)能力圖譜替代分數(shù)評價，追蹤學生在內(nèi)容生成、技術應用、商業(yè)轉化等維度的成長曲線，將AI能力納入評價范圍，以網(wǎng)狀體系綜合評估學生能力。

（三）實踐先行：場景化驅動“雙創(chuàng)”能力

1.實現(xiàn)從情境模擬到生態(tài)沉浸的育人場景重構

傳統(tǒng)實踐教學依賴的局部情境模擬，在AIGO時代需升級為包含技術、產(chǎn)業(yè)、社會三位一體的生態(tài)化場景實踐。情境認知與學習（situatecogni-tionandlearning）理論認為知識本質上屬于依托情境的實踐性活動，涵蓋個體與環(huán)境之間的交互狀態(tài)。18]在此基礎上，育人場景的新范式包含三重演進。一是構建虛實融合實踐場域。通過XR、元宇宙等數(shù)字孿生技術構建高度擬真產(chǎn)業(yè)環(huán)境，在虛擬空間中開展沉浸式教學，借鑒德國“模擬公司”全流程企業(yè)仿真以及中國傳媒大學“AI工作坊”、華中科技大學數(shù)字孿生校園平臺等成功實踐，[19]通過創(chuàng)設虛實融合的交互環(huán)境，讓學生在真實行業(yè)命題驅動下，全程演練人機協(xié)作的內(nèi)容策劃、智能生成、算法調(diào)優(yōu)、用戶反饋分析等核心環(huán)節(jié)，使學生深度體驗并掌握人機協(xié)同在傳媒產(chǎn)品生命周期中的運作邏輯，鍛煉其技術應用能力與復雜問題解決能力。二是構筑校企合作新生態(tài)。發(fā)揮高校與企業(yè)特色與優(yōu)勢，企業(yè)通過提供真實行業(yè)數(shù)據(jù)、前沿技術工具、實戰(zhàn)命題，確保教學內(nèi)容與行業(yè)動態(tài)同步，為高校人才培養(yǎng)和就業(yè)實習提供平臺和基地。例如，浙江傳媒學院與字節(jié)跳動共建浙江省短視頻學院，在內(nèi)容平臺與傳播渠道建設、人才培養(yǎng)與教學課程研究、短視頻創(chuàng)作推廣等方面開展廣泛深度合作。三是創(chuàng)新社會場景新維度。將職業(yè)準則、倫理規(guī)范等維度納入育人場景，成立社會實驗室，模擬算法偏見、數(shù)據(jù)殺熟等事件，要求學生據(jù)此制定AIGC風險防控指南并為學生提供第三方評估等服務，為學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供全鏈條、全要素支持。

2.推動數(shù)據(jù)驅動與智能反饋機制的場景要素進化

AIGC的核心優(yōu)勢在于其強大的數(shù)據(jù)感知與智能生成能力，傳媒類高校可充分利用AIGC的數(shù)據(jù)感知與分析優(yōu)勢，推動創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育邁向個性化與精準化。其一，構建動態(tài)數(shù)據(jù)池。利用大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生等技術，教育者可系統(tǒng)地采集學生在數(shù)據(jù)挖掘、算法調(diào)優(yōu)、內(nèi)容創(chuàng)意、項目管理等多維度的行為軌跡數(shù)據(jù)，深度挖掘認知規(guī)律與能力發(fā)展圖譜，實現(xiàn)從“經(jīng)驗驅動”到“數(shù)據(jù)驅動”的轉變。其二，建立智能協(xié)創(chuàng)系統(tǒng)。以美國孟菲斯大學開發(fā)的“自動導師”系統(tǒng)為例，通過實時捕捉課堂動態(tài)，識別學生的異常學習狀態(tài)，并生成個性化的課堂分析報告，可追蹤學生在數(shù)據(jù)挖掘、算法調(diào)試、內(nèi)容創(chuàng)作等多個關鍵環(huán)節(jié)的行為軌跡，構建出可視化的個體能力圖譜，并據(jù)此推薦符合學生需求的學習路徑，[20]以AI協(xié)創(chuàng)的方式助力傳媒“雙創(chuàng)”人才的培養(yǎng)。其三，形成系統(tǒng)性評價網(wǎng)絡。以多維度動態(tài)數(shù)據(jù)采集為基礎，通過量子計算思維構建非線性評價模型，實現(xiàn)對學生創(chuàng)新能力的精準刻畫與預測。例如通過EEG 設備監(jiān)測學生人機協(xié)同時的認知負荷（cog-nitiveload）與創(chuàng)新強度（innovation intensity），結合作品市場表現(xiàn)生成能力評價雷達圖，追蹤學生能力發(fā)展并生成智能反饋機制優(yōu)化學生培養(yǎng)模式。這種基于智能反饋的訓練流程，不僅提升了學生的實戰(zhàn)能力，也使創(chuàng)新培養(yǎng)從傳統(tǒng)的經(jīng)驗傳授轉向了基于數(shù)據(jù)的實證導向。

3.推動場景生態(tài)延伸，構建多元協(xié)同的創(chuàng)新 生態(tài)

創(chuàng)新生態(tài)應突破校園物理邊界，打造開放聯(lián)動的實踐網(wǎng)絡，促進人才、信息、資本、技術等創(chuàng)新要素的高效流動與價值共創(chuàng)。在此生態(tài)中，政府扮演頂層設計者與資源協(xié)調(diào)者角色，為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育提供制度保障與基礎支撐。高校是人才培養(yǎng)、知識創(chuàng)新與資源整合的核心樞紐，打通跨學科資源，催化創(chuàng)新成果轉化。企業(yè)是需求牽引與技術賦能的關鍵力量，通過提供真實行業(yè)數(shù)據(jù)、前沿技術工具、實戰(zhàn)命題及導師資源，確保教學內(nèi)容與行業(yè)動態(tài)同步。社會機構則連接更廣闊的創(chuàng)新要素市場，提供第三方評估、創(chuàng)業(yè)孵化、資本對接等增值服務，拓寬學生視野與資源邊界。加拿大的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育以其合作教育模式著稱，[21］該校推行駐校企業(yè)家制度，依托世界頂尖的科研水平、龐大的校友群體、強大的區(qū)域乃至全球網(wǎng)絡和資金支持，形成要素互補、風險共擔、價值共享的緊密合作網(wǎng)絡，為學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供全鏈條、全要素支持。[22]

三、傳媒“雙創(chuàng)”教育體系的多維進階路徑

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育全面開展至今十年，從“普及創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育”到“高質量發(fā)展”，再到“數(shù)字化賦能”，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育順應時代變化，其育人目標也緊跟時代變遷。“高等教育數(shù)字化轉型理念的核心是以人為本，要始終以學生和教師為中心，滿足人的發(fā)展能適應和引領社會的發(fā)展。”[23]將AIGC融人創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育，并發(fā)揮出AIGC的最大效能，需要在育人目標、學科體系、產(chǎn)教協(xié)同生態(tài)等維度推動傳媒類高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育進階。

（一）AIGC背景下傳媒類高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育育人目標的進階

在AIGC技術深刻重塑創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育范式的當下，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的育人目標正經(jīng)歷從“學生個人創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力提升”向“人機協(xié)同創(chuàng)新能力提升”的范式躍遷。這一變革并非簡單的技術工具的運用，而是涉及認知維度、實踐維度和價值維度的三維重構。首先在認知維度上，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者需要實現(xiàn)從具體產(chǎn)品或者服務等商業(yè)問題解決到人機協(xié)同創(chuàng)新思維的轉變。傳統(tǒng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育強調(diào)機會識別和批判性思維，而AIGC時代要求創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者掌握基于大數(shù)據(jù)的算法認知。其次在實踐維度上，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者需要突破傳統(tǒng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的物理邊界，形成AIGC創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)的沉浸式培養(yǎng)范式。再次在價值維度上，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者需重塑從“商業(yè)倫理”到“人機協(xié)同創(chuàng)新勝任力”的價值轉變。最后回歸到“為誰培養(yǎng)人、怎樣培養(yǎng)人”的關鍵問題上。無論技術如何變遷，培養(yǎng)國家需要的創(chuàng)新型人才的價值使命沒有改變。傳媒類高校雙創(chuàng)教育體系回歸育人本質和初心是要探索一條融合AIGC 賦能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)的人才培養(yǎng)模式。首先要從人才培養(yǎng)方案上進行革新和迭代，從原來的專業(yè)教育與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育融合的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育改革實踐升級為“專業(yè) +AIGC 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練”的人才培養(yǎng)模式實踐，構建從大一到大四不同階段分層分類的AIGC創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育模式，探索“普及教育—專業(yè)探索—學科融合一創(chuàng)新實踐”四階培育模式。在大一“認知喚醒”階段，通過AIGC通識教育開展普及教育，重點培養(yǎng)生成式工具的基礎認知能力和基礎操作能力。在大二“能力塑形”階段實施專業(yè)方向探索，在各專業(yè)開設“專業(yè)方向AIGC工具使用”等課程，培育專業(yè)融合AIGC技術的交叉應用能力。在大三“融合創(chuàng)新”階段打造跨學科項目組，提升學生運用AIGC解決復雜問題的能力。在大四及研究生“實踐訓練”階段，構建虛實共生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)，鼓勵學生進行AIGC 創(chuàng)新實踐成果轉化，進行商業(yè)化運用的探索和實踐。經(jīng)過系統(tǒng)性的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育，培育一批既注重AIGC工具使用又具有創(chuàng)新實踐能力的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者，最終形成適應智能傳媒時代需求的“技術—藝術—商業(yè)”復合型人才儲備庫。

（二）AIGC背景下傳媒類高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育學科體系的進階

《教育強國建設規(guī)劃綱要（2024—2035年）》明確提出“深化新工科、新醫(yī)科、新農(nóng)科、新文科建設，強化科技教育和人文教育協(xié)同，推進理工結合、工工貫通、醫(yī)工融合、農(nóng)工交叉。”[24]多學科交叉才能產(chǎn)生創(chuàng)新的觀念、創(chuàng)新的技術、創(chuàng)新的產(chǎn)品。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育本質上是一個多學科深度耦合的實踐場域，其獨特的跨學科屬性使其成為高等教育體系中學科交叉融合最具示范性的實踐載體。在AIGC背景下的傳媒類高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育更要鼓勵多學科交叉融合，在傳媒藝術領域探索“文化 +AI ”“藝術 +AI ”的創(chuàng)新產(chǎn)品和服務，探索融合多學科、多專業(yè)、多課程的創(chuàng)新生態(tài)，構建以創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程為內(nèi)核、以創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教學模式為外延、以創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)師資為支撐的傳媒創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育學科體系。這一體系以傳媒類學科特色為基底，以AIGC技術為驅動，形成從基礎認知到產(chǎn)業(yè)實踐的螺旋式發(fā)展路徑。第一，在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程升級方面，構建AIGC創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)課程矩陣，涵蓋基礎層一進階層一卓越層的三階遞進課程體系。基礎層面向大一新生，革新目前公共必修課《創(chuàng)業(yè)基礎》授課內(nèi)容，開設覆蓋所有專業(yè)的科技創(chuàng)新倫理課程 + AIGC工具實操課程。進階層面向大二大三，通過選修課、獨立設置實驗課等不同課程形式開設人機協(xié)同創(chuàng)意設計、AIGC內(nèi)容品控與優(yōu)化等課程群。卓越層面向大四及研究生階段，開設數(shù)字人IP孵化、“ AIGC⁺ 影視工業(yè)化”等實戰(zhàn)課程，配套AIGC創(chuàng)業(yè)精英班等班級形式。第二，在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教學模式進階方面，要實現(xiàn)從單一創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)理論實踐教授轉向人機協(xié)同創(chuàng)新能力培養(yǎng)的范式轉換，重點培育學生的算法思維、跨界整合和倫理判斷三大核心素養(yǎng)。在教學方法上，從創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育傳統(tǒng)的理論講授法、案例分析法、項目驅動等方法升級為基于AIGC場景運用的教學方法，將AIGC融入教學的全過程，探索智能情境教學法、人機協(xié)同項目制教學法等新型教學方法。在教學評價體系上，從傳統(tǒng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育關注創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的實踐成果、創(chuàng)業(yè)率等顯性指標，到更重視創(chuàng)新過程中的“人機協(xié)同創(chuàng)新能力”和“AI倫理風險規(guī)避能力”等隱性指標的評價維度。第三，在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)師資團隊進階方面，亟須構建“多元協(xié)同、產(chǎn)教互融”的新型創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)師資體系。通過整合校內(nèi)學術導師、企業(yè)實踐導師和校友創(chuàng)業(yè)導師三類資源，形成跨學科、跨領域的師資團隊，重點突破傳統(tǒng)教育中技術與藝術、技術與文化融合不夠的現(xiàn)實困境。實施雙導師授課制度，實行“技術專家 + 傳媒教授”聯(lián)合授課機制，破解技術與藝術割裂問題；鼓勵教師到傳媒行業(yè)掛職鍛煉，鼓勵校內(nèi)導師參與傳媒類企業(yè)真實商業(yè)項目研發(fā)，并將實踐經(jīng)驗反哺課堂教學。構建開放共享的教師發(fā)展平臺，通過定期舉辦跨學科工作坊、產(chǎn)業(yè)技術沙龍等形式，促進不同領域導師的深度交流與合作，使創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育真正實現(xiàn)產(chǎn)學研用的有機統(tǒng)一。同時，打破院系壁壘，推動跨學科組織架構的制度化革新。例如通過整合新聞傳播學院、計算機學院、藝術設計學院等學院的課程資源，成立如技術基底教研室、創(chuàng)意引擎實驗室、倫理治理中心等融合學科新載體，分別負責AI技術設計、人機協(xié)同藝術創(chuàng)作、社會應用規(guī)范制定等，推動學科交叉從概念走向實踐。

（三）AIGC背景下傳媒類高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育產(chǎn)教協(xié)同生態(tài)的進階

黨的二十大報告明確提出“要加快實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，加強企業(yè)主導的產(chǎn)學研深度融合，強化目標導向，提高科技成果轉化和產(chǎn)業(yè)化水平”。黨的二十屆三中全會進一步明確提出“要深化教育綜合改革，深化科技體制改革，深化人才發(fā)展體制機制改革”。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育作為創(chuàng)新型人才培育的重要載體，除了校內(nèi)場景為教育的主陣地外，更應匯聚政府、企業(yè)、高校、產(chǎn)業(yè)等四方資源協(xié)同發(fā)揮最大效應。“產(chǎn)教融合的人才培養(yǎng)模式可以有效鏈接高校與企業(yè)，為推動高校人才培養(yǎng)和社會發(fā)展創(chuàng)造有利條件。”[25]在人工智能時代到來的背景下，傳媒類高校要順應時代趨勢，引領傳媒產(chǎn)業(yè)發(fā)展，主動對接傳媒產(chǎn)業(yè)最前沿技術，構建從校內(nèi)教育場景端到企業(yè)產(chǎn)業(yè)實踐端的全周期生態(tài)鏈，探索“項目孵化一競賽驗證一產(chǎn)業(yè)賦能”三階遞進的產(chǎn)教融合育人模式。第一，與各賽道企業(yè)共孵項目。與影視制作類、廣告?zhèn)髅筋悺⒅辈ル娚填愵^部企業(yè)共建AIGC實驗室，依托AIGC實際應用場景為教學案例，推動項目制學習，并進行項目孵化，逐步實現(xiàn)傳媒“雙創(chuàng)”人才培養(yǎng)在技術研發(fā)、內(nèi)容創(chuàng)作、商業(yè)孵化的全鏈條生態(tài)。第二，與頭部傳媒企業(yè)舉辦比賽。鼓勵高校與字節(jié)跳動、騰訊等龍頭企業(yè)聯(lián)合舉辦“AIGC + 傳媒”創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽，對接企業(yè)真實需求，引入育人成效動態(tài)評估方法，在競賽中重點評價AIGC工具創(chuàng)新應用能力、跨領域問題解決能力、商業(yè)項目落地成效等方面內(nèi)容，真正實現(xiàn)“以賽促學、以賽促教、以賽促創(chuàng)”。既保障AIGC等技術在傳媒領域的合規(guī)創(chuàng)新，又激發(fā)學生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力，培育出兼具技術深度、藝術創(chuàng)造力與社會責任感的新型傳媒“雙創(chuàng)”人才。第三，與數(shù)字經(jīng)濟頭部科技企業(yè)共建“AIGC創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育實驗中心”，提供算力支持與真實項目池演練，模擬真實產(chǎn)業(yè)環(huán)境。對現(xiàn)有的傳統(tǒng)大學生創(chuàng)業(yè)園進行轉型升級，融合高校實驗室AIGC實踐成果，設立“AIGC創(chuàng)業(yè)孵化器”，打造傳媒類高校特色化、專業(yè)化的產(chǎn)業(yè)園區(qū)，形成規(guī)模效應，有效鏈接傳媒領域上下游產(chǎn)業(yè)鏈，支持學生團隊開發(fā)垂直場景應用。“構建高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育實踐育人共同體，有助于創(chuàng)業(yè)青年學生瞄準高科技、高技術領域，努力用智力換資本，成為經(jīng)濟增長的新引擎”[26]。傳媒高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育與傳媒產(chǎn)業(yè)的有效對接，可形成既推動傳媒產(chǎn)業(yè)智能化升級的核心驅動力，又有效提升學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐能力，實現(xiàn)高校、企業(yè)、產(chǎn)業(yè)、人才多方共贏局面。

參考文獻：

[1］劉煬．基于區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈的物聯(lián)網(wǎng)應用技術專業(yè)群建設研究［J]．科技傳播，2021（3）：156-158.

［2］韋意．智媒時代“雙創(chuàng)型”新聞傳播人才培養(yǎng)模式探析[J]．傳媒，2024（22）：75-77.

［3］楊馳原．傳媒教育面臨的主要問題與破解之策［J］．傳媒，2025（4）：1.

［4］劉晶．數(shù)智時代高校“雙創(chuàng)型”傳媒人才培養(yǎng)路徑研究［J]．記者搖籃，2024（10）：60-62.

[5］柴劍平，李芙蓉．傳媒高等教育因人工智能而強：趨勢、策略與路徑［J]．現(xiàn)代出版，2024（7）：1-8.

［6］邱飛．“雙創(chuàng)”背景下傳媒專業(yè)創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系研究與實踐——以重慶文理學院為例［J］．中國廣播電視學刊，2023（11）：38-41，47.

[7］新華社．人工智能時代新聞媒體的責任與使命．［EB/OL].https：//www. xinhuanet. com/world/20241014/adb4de092287410781c6de719801ce14/c.html.

［8］王文韜，陳越，錢鵬博，唐思捷，任艷虹，李力．信息信任視角下數(shù)字移民移動社交媒體 AIGC 規(guī)避行為研究[J/OL].圖書館建設.https：//link.cnki.net/urlid/23.1331. G2. 20250217. 1607. 008

[9]World economic forum. The future of jobs report 2023. Re-trieved June 25，2025，from https： //www. weforum. org/pub-lications/the-future-of-jobs-report-2023/

[10］曾潤喜，秦維．生成式人工智能技術的擴散特征及群體行為———從ChatGPT到DeepSeek［J］．福建師范大學學報（哲學社會科學版），2025（3）：97-106，170.

[11］李帥，黨銳.AIGC背景下基于OBE理念的播音主持實踐類課程教學初探——兼評“播音主持教學設計與實踐”課程［J］．中國廣播電視學刊，2025（2）：92-95.

[12］余勝泉，湯筱巧．智能時代的人才培養(yǎng)模式改革與創(chuàng)新[J]．開放教育研究，2024（3）：45-52.

［13］吳飛，李艷，陳靜遠，等．大學生人工智能素養(yǎng)紅皮書（2024年版）［J]．科教發(fā)展研究，2024（2）：71-96.

［14］陸小成．塑造科技向善文化理念的路徑研究［J］．中國

國情國力，2022（7）：49-52.

[15］朱開鑫．生成式人工智能與版權作品保護研究［J］．出版發(fā)行研究，2024（7）：80-86，111.

［16］韓笑，胡奕璇，王超．面向人工智能的高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育生態(tài)系統(tǒng)建設研究［J］．高等工程教育研究，2023（3）： 161-167.

[17］戚昕，張瑛，于華明．新文科背景下創(chuàng)業(yè)管理課程實踐教學方法改革研究［J］．黑龍江高教研究，2025（3）：92-98.

［18］黃姣．基于情境認知與學習理論的博物館研學課程設計——以陜西歷史博物館“盛世壁藏”為例［J］．文博，2022（5）： 104-112.

［19］王士賢，文坤梅，李俊峰，等．高校數(shù)字孿生校園平臺設計與建設實踐——以華中科技大學為例［J］．現(xiàn)代教育技術，2023（11）：118-126.

［20］王正青，但金鳳．人工智能技術在美國學校教學中的應用領域與推進策略［J］．比較教育研究，2020（6）：43-49.

［21］譚志，曹紅玉．英屬哥倫比亞大學創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育生態(tài)系統(tǒng)構建及啟示［J］．高等理科教育，2020（4）：90-95.

[22］王桂云．美國社區(qū)學院創(chuàng)業(yè)教育的特色及啟示［J］．中國高等教育，2019（12）：62-64.

［23］祝智庭，戴嶺，胡姣.AIGC技術賦能高等教育數(shù)字化轉型的新思路［J］．高等教育研究.2023（6）：12-19，34.

[24］中共中央國務院．教育強國建設規(guī)劃綱要（2024—2035年）[EB/OL] . https： //www.gov.cn/gongbao/2025/is-sue_ 11846/202502/content_ 7002799.html.

［25］殷偉，李海艷．產(chǎn)教融合的大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)：構建場域交互的教育行動者網(wǎng)絡［J］．華東理工大學學報（社會科學版），2023（2）：120-124.

［26］鄧歡，嚴敏．論高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育實踐育人共同體的構建［J］．學校黨建與思想教育，2021（1）：94-96.