人工智能時代傳媒教育的重構與創新

【內容提要】本文探討了人工智能時代傳媒教育的重構與創新，分析了智能化轉型背景下傳媒教育面臨的機遇與挑戰。文章指出，國家教育數字化戰略與傳媒行業“智能+”轉型的融合，催生了全新的教學需求，如智能媒體技術應用、輿情分析及AIGC生產等。人工智能技術通過教學場景創新、課程體系重構和育人模式轉變，推動了傳媒教育的智能化發展，但同時也帶來技術異化風險、教育資源失衡等問題。為應對這些挑戰，需以價值引領、制度創新和實踐轉型為核心的治理路徑，強調人文本質的重要性，構建敏捷治理體系與協同發展新模式，以培養適應智能媒體時代的復合型傳媒人才。

【關鍵詞】人工智能；傳媒教育；人機協同；數字鴻溝

一、傳媒教育的智能化轉型背景

國家“教育數字化戰略行動”與傳媒行業“智能+”轉型的深度融合，為新聞傳播學科教育改革提供了關鍵驅動力。教育部等九部門印發的《關于加快推進教育數字化的意見》明確提出，要以“集成化、智能化、國際化”為路徑，推動教育數字化轉型。這一政策導向與傳媒行業技術升級高度契合，在智能媒體技術、輿情分析、AIGC生產等領域催生了全新教學需求。

生成式人工智能（AIGC）的普及使得虛假信息、算法偏見等問題愈發突出，亟須強化技術倫理教育；同時，傳媒行業的智能化轉型要求學生既掌握傳統采編技能，又具備AI工具應用能力與批判性思維。從自動化新聞寫作到虛擬主播，以ChatGPT為代表的AIGC工具正在重塑新聞生產方式。多模態內容分析技術和XR技術使輿情監測、沉浸式新聞教學成為可能。然而，當前傳媒教育面臨三大短板：一是課程體系與行業需求脫節；二是高成本智能設備導致實踐教學資源不足；三是倫理教育滯后。要破解這一困局，需要構建技術賦能與教育改革協同推進的新范式，將人工智能應用能力培養融入課程體系，搭建智能化實踐平臺，強化新聞倫理教育。

二、人工智能賦能傳媒教育的實踐路徑

新聞記者是船頭的瞭望者，傳媒教育更不能落后于時代，只有積極擁抱新變化，才能培養出符合時代需求的人才。人工智能技術為傳媒教育帶來的新變化有三個方面：教學場景、課程體系和育人模式，我們需要把握這些變化產生的原因，以及形成的影響，從而促進傳媒教育的順利變革。

（一）教學場景創新

人工智能技術的深度應用正在重構傳媒教育的教學場景，推動傳統課堂向智能化、沉浸式、交互化轉型。AIGC工具輔助新聞創作已成為傳媒教育的重要實踐方向。解放日報社、華東師范大學與凡聞科技聯合開發的“浦先生·新聞魔筆”系統，基于“書生·浦語”大模型2.0，實現了從熱點事件感知到新聞報道自動生成的完整流程。該系統可分析主流媒體報道，自動匹配黨報觀點庫，生成符合主流媒體風格的新聞稿件，已在解放日報社采編業務中試點應用。

無獨有偶，湖北商貿學院藝術與傳媒學院在藝術相關課程中，讓學生在人工智能的輔助下搭建裝置草圖，結合傳感器與數據分析實時捕捉觀眾的互動行為，生成作品優化建議。這種教學模式對傳媒教育十分具有借鑒意義，傳統課堂以教師單方面輸出為主，而人工智能技術使得互動裝置和實時數據分析成為可能，這不僅豐富了課堂內容，還顛覆了傳統的教學模式，通過人工智能實現“創意生成—互動分析—數據反饋”的閉環鏈條，讓學生有更強的能動性和體驗感。

（二）課程體系重構

人工智能技術對新聞倫理形成新的挑戰，傳統新聞業注重的新聞客觀性、記者主體性在人工智能時代需要進行新的闡釋。[1]當下的倫理問題更加隱蔽，個人隱私保護界限模糊，算法參與的新聞分發過程存在信息繭房，虛假新聞的核實成本越來越高……倫理研究具有很強的實踐導向，學生在未來的工作中極有可能遇到這些問題，因此更應當將隱私泄露、算法偏見、虛假信息等現實議題納入課堂教學中，讓學生了解到新聞倫理問題在人工智能時代產生了何種變遷。

算法深刻影響了新聞分發的過程，在課程設置中，需要聚焦智能推薦系統對新聞分發的深層影響，讓學生接觸到行業前沿技術，具備算法意識，學會使用算法生產新聞。隨著算法、人工智能、5G等技術的應用不斷普及，新聞傳播學的學科視野得到極大拓寬，在研究中也越來越頻繁地進行跨學科對話，人機關系、人工智能時代的人際關系、符號傳播、電信傳播等議題涌現出來。[2]因此，在傳媒教育中，應當引導學生對由技術引發的、多領域的倫理問題進行探討。

（三）育人模式轉變

人工智能技術正在重塑傳媒教育的師生關系，使教學從單向傳授轉向平等互動，幫助賦予學生更強的自主學習能力。中國傳媒大學廣告學院與聯想集團共同搭建了AI數字藝術探索實驗室，培養學生運用人工智能進行內容生成的能力。此外，各大廣播電視臺也與大學合作成立AIGC實驗室，制作自己的AIGC動畫、數字人形象。教學活動可以在實驗室開展，讓學生體驗人工智能技術在真實工作場景中的應用，學校與行業協同育人的模式在未來將會不斷涌現。

傳媒行業是內容生產和傳播的核心領域，因此成為大模型技術落地的關鍵場景。在新聞采編環節，大模型在選題策劃、內容生產、事實核查等方面提供了技術支持，改變了傳統采編的工作節奏和模式。[3]傳媒學院通過與企業合作，將大模型引入日常教學中，例如讓學生使用大模型完成整個新聞采編環節，這樣一方面能夠讓學生了解目前傳媒行業的工作流程，另一方面可以培養學生對人工智能的應用能力。這種“產學研”協同模式實現了三方共贏：教師轉型為項目指導者，學生獲得實踐能力，企業培養適配人才。

三、人工智能對傳媒教育的挑戰

（一）技術異化風險與新聞專業性的消解

技術異化可能導致工具理性僭越價值理性[4]，這一風險在傳媒教育中表現得尤為突出。學生可能會過度依賴人工智能進行新聞編寫，導致其新聞敏感性和原創能力退化。新聞生產的關鍵在于對現實生活的敏銳觀察，當學生不再用自己的眼睛看世界，也就不再能對內容價值進行獨立判斷。如若教育引導不到位，學生很可能對技術效率產生盲目追求，為了“快”而違背專業倫理。

人工智能雖然提升了新聞生產效率，但其潛在的“去專業化”風險不容忽視。傳媒教育的核心目標是培養具有社會責任感的專業傳媒人，而非技術操作者。如若新聞生產者直接采用人工智能生成的新聞稿件、視頻腳本，其專業判斷力和創造性思維則會不斷弱化。更值得警惕的是，這種技術依賴可能從根本上消解傳媒教育的專業獨特性，使人淪為技術的附庸。

（二）技術實現維度的三重困境

在技術實現層面，傳媒教育中的人工智能應用面臨三大核心挑戰：

首先是數據安全與隱私保護的矛盾。傳媒實踐教學涉及采訪對象隱私、敏感事件數據等，人工智能在數據采集和處理過程存在泄露風險。特別是在輿情分析、調查報道等課程中，如何平衡數據利用與隱私保護成為亟待解決的倫理難題。

其次是算法偏見對新聞客觀性的侵蝕。訓練數據的局限性可能導致人工智能產生系統性偏見，這種偏見在新聞寫作、信息推薦等教學環節會被無意識傳遞，因此需要使用者對算法具備更高的理解。人工智能基于現有信息和評論生成內容，當事件真相尚不明了時，一味相信算法只會加劇“后真相”現象。[5]

最后是技術黑箱與新聞透明性原則的沖突。深度學習模型的不可解釋性與新聞專業要求的透明度原則之間存在難以調和的矛盾。在使用人工智能進行事實核查或數據分析時，往往難以解釋結論的生成過程，這與新聞專業強調的“可驗證、可追溯”原則背道而馳。

（三）教育資源失衡與數字鴻溝擴大

大模型等人工智能技術的應用需要強大的算力支持和持續的研發投入，這使得多數教育資源不足的院校被隔離在技術門檻之外，形成“設備鴻溝”。但更深層次的危機在于由此衍生的“能力鴻溝”——長期缺乏技術接觸的群體在數字素養培養上存在系統性缺陷。當人工智能技術重構教育生態時，技術接觸差異將直接轉化為學習能力的代際落差。

“認知鴻溝”的隱性擴張是我們需要警惕的。不同的技術接觸經歷會塑造差異化的思維模式，經常使用人工智能進行新聞采編的學生更易形成系統性思維和人機協同意識，這種思維方式的代際差異將深刻影響未來的社會分工和職業發展。傳媒教育作為技術敏感型領域，也正面臨技術帶來的挑戰。聯合國教科文組織提出的人工智能素養框架強調，必須建立對技術原理的認知理解，才能實現人機協同的價值創造。當技術應用僅停留在工具層面而缺乏認知層面的內化時，其變革潛力將難以真正釋放。因此，教育公平的命題在人工智能時代需要重新定義——不僅要解決“能否接觸”的問題，更要回應“如何理解”的挑戰。

四、風險治理的路徑探索

（一）價值引領：重申傳媒教育的人文本質

人工智能技術的出現，將一個問題再次帶回人們的視野中：人與機器的關系該如何處理？面對人工智能時，我們應當學會提問，使用合適的提示詞（prompt）引導人工智能生成我們需要的回答。更重要的是，我們要不斷提升對人工智能生成內容的辨別能力。人工智能的回答看起來框架明晰、邏輯通順，但其中可能隱藏著算法偏見、信息捏造等問題，因此對使用者的要求反而更高。[6]我們需要在持續的對話和引導中，將人工智能培養成自己的好幫手。傳媒行業的使命是通過文字、聲音、圖像等媒介，向社會傳達人文關懷，因此在處理人工智能與傳媒教育之間的關系時，一定要堅持以人為本的理念，教師和學生之間的人際互動和協作應當是教育的核心，在新聞生產、視頻拍攝等專業性工作中，人工智能技術只可起到輔助作用，絕不能取代人的角色。

（二）制度創新：構建敏捷治理體系

人工智能技術帶來更多可能的同時，也可能會造成資源失衡，進一步擴大數字鴻溝，因此需要著力推廣智慧教育建設。智慧教育并不只是教育的信息化，而是搭建起以人工智能等新興技術為基底的教育生態。[7]在政策保障與資源分配方面，應推動“數字教育扶貧”政策，如在中西部傳媒院校試點智慧教育平臺全域應用，通過硬件補貼與離線資源縮小差距，同時建立動態調整的人工智能課程標準，以適應技術的快速迭代。[8]在教師發展與評價改革方面，需分層設計教師人工智能能力培訓體系，面向人才匱乏的傳媒院校培養和輸出優秀教師。此外，數據安全與倫理監管必須強化，為了應對人工智能的模糊性、復雜性和無法預測性等問題，歐盟發布《人工智能法案》（Artificial Intelligence Act），要求算法透明可審核，并建立“AI教育倫理委員會”監督算法偏見與隱私風險，確保教育數據的合規使用。[9]在日常教學中，教師應當將人工智能納入倫理課程中，讓學生在進行新聞生產時保持對人工智能的警惕之心和對新聞倫理的敬畏之心。

（三）實踐轉型：探索協同發展新模式

人工智能的深度應用正在重塑教學實踐，推動“人機協同”模式與學習生態的創新變革。人工智能助教與智慧課堂系統可以實現精準化、互動化教學，學生在人工智能的幫助下可以對知識進行自主探索。傳媒專業十分注重實踐練習，每個學生對知識的掌握情況各不相同，通過人工智能對每位同學的學情分析，教師可以更加高效地了解學生情況，其角色從“主導者”轉變為“輔助者”，主要任務在于激發學生的創新思維，而不是灌輸專業知識。在個性化學習方面，人工智能可以通過“課前診斷—課中互動—課后鞏固”的閉環，為學生定制“學習畫像”，便于進行分層教學與精準輔導，學生的角色從“被動接收者”轉變為“主動挖掘者”。然而，這種角色轉變在初期是較為困難的，與人工智能的合作也需要不斷嘗試和磨合。有一點是可以明確的：未來教育圖景應當是人工智能與人類智慧各展所長的協同體系。機器對于倫理道德、人際關系的界定是十分困難的，因此只需負責標準化、重復性的數據勞動，提升工作效率；人類則專注于情感交流、價值引導等機器難以替代的專業工作，及時更正機器無法意識到的“不恰當”，為傳媒行業的發展保駕護航。

【本文系華中科技大學教學改革研究項目“翻轉課堂教學效果影響因素與提升策略研究”的階段性成果】

參考文獻：

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[9]曾雄，梁正，張輝.歐盟人工智能的規制路徑及其對我國的啟示——以《人工智能法案》為分析對象[J].電子政務，2022，（09）：63-72.

作者簡介：余紅，華中科技大學新聞與信息傳播學院教授、博士生導師；徐諾，華中科技大學新聞與信息傳播學院碩士研究生

編輯：孟凌霄