摘要：

 

生成式人工智能（Gen AI）指能够从训练数据中生成看似新颖且具有意义的文本、图像或音频等内容的计算技术（Feuerriegel et al., 2024），其发展已对教育领域产生了深远影响。在设计教育中，设计工作室特有的教学文化通常以耗时较长的图形表达为核心，并倡导探索多种潜在设计方案。生成式人工智能的介入能够帮助以工作室制学习为主的学生在较短时间内生成更多方案，从而更有效地探索并优化针对真实或假设性设计问题的解决路径。其应用通过改变人们的工作方式与沟通模式，引发了一场技术层面的变革。因此，将生成式人工智能融入设计工作室课程，对于帮助学生构建具备竞争力的专业技能、提升其未来就业能力具有重要意义。

本研究所涉及的生成式人工智能工具主要包括 Photoshop AI 与 XIPU AI 聊天机器人。通过实施一项试点教学项目，本文探讨了上述工具与高等教育语境下设计工作室课程之间的复杂互动关系。该项目将 Photoshop AI 与聊天机器人整合至中国一所中外合作大学的二年级设计课程中。研究的核心问题为：“将 Photoshop AI 与聊天机器人引入二年级设计课程，如何影响以工作室制为基础的设计文化？在教育情境中开发与部署这些应用的过程中，会出现哪些挑战，又可采取哪些应对策略？”

本研究以行动研究作为基础方法论，通过课堂观察与学生访谈收集定性数据。研究最终旨在系统性地阐明生成式人工智能如何有效融入以工作室制为基础的设计教育，以提升学生的学习成效与创造性成果，并分析这一融合过程对设计工作室教学文化所产生的影响。

关键词：生成式人工智能（Gen AI）、Photoshop AI（PS AI）、XIPU AI 聊天机器人、工作室制文化、设计教育

案例亮点：

 

•  通过结合使用 Photoshop AI 与 XIPU AI 聊天机器人，提升学生在图形表达、沟通交流、空间分析与解读等方面的能力
•  基于设计工作室文化的 AI 赋能真实性评价方式，增强学习任务与真实世界的关联性，并提升学生的就业竞争力
•  鼓励学生积极参与评价方式的再设计，确保评价过程能够切实回应其学习需求
•  以行动研究方法为指导开展的教学创新实践

 

 

1. 引言

1.1 背景

根据 Feuerriegel 等（2024）的定义，生成式人工智能（Generative AI，简称 Gen AI）是指一类能够基于训练数据生成看似新颖且具有意义的文本、图像或音频等内容的计算技术。该类技术已对教育领域（尤其是高等教育）产生了深远影响。当前，已有大量学者从商业与个人生活等视角探讨生成式人工智能在流程优化与决策支持方面的应用（Brynjolfsson & McAfee, 2016；Burstrom et al., 2021；Moussawi et al., 2021）。最新的研究进展主要集中于机器学习与深度学习，通过拓展传统数据驱动型人工智能在预测、分类与推荐等方面的功能，实现对独特性、真实性与创造性内容的生成。

然而，现有生成式人工智能研究尚无法充分覆盖以工作室制为核心的教学文化。该教学文化的显著特征在于对空间分析与解读的高度依赖，以及耗时较长的图形表达过程。本案例研究旨在探讨生成式人工智能的介入如何协助设计工作室课程中的学生快速生成多样化设计方案，从而更高效地应对真实或假设性的设计问题。

本案例研究同时契合西交利物浦大学2024–2026 年《教学事务三年战略规划》，尤其是战略领域四：教育创新、提升与改革。该战略规划强调包括课程评估与优化在内的一系列举措，其中“AI 赋能课程项目”被纳入全校层面的重点推进方向。本研究以“规划与设计实践技能”课程为研究对象，重点探讨 Photoshop AI（PS AI）与 AI 赋能聊天机器人等先进生成式人工智能工具如何促进工作室制学习。本教学创新在西交利物浦大学教育发展中心及信息技术与系统管理办公室的协作支持下完成。

1.2 案例目标

本案例研究主要包括以下三个目标：

•  借助生成式人工智能帮助学生理解并掌握空间分析与解读相关技能；
•  识别生成式人工智能在应用过程中面临的主要挑战；
•  帮助学生更好地发展在图形表达和沟通方面使用生成式人工智能的技能

1.3 核心研究问题

核心问题在于“将Photoshop AI 与 XIPU AI 聊天机器人整合至二年级设计课程中能够如何影响工作室式设计文化？以及在高等教育语境下开发与部署这些应用的过程中，会出现哪些挑战，又可采取哪些应对策略？”

1.4 研究框架

整个实践过程依据总结性研究框架进行，如图1所示。

 

图 1：研究框架

 

 

2. 案例描述

本案例研究探讨了将 Photoshop AI（PS AI）与 XIPU AI 聊天机器人整合至“规划与设计实践技能”（SPDP）课程的教学活动与评估中的实践过程。该创新旨在提升学习任务的真实性，使其更好地契合行业实践需求，从而增强学生的就业能力。研究方法借鉴了Kemmis 与 McTaggart（2004）提出的螺旋式行动研究方法论，该方法强调“计划—行动—观察—反思”的循环迭代过程，为教育实践的持续改进提供了系统化框架（Clark et al., 2020）。图2展示了本案例在该行动研究模型中的关键阶段。

 

图2：基于螺旋式行动研究模型的案例阶段示意图（Kemmis & McTaggart, 2004）

2.1 规划阶段

在初始规划阶段，教学团队发现了一个关键问题：学生在完成一项要求使用 Photoshop 将电影截图中的景观元素拼贴成一幅景观作品的课程作业时面临较大困难（详见附录 I）。Photoshop 的学习曲线较陡峭，学生往往难以在课程规定的时间内熟练掌握。与此同时，行业发展趋势和高校教学战略也日益强调将人工智能工具融入教学过程。

为应对上述问题，教学团队决定在该评估中引入PS AI。传统 Photoshop（PS）提供了全面的图像编辑、处理与设计工具，但其效果在很大程度上依赖于使用者的手动操作技能和创造性投入。相比之下，PS AI整合了多种人工智能驱动的功能，如生成式填充、生成式扩展以及 AI 辅助对象选择等。这些工具使用户能够自动生成、移除或扩展图像内容，而这些操作在传统方法下往往既耗时又具有较高的技术门槛。通过将用户的文本提示与 AI 生成结果相结合，PS AI 大幅简化创作流程，减少重复性手动操作，并为快速构思和符合行业需求的设计实践开辟了新的可能性。图 3 展示了 PS AI 的界面示意，其中包括一个文本输入框，供用户描述其图像编辑需求。

 

图 3：Photoshop AI 示意图（Adobe, 2025）

除了将传统 Photoshop（PS）任务过渡到 AI 增强工具之外，该评估同时被重新设计为AI赋能型任务，以更好贴合当代行业实践需求。修订后的作业仍然强调创造力和分析能力，同时将生成式 AI 视为工作流程中的强大工具。最终的实施计划于 2024 年 5 月确定，针对第 5 周的 CW1 作业进行。

PS AI 的整合从根本上将评估重点从技术操作转向战略概念化和批判性分析。在传统的 Photoshop 任务中，学生的大部分努力和成绩通常与其软件操作技能紧密相关——例如使用克隆图章、画笔工具和图层蒙版来制作无缝拼贴作品。生成式 AI 的引入打破了这一模式。该工具可以自动完成逼真图像合成的技术难题，使学生能够在几分钟内通过文本提示生成多种视觉迭代结果。

这种自动化促使教学重点发生转变。评估重点不再是学生能否技术性地拼贴图像，而是他们能否有效引导人工智能产出体现复杂概念构思的作品。核心智力劳动已“上游化”——转为评估学生对影片空间特征的初始分析质量，以及其创作指导（即撰写的提示语）的清晰度。而批判性思维则在“下游”的书面反思中接受检验——学生必须阐明创作选择的依据，并对照原始意图评估AI生成的成果。

因此，评估标准必须相应调整。通过评估“视觉内容的适配性”与“拼贴作品与批判性陈述的契合度”，现行评估体系开始侧重行业日益重视的核心技能：创意指导、提示工程设计，以及对人工智能生成内容进行批判性评估的能力。

AI 赋能评估的具体内容如下：

评估目标：

1.培养图形表达与沟通能力；
2.阐释场所特征与空间身份；
3.通过反映空间特征呈现城市语境；
4.解读并深化场地与环境分析成果。

完成该任务的步骤：

1.从 CW1 作业说明中提供的影片清单中选择一部电影；
2.捕捉具有鲜明空间特征的城市场景截图；
3.使用PS AI将这些截图元素合成拼贴画；
4.撰写 50–100 字的简要批判性分析；
5.可选：使用PS AI为CW2中的现有街景或历史发展提供语境化呈现。

评估聚焦于四个标准：AI生成拼贴画的质量、视觉内容的适配性、图形风格，以及拼贴画与批判性陈述的契合度。

为支持学生，计划实施两项关键技术措施：

1.确保在暑期期间计算机实验室（EB441 和 EB369）可使用 PS AI 软件，因为 PS AI 能识别网络出口，用户必须连接校园有线或无线网络；

2.在 2024-25 学年第一学期，于学院/系层面提供 PS AI 培训课程。

2.2 行动与观察阶段

在课程介绍和 CW1 作业说明中，学生被引入了 AI 增强型评估任务。在第 2 周，MITS 工作人员提供了关于 PS AI 订阅注册的指导。然而，该阶段出现了若干挑战：

· 注册问题：部分学生因地区设置错误无法注册 PS AI（注册要求 Adobe ID的地区设为美国，但部分学生选择了其他地区），需通过 Adobe 客服进行干预。

· AI 素养不足：学生缺乏工具使用能力及有效提示词撰写技能，导致生成内容出现错误或生成效果欠佳。例如，PS AI 可以成功在图像中添加月亮，但更复杂的编辑无法实现。

· PS AI 的局限性：在某些情况下，PS AI 会忽略部分提示或无法正确处理提示。这不仅反映了工具当前的功能限制，也凸显了学生提升 AI 素养的重要性。撰写高质量提示是与 AI 工具有效交互的关键，学生需要发展这一技能以最大化 PS AI 的使用价值。

到第 5 周时，使用 PS AI 完成拼贴作品的学生不到一半，而 AI 素养的不足也阻碍了他们达到评估要求。然而，一些学生仍能提交符合评估标准的作品（见附录 II）。这些发现表明，需要提供替代解决方案及额外的支持机制。

2.3 反思阶段

主要反思指出了阻碍学生完成该评估任务的核心问题。教学团队意识到，需要提供及时且可扩展的支持来应对这些问题，因为教师的即时帮助通常不可获得。此外，还亟需提升学生的 AI 素养，以确保他们能够有效使用并从 PS AI 中受益。

2.4 修订计划阶段

基于反思和识别出的问题，教学团队决定在课程的 Learning Mall 页面上使用 XIPU AI 聊天机器人功能创建一个定制化聊天机器人。该聊天机器人经过训练，提供针对常见问题的全面解决方案以及 PS AI 使用的详细指南，使学生能够随时与机器人互动，获取逐步操作指导，并解决注册及撰写高效提示词等问题。图4展示了聊天机器人如何协助学生生成高质量作品以满足评估要求的示例。此外，教学团队还在积极关注 PS AI 的更新，并探索其他 AI 增强的专业设计工具，以帮助学生顺利完成所需的评估作品。

 

图 4：XIPU AI聊天机器人如何协助学生创建人工智能增强型作品的示意图

2.5 再次行动与观察阶段

教学团队将 PS AI 和 XIPU AI 聊天机器人引入二年级理论课程“中国规划问题与实践 II”（Issues and Practice of Planning in China II, IPPC II)。学生需使用 PS AI 和 XIPU AI 聊天机器人完成海报拼贴作品。2024-25 学年第 2 学期初，所有学生在XIPU AI聊天机器人的协助下顺利注册了PS AI。此外，XIPU AI 已整合 Midjourney（MJ）和 DallE。为此特邀教育发展部门（EDU）同事讲解如何高效运用这两款生成式AI工具创作海报。在提交的海报作品中，大多数学生使用了生成式 AI 工具（见附录 III），学生反馈普遍积极。

2.6 未来计划

部分学生反映，由于不断涌现的新型生成式 AI 工具，他们希望尝试使用其他工具。教学团队将积极收集关于修订后教学方法的反馈。此外，针对生成式 AI 内容版权问题引发的相关讨论与争议日益增多（Yuchen, 2024），教学团队计划在课程中加入关于 AI 生成图像的伦理和法律考量的讨论。

 

3. 讨论与结论

本研究通过将前沿 AI 工具整合到真实评估中，展现了教学实践的重要创新。通过结合 PS AI 与 XIPU AI 聊天机器人，该举措不仅解决了学生在掌握复杂软件时面临的困难，也使他们的学习体验与行业期望保持一致，在“计划—行动—观察—修订计划”阶段的第一轮得以体现。随后进一步的行动与观察阶段验证了这一实践在理论课程中的积极效果，并展示了其更广泛的应用潜力。行动研究方法确保了创新改进的系统性，通过迭代反馈与协作推动其成功。此外，这一方法具有高度的可迁移性，可从设计类课程扩展到其他教学情境。AI 增强的真实评估以及诸如聊天机器人等针对性支持工具，可以跨学科适配，以促进深度学习、提升学生参与度，并增强就业技能。

致谢：

我们谨向UPD二年级学生致谢：丛彦平、陈亦昕、庄依晨、梁子暄、巨芮菡、赵安妤、尹思源、关金拉多，感谢他们分享所创作的照片拼贴作品和海报。

引用：

Adobe (2025). Adobe Firefly. The ultimate creative AI solution. Retrieved on September 24th, 2025, from https://www.adobe.com/products/firefly.html

Brynjolfsson, E., McAfee, A. (2016), The second machine age: work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies, W.W. Norton & Company.

Burstrom, T., Parida, V., Lahti, T., and Wincent, J. (2021). AI-enabled business-model innovation and transformation in industrial ecosystems: a framework, model and outline for further research, Journal of Business Research, 127, 85-95, https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.01.016

Clark, J. S., Porath, S., Thiele, J., & Jobe, M. (2020). What is action research for classroom teachers. Action Research.

Feuerriegel, S., Hartmann, J., Janiesch, C., Zschech, P., (2024). Generative AI, Business & Information Systems Engineering, Vol. 66, P111-126.

Kemmis, S., & McTaggart, R. (2000). Participatory action research. In N. Denzin & Y. Lincoln, (eds.), Handbook of Qualitative Research. London: Sage.

Moussawi, S., Koufaris, M., Benbunan-Fich, R. (2021). How perceptions of intelligence and anthropomorphism affect adoption of personal intelligent agents, Electronic Markets, 31(2), 343-364, https://doi.org/10.1007/s12525-020-00411-w

Yuchen, L. U. (2024). AI-Generated Content and Its Legal Status Under Copyright Law. Journal of Education, Humanities and Social Sciences, 35, 218-225.

 

 

附录I：照片拼贴画的详细要求

练习 4（占总成绩 20%）——表达地点身份的照片拼贴

生活空间特征 4——城市背景的呈现

从以下推荐电影中选择一部，制作该电影中城市背景空间元素的拼贴作品。必须附上一段简短说明，帮助你阐述作品所表达的内容。

推荐电影列表：

· 《街头猫鲍勃》（2016）
· 《银翼杀手》（1982）
· 《寄生虫》（2019）
· 《霸王别姬》（1993）
· 《盗梦空间》（2010）
· 《爱乐之城》（2017）
· 《西班牙公寓》（2002）
· 《罗马假日》（1953）
· 《楚门的世界》（1998）

附录 II：学生使用 PS AI 创作的照片拼贴作品示例

 

 

 

附录 III：学生使用 PS AI 及 Midjourney（MJ）/DallE 创作的海报作品示例