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在科技革命和产业革命的加速推进下，人工智能技术正日益成为引领生产力变革和社会高质量发展的重要力量。在此背景下，艺术设计教育的改变势在必行。这不仅是对国家发展需要和教育教学改革工作的回应，更是基于设计学科自身发展的必然选择。现代设计的诞生原本就与工业革命息息相关，是人们为了改进早期大机械批量化生产而掀起的革新运动；而如今，人类正站在第四次工业革命的拐点处。面对智能化、信息化所带来的新命题，设计教育该如何因时而变？
为积极应对信息化时代的机遇与挑战，全球艺术设计院校拥抱“艺术与科技融合”理念，在尝试专业课程与实践项目等方面探索着新的教育模式。在国外，英国皇家艺术学院紧跟时代潮流，开设了众多创新专业与课程，与其他高校推出全球创新设计（GID）、信息体验设计（IED）、创新设计工程（IDE）等联合培养项目，同时建立多个跨院系研究中心，为人工智能时代的到来做好准备；美国罗德岛设计学院则积极倡导跨学科人才培养，与布朗大学合作构建了“艺术+科学”人才培养框架，提供高度自主定制课程的双学士项目；意大利米兰理工大学设计学院充分发挥综合大学优势，在其开设的产品服务系统设计专业（PSSD）中，格外强调协同设计这一重要能力，让不同专业背景的学生发挥各自的特长，在团队中找到自己合适的位置，贡献独特的视角；麻省理工学院的媒体实验室（Media Lab）作为跨学科教学与研究实体，在设计与科技的交叉领域享有盛誉，强调创新思维与未来探索，将设计作为连接工程学、计算机科学、神经科学、认知科学、生物学等学科的纽带，为新技术与新想法提供灵感。
从2009年开始，清华大学美术学院与计算机系、新闻学院联合推出信息艺术设计交叉学科硕士项目，共同培养新型跨学科人才；2016年，美术学院与机械系、自动化系联合在新雅书院设立“智能工程与创意设计（CDIE）”交叉专业，以“新工科+新设计”为核心，促进机械工程、计算机、自动化、产品设计、信息艺术设计等学科的交叉融通；2021年，美术学院与清华大学全球创新学院（GIX）合作设立“智慧互联”项目，为满足社会、产业界对技术创新人才的需求，在课程设置上聚焦于信息技术（Technology）、创新创业（Entrepreneurship）、设计思维（Design Thinking）三个领域，注重发展学生的全球视野、创新思维和综合能力。同时，中央美术学院、中国美术学院、同济大学、江南大学等国内高校在设计教育改革的路上也都在积极地实践探索。
同时，人工智能技术的迅猛迭代，也使高校艺术教育面临诸多挑战。例如，不同设计专业对于“内功”与“通识”的需求与认知存在差异，那么应该如何平衡专业课程和交叉学科课程的比例及内容？在生源质量考核方面，哪些才是设计专业最核心的考核指标？实现艺科融合的有效途径是什么？这些都是新时代赋予设计教育工作者的重要课题。
针对这些现实问题，我认为最重要的是培养设计思维，提升核心竞争力。史学家赫拉利（Yuval Noah Harari）曾在《今日简史》中提出：什么样的教育才能帮助我们和我们的下一代面对前所未见的改变？他认为，今天大部分学校仍将重点停留在灌输信息和培养某种特定技能上，而未来与此相关的工作都极有可能被人工智能所取代。“学校现在该教的是4C，即批判性思维（Critical Thinking）、沟通（Communication）、合作（Collaboration）和创造力（Creativity）。”虽然我们无法准确预测未来，但总体来看，认识事物的方法要比特定的工作技能更重要，更能适应这个飞速变化的世界。如果我们仔细审视赫拉利的“4C教育”，会发现这些能力其实正是“设计思维”的核心内涵。从这个角度来说，设计思维的训练不应仅仅停留在高等教育内部，还应拓展到基础教育和社会教育中，成为建设学习型社会的重要部分，成为面向未来的创新型人才所应具备的共同素质。
交叉融合是当前教育界、学术界和行业界关注的重点，是培养创新型人才的有效路径。2022年，在教育部新版学科目录中，调整“艺术门类”下的“设计学”一级学科为“设计”专业学位类别，在“交叉学科门类”下新增了“设计学”一级学科。学科目录的调整，充分体现了“学术更学术、专业更专业”的教育发展理念，也体现了国家对于具有艺术背景的艺术与设计专门人才和具有跨学科背景的复合型人才的多重需求。面对新的形势，艺术设计院校应清晰地认识“学科交叉”与“交叉学科”之间的差异，根据自身的办学条件以及师资、生源特点，在保持原有学科与专业发展优势的前提下，积极应对人工智能技术带来的挑战与机遇，确立明确的培养目标与办学理念，探索更广泛的新型艺术教育模式。
近年来，生成式人工智能（AIGC）的快速发展，对于传统的学习方式和技术应用产生了颠覆式的影响。因而在课程设置方面，各高校应当加紧增设人工智能课程，引导学生掌握并应用人工智能工具，提升创新能力与实践技能，并在已有设计课程中融入人工智能模块，激发学生兴趣，深化对人工智能应用的理解，满足社会实际需求。从去年底开始，清华大学启动了一项新的尝试——AI助教。这一人工智能赋能教学系统使用千亿参数多模态大模型GLM作为平台与技术基座，服务不同学科领域的教与学，不仅能够提供24小时的个性化学习支持、智能评估和反馈，还能辅助学生进行深入思考、激发学习灵感。2024年，清华大学将开展100门人工智能赋能教学试点课程，利用人工智能助教、人工智能教师，持续创新教学场景和教育模式。
此外，各高校在保持原有传统与优势的基础上，应进一步通过更深层的融合式课程探索，构建多学科协同创新的设计教学体系，推动艺术与科学、设计与美术、创作与理论的交叉融合。例如，以“艺术+CS（计算机科学）”作为知识架构，系统性地将“设计思维”与“计算思维”相融合，赋能艺术设计与计算机学科的交叉探索；或者以“设计+市场”作为创新动力，在课程体系中引入创新创业内容，设立相关创业比赛，并与企业建立更深度的合作，激发学生运用创业思维，主动整合多学科资源，组成团队完成跨学科创新；同时，以“设计+未来”作为方向引领，有组织地对“面向未来”的前沿交叉学科研究方向进行统筹规划，鼓励深度参与国家重大需求任务的攻关和更具实验精神的前沿探索，让设计学科更有机地与人工智能、生命科学、材料科学、环境科学等前沿领域融合创新。
在新的时代背景下，设计教育也应更加注重通识教育与专业教育相结合，建立全新的评价体系，引领设计学科向更高水平迈进。在具体做法上，其一，积极鼓励生源的多元化，在招生考试环节中进一步加强文化课成绩和综合素质评价比重，根据不同的专业特点优化考试形式和内容，吸引更多全面发展的青年学子；其二，教师是教学的基础，新技术的不断涌现和更迭对教师的专业能力提出了更高的要求，因而要不断优化师资结构，增强教师的流动性，并针对学科发展和评价体系的确立思考是否应当引入更多企业导师；其三，积极鼓励联合课题与跨界毕业设计，打破一对一指导模式，形成跨学科导师组，鼓励学生与其他学科合作，建立与多位导师的互动机制，并邀请多元专家参与毕业答辩。这些措施有助于全面评价学生能力、推动设计教育的创新发展。
社会的数字化转型和高新技术的发展同时被按下了“快进键”，设计该如何继续发挥为社会赋能的重要作用？如何为世界面临的共同挑战提供创新型的解决方案？这是时代给艺术教育工作者的命题，改变，从现在开始，从教育做起。
（作者：杨冬江，系清华大学美术学院副院长）
