为提升教师信息化教学能力，推动人工智能技术与课程教学的深度融合，教研室全体教师观看并学习了由我校教师发展中心组织的“陕西人工智能赋能教育教学系列讲座培训”，本次培训围绕人工智能技术在学习场景和教学模式的创新展开，通过理论讲解、案例分析及实操演示，帮助教师掌握AI技术辅助教学的方法。培训结束后，我院教研室于2月26日在实验楼215教室展开研讨交流会，就人工智能与自身所带课程融合的实践路径展开初步探讨。

霍琛老师：

在《服装材料学》课程中，AI技术可从多维度赋能教学与实践：①智能材料数据库，基于AI分类与检索技术，构建纺织材料性能参数库（如纤维成分、热湿舒适性、环保指标），实现材料特性的快速比对与应用场景匹配；②虚拟材料仿真，利用3D建模与物理引擎（如Marvelous Designer），模拟不同面料在动态穿着中的悬垂性、褶皱变化，辅助学生直观理解材料力学特性；③AI辅助材料检测，通过图像识别技术（如Open CV）分析织物瑕疵或纤维微观结构，结合机器学习算法预测材料耐久性、色牢度等性能，提升实验教学效率；④可持续设计支持，借助AI碳足迹计算工具，评估材料生产链的能耗与环保性，引导学生优化选材方案，培养绿色设计思维。

刘荣荣老师：

AI赋能能非常好的与《大学美育》教学进行融合。如在艺术鉴赏方面，利用AI图像识别技术，引导学生对经典艺术作品（绘画、建筑、影视等）的构图、色彩、风格进行多维度解构。在互动教学方面，可以借助相关AI工具，输入文学、哲学关键词生成视觉艺术作品，引导学生对比AI创作与人类创作在情感表达、文化隐喻上的差异。还可以鼓励学生将传统艺术形式（如书法、诗歌）与AI生成内容结合，例如通过AI谱曲为原创诗歌配乐，或利用风格迁移技术将水墨画转化为动态数字艺术，培养创新性审美思维。

通过AI技术赋能，《大学美育》课程可突破传统教学中“单向鉴赏”的局限，构建“感知-创作-反思”的立体化教学模式，既能提升学生对多元艺术形式的理解力，也能激发其在数字化时代的创造性表达与人文关怀意识。

张佳佳老师：

对于《服装品牌策划》课程而言，借助AI赋能学习场景和教学模式，能带来全新的课程创新体验。如在学习场景方面，AI可以为学生打造沉浸式学习环境。通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，学生能身临其境地感受不同品牌的服装展示空间，直观地了解服装品牌的陈列与展示方式。教学模式上，AI可以实现个性化教学。根据学生的学习进度和知识掌握情况，智能推送针对性的学习资料，如品牌案例分析、设计灵感素材等。在课程评估环节，AI 可以通过对学生课堂表现、作业完成情况、项目参与度等多维度数据的分析，给出更全面、客观的评价，为学生提供精准的学习反馈，助力学生在《服装品牌策划》课程中不断提升能力，实现课程教学质量的飞跃。

余敏捷老师：

通过本次培训，使得我对《服装三维设计实现与仿真》这门课程如何融入AI技术有了新思路。

比如，在课程内容上，人工智能可以助力虚拟模特的构建。通过人工智能算法，能够根据不同人体特征和服装风格，快速生成高度逼真的虚拟模特，让学生在虚拟环境中更直观地进行服装展示与效果评估，大大提升设计效率。此外，人工智能还能用于生成多样化的面料材质模拟效果。借助深度学习技术，分析真实面料的物理属性和视觉特征，在虚拟场景里精准呈现各种面料的质感、光泽度、纹理变化等。在教学方式上，借助智能教学平台，可以实时掌握学生的学习进度和难点。学生在进行服装三维设计时遇到的问题，系统能及时反馈，后续能针对性地进行辅导。同时，智能教学平台还能依据学生的学习数据，为每个学生量身定制个性化学习路径。系统通过分析学生过往的作业完成情况、测试成绩以及课堂互动表现，识别学生的知识薄弱点和学习偏好，自动推送适合每个学生的学习资料，满足不同学生的学习节奏和需求，实现因材施教。

张国强老师：

在《美学原理》课程中，AI技术的应用可渗透至教学全流程，显著提升教学效率与互动性。例如，通过智能图像分析工具（如Adobe Sensei），系统可对经典艺术作品进行构图、色彩及风格的多维度解析，并生成可视化数据报告，帮助学生量化理解“形式美法则”等抽象理论；借助生成式AI（如MidJourney），学生输入美学关键词（如“极简主义”“古典均衡”）即可快速生成多样化的视觉案例，对比分析不同流派的艺术特征；虚拟现实技术（如Unity引擎）则构建动态美学场景，模拟文艺复兴时期建筑空间或现代装置艺术展，使学生身临其境感受美学原理的实践表达。这些技术工具的应用，不仅降低了美学理论的学习门槛，更通过虚实融合的实践场景激发了学生的创造性思维。

樊佳倩老师：

在《产品摄影》课程教学中，人工智能技术的深度融入为教学场景构建、课程内容与课程学习评价提供创新路径。教学场景构建方面，通过虚拟现实（VR）技术搭建数字化摄影仿真系统，支持学生自主调整光线参数、布景方案及拍摄角度，实现多风格产品摄影的沉浸式实训；课程内容层面，借助AI算法，能够依据不同产品的特点与风格，快速生成各类虚拟拍摄场景。比如针对一款复古风格的相机产品，AI可以模拟出复古摄影工作室的场景，从老旧的木质背景板、复古的灯具，到摆放错落有致的胶卷盒等道具，都能逼真呈现。学生无需花费大量时间和精力去实地搭建场景，就能在虚拟环境中尝试不同场景搭配对产品拍摄效果的影响，极大拓展了创意空间，节省实践成本；课程评价环节，引入AI智能评价系统，基于图像识别算法对作品的构图完整性、光影层次性、色彩协调性等指标进行量化分析，生成结构化反馈报告，辅助学生优化创作方案。

未来，学院将进一步深化人工智能技术在课程设计、实践教学等环节的应用探索，以智能分析、虚拟场景构建、个性化教学支持为切入点，推动教育教学向精准化、互动化、创新化方向发展。