运用AIGC技术丰富高中美术教学本土资源

　　由教育部制定的《普通高中美术课程标准（2017年版2020年修订）》，将“文化理解”确立为美术学科核心素养，本土文化资源是落实这一素养目标的重要载体。然而，高中美术教学长期存在本土资源供给总量不足、呈现形态单一、教学转化难度大等现实问题。中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于全面加强和改进新时代学校美育工作的意见》明确提出，挖掘中华优秀传统文化的美育价值，创新教学方式。人工智能生成内容（AIGC）技术的快速发展，从资源生产、教学转化、体系构建和质量保障四个维度，为走出上述困境提供了全新解决方案。

　　AIGC重构本土美术资源生产方式

　　本土美术资源匮乏的原因，在于传统生产方式存在高成本、低效率弊端。以地方传统纹样为例，制作一组可用于课堂教学的纹样素材，需经历田野采集、拍摄记录、数字化处理、分类标注等流程，耗时长、专业门槛高，普通美术教师难以独立完成。AIGC技术从根本上改变了这一现状。在高中美术鉴赏教学中，教师输入“苏州园林窗格纹样·明代风格”文字指令，图像生成工具即可在数秒内输出多种风格变体；对于残缺的民间年画，AI图像修复技术可依据画面完整区域的色彩构成与造型规律，推演还原缺失部分；针对某一刺绣母题，风格迁移技术可生成其在苏绣、湘绣、蜀绣等不同绣种中的对比图组。这意味着资源生产模式，从依赖专业团队的集中式开发，转变为一线教师可参与的分布式创作。

　　更为重要的是，AIGC赋予单份素材“一源多用”效能。同一张传统建筑彩绘照片，既可生成用于鉴赏教学的高清细节图，又可生成用于设计模块的纹样提取图，还可生成用于实践模块的分步临摹示范图。由此，本土美术资源的供给逻辑从“有什么用什么”的被动适配，转向依据教学需要有针对性地主动生成构建。这一转变对本土美术资源薄弱的中西部地区尤为重要，有助于缩小区域之间美术教学资源的结构性差距。

　　AIGC推动本土美术资源教学转化

　　资源丰富并不等同于教学改善。当前高中美术教学面临的主要问题，不是“没有素材”而是“有素材但不知如何上课”。一幅传统年画、一组民间剪纸图案，作为文化素材是完整的，但作为教学资源却是“半成品”——缺少与课标对应的学习任务设计、缺少适配学生认知水平的分步引导、缺少支撑课堂互动的多维呈现形式。AIGC的价值在于，它不仅能生成素材，还能围绕素材同步输出系统的教学转化方案。

　　在任务拆解层面，AI对话模型能将复杂的鉴赏对象，拆解为“观察视觉特征—分析构成规律—对比地域差异—尝试创意转化”阶梯式学习任务，帮助教师将“欣赏这幅作品”的模糊要求转化为可操作的课堂活动序列。以“中国传统建筑装饰”教学单元为例，AI可将斗拱彩绘素材拆解为色彩识别、纹样归类、文化溯源、当代设计转化四个阶梯式任务。在情境生成层面，AI能围绕同一本土素材生成不同教学情境，还原年画作坊的制作场景以把握工艺流程，呈现纹样在当代文创产品中的应用以启发设计思维，关联丝绸之路的历史背景以拓展文化视野。在多模态适配层面，同一资源可被转化为讲授用的图文解析、探究用的比较图表、实践用的分步示范等多元形态，适配多种课堂组织方式。三个层面共同作用，可推动本土美术资源实现从“文化符号”到“学习内容”关键转化。

　　AIGC促进本土美术资源系统化建设

　　长期以来，本土美术资源开发多呈现低效分散状态。教师个人积累的素材停留在各自的文件夹中，同一地区不同学校之间缺少共享机制，不同类型的本土资源之间缺少关联线索。资源碎片化直接导致重复建设和低效利用。AIGC具有的跨模态理解与关联生成能力，为本土美术资源系统化建设提供了技术支撑。

　　在纵向维度，AI可梳理同一美术元素在不同历史时期的形态演变脉络。以“龙纹”为例，AI可生成从商周青铜器龙纹到明清瓷器龙纹的演变图谱，帮助学生在时间轴上理解文化符号的动态传承与发展。在横向维度，AI能自动关联同一主题下不同艺术门类的表现形式——围绕“春节习俗”主题，将年画、剪纸、灯彩、门神等不同载体的美术资源纳入同一知识体系，揭示共同的文化内核与差异化形式特征。在跨区域维度，AI可呈现不同地域的同类题材。比如，将陕北剪纸与广东剪纸、苏州年画与潍坊年画进行特征比较，使学生在比较中认识文化的共性与地域差异。强化三大维度关联，可使本土资源从零散素材升级为结构化知识体系，为开展专题式、项目式深度学习提供资源保障。

　　AIGC赋能本土美术资源建设风险防范

　　AIGC在本土美术资源建设中的应用并非无边界。作为基于概率模型的生成技术，其输出存在文化真实性偏离风险。生成的纹样可能混淆不同民族或地域的视觉特征，修复的历史图像可能背离原作的色彩体系与造型规范，风格迁移可能消解本土美术形式的独特性。涉及敏感内容，不准确的AI生成结果甚至可能构成文化误读。因此，教师作为文化“把关者”的关键角色非但没有弱化，反而更显重要。

　　风险防控需从评价标准和工作流程两方面着手。在评价标准方面，应搭建AI生成美术资源多维审核框架，至少涵盖文化真实性（视觉特征是否符合特定文化传统的历史依据）、审美完整性（构图、色彩、造型是否达到教学示范水平）、教学适切性（内容难度与呈现方式是否与学段要求和学生认知水平匹配）。在工作流程方面，应构建“AI生成—教师审核—课堂试用—反馈优化”闭环机制，杜绝未经验证的生成资源直接进入课堂。涉及特定民族文化或地方非遗项目资源时，应在使用前征询相关非遗代表性传承人或文化机构的意见，AI生成内容所依赖的原始素材来源也应予以标注，以避免版权争议。唯有平衡技术赋能与人文把关，AIGC才能有效助力高中美术本土教学资源高质量发展。

　　〔作者单位：山东省滨州市惠民县第二中学。本文系滨州市2025年度中小学科学教育等三类专项课题《AIGC赋能社会美育资源创新模式研究》（课题编号：2025BZMY013）阶段性研究成果〕