吴茜

摘要：数字化浪潮席卷而来，人工智能在新媒体教学中的应用已较为普遍，具体体现在以下三方面：第一，在新媒体理论教学中，人工智能可构建多元教学内容体系，搭建多模态教学环境；第二，在新媒体实务教学中，人工智能可帮助创作者拓宽创作思路、提升创作技能并增加实战经验；第三，在教学管理中，人工智能可自动分析学生的学习兴趣与学习需求，从而优化教学环节。然而，人工智能赋能新媒体教学也存在极大隐患，不仅削弱了人的主体性，还缺少教育温度与伦理引导。因此，教师需在教学过程中对人工智能进行再定位，将其视作伙伴而非指挥员，对其输出内容进行批判性思考，并借助人工智能为学生提供更多的教育关怀。

数字化浪潮下，人工智能（AI）技术日新月异，以大语言模型、多模态模型、智能体为代表的核心技术持续演进，并加速向各行业领域深度渗透。“当前，人工智能技术已经跨越了第一个拐点，加之大模型的训练和推理效率持续提升、成本不断降低，大规模落地应用的条件已然具备，行业发展进入S曲线的高速成长期，这一时期人工智能发展呈现‘技术创新―产业转化―行业应用’的加速迭代特征，不仅加速了人工智能在消费场景落地应用，也为更多企业和开发者提供了低成本、高效率的解决方案，推动了人工智能生态的快速扩展。”[1]新媒体教学领域已获得人工智能的技术反哺。从教学资源、实践场景到教学管理等多个维度，人工智能均为新媒体教学突破传统瓶颈、实现高质量发展注入了强劲动力。然而，人工智能技术在新媒体教学领域的应用虽带来效率提升与模式创新，但在实际落地应用中，受技术成熟度、教学场景复杂性及教育伦理需求的限制，仍存在诸多问题。这些问题不仅影响教学质量，还可能对学生能力培养、价值观塑造等方面产生隐性负面影响，需要教师在教学过程中进行反思并重新定位自身角色。

人工智能与新媒体发展研究现状

目前，学界关于人工智能发展给新媒体领域带来变革的相关研究，大致可划分为两类。第一类研究侧重探讨生成式人工智能为新媒体内容生产带来的影响，即AIGC与新媒体内容生成。具体包括人工智能给新媒体文案写作、新媒体广告设计、新媒体视频编辑三大领域带来的革新。例如，人工智能显著提升了学生在新媒体文案写作方面的创新能力，提高了创作效率，并改善了学生语言的规范性与流畅性。但与此同时，学生容易对AI产生依赖，缺乏对比性与反思性[2]。此外，人工智能也为新媒体广告设计带来了极大改变。一方面，可帮助新媒体广告生成创意脚本及文案；另一方面，在画面设计方面，可生成多种风格图案，以供学生参考，从而拓宽学生的创意思路[3]。人工智能对新媒体内容生成的赋能，不仅体现在教学领域，还延伸至新闻业务层面。例如，人民网“知政”AI问答助手不仅优化了用户体验，还提供了个性化知识与智能服务；锦州相关机构针对性开发AI法律咨询工具，为劳动者提供劳动法咨询服务[4]。

第二类研究侧重探讨大数据分析（BDA）与新媒体发展的内在关联；而人工智能技术的迭代发展，进一步开辟了传播学与算法技术、计算机技术深度融合的新路径。高校新媒体传播专业可将重点集中于智能传播学发展，开设数据新闻、智能内容生产、大数据舆情分析等相关课程，增强学生的数据思维与技术应用能力[5]。基于以上研究成果，本文聚焦人工智能技术在新媒体教学各环节的应用路径，重点探讨如何在教学内容方面帮助教师进行教学设计，如何在教学实践环节帮助学生开拓思维，以及如何在教学评价方面帮助教师对学生进行个性化指导。同时，针对大数据分析（BDA）与新媒体教学实务的融合应用展开具体研究。

人工智能构建新媒体多元教学内容

人工智能即时更新教学资源

传统教学常面临教学案例滞后、内容不够丰富的困境，不仅削弱了学生的学习兴趣，更会进一步影响课堂教学的整体成效。人工智能可以根据教学目标，按传播热度、教学适配性、知识点关联度等指标自动评分，筛选出符合新媒体课程目标的案例，并对其展开深度分析，将案例中的优缺点转化为新媒体教学中的知识点，优化理论知识，突破教学资源壁垒，实现教学资源的实时动态更新。

人工智能使教学内容多模态化

人工智能对新媒体教学的赋能，还体现在推动课程形态向多模态化方向升级。例如，豆包、ChatGPT等智能工具可以根据教学内容进行形式优化，动态匹配教学资源，生成符合教学目标的视频、音频及思维导图等素材，丰富教学模态。

人工智能赋能新媒体实践教学

创作赋能：拓宽思路与创新思维

传统教学实务环节中，创作者的创新能力往往受限于自身思维边界而难以突破。在人工智能赋能条件下，借助大语言模型的多重思维补充，创作者的创作能力可得到显著提升。例如，在新媒体文章写作及短视频、短音频脚本创作等场景中，创作者可通过人工智能获取创作灵感，并以创作理论为支撑，结合自身构思进行融合与革新。

文字赋能：初稿生成与加工润色

学生在新媒体文章的写作过程中，可在已有选题的基础上，通过人工智能生成文章初稿，再结合自己的思路形成写作大纲，从而使文章思路更加清晰全面。同时，可利用人工智能进行文章润色，并结合不同媒体平台的内容风格与传播特点进行针对性调整，从而使作品更契合各平台的发布要求。此外，当前的人工智能文稿生成技术已具备个性化语言定制能力，能够根据使用者的语言风格特点进行个性化调整，避免千篇一律的表达。

影像赋能：脚本生成与视频拍摄

视频拍摄是新媒体实务教学中的重要板块。在人工智能赋能条件下，创作者可先通过AI生成故事梗概，继而生成视频脚本，再根据自己的创作思维、叙事学原理对脚本进行调整。同时，创作者还可以现有照片为基础，借助AI生成场景示例图，进一步生成对应的场景影像，并自动完成配音、字幕等配套内容的制作。

数据赋能：数据分析与可视化

在人工智能赋能条件下，数据新闻教学中的数据分析环节可借助人工智能进行多维度的统计分析，从而突破分析者数学与统计学的知识瓶颈。此外，对于数据分析图表的可视化呈现，在传统数据新闻教学中，受限于教师与学生的计算机知识水平，可视化呈现方式单一化、静态化，而人工智能可突破知识壁垒，生成动态化、交互式图表，并以文档、视频、网页等多元形式呈现。

互动赋能：提升实战能力

人工智能技术可通过“虚拟仿真+实时反馈”的方式构建高度还原的新媒体实践场景，让学生在虚拟的环境中积累实战经验。例如，学生发布一条短视频后，人工智能会模拟真实用户的点赞、评论、转发数据，并分析内容主题是否符合目标用户偏好、标题是否具备吸引力等，进而给出优化建议；同时，人工智能可以提高学生的应变能力，如在直播模拟实践中，人工智能可以扮演观众提出问题，考验学生的临场应变能力。此外，人工智能还可以通过语音识别与情感分析技术，实时反馈学生的语言表达流畅度与情绪感染力，帮助学生快速调整直播状态。

人工智能优化新媒体教学管理

智能批改作业

人工智能可助力授课教师聚焦核心教学环节，减轻工作负担，实现作业的智能批改。针对新媒体文案作业，人工智能可根据媒体定位，分析文章标题、结构、主题、语言风格等与受众定位、内容定位、风格定位的契合度，同步输出评分结果与修改建议；针对短视频作业，人工智能可通过计算机视觉与音频分析技术，评估画面稳定性、剪辑流畅度、背景音乐与内容的适配度等，大幅缩短教师批改作业的时间。

分析学习需求

人工智能可根据学生的教学评价反馈，分析学生的学习兴趣，生成授课建议并调整授课大纲。例如，部分高校根据学生的课程反馈，对其学习兴趣进行分析，并增加人工智能数字人直播课等。此外，人工智能还可自动生成教学数据报告，如统计班级整体的知识点掌握率、学生的学习进度与薄弱环节，帮助教师快速掌握教学效果，及时调整教学策略。

个性化指导

传统教学评价模式中，教师往往仅对学生作业开展成果质量的整体性评价，而对学生在思维创新、写作能力、视频拍摄、后期合成等核心环节暴露的具体问题，以及相应的针对性提升建议，却因个人精力有限而普遍缺失。不同学生在新媒体实践过程中存在的问题具有显著个体差异性，同样受限于教师精力，个性化指导难以落地。而人工智能技术的赋能，为破解上述困境提供了有效路径。

AI过度主导侵蚀教学伦理

“人”的原创性被侵蚀

人工智能在赋能新媒体理论与实务教学的同时，也侵蚀了人的主体性与原创性。部分人工智能使用者错将人工智能当成“大脑”，而非工具。在教学内容的准备环节，部分教师完全依靠人工智能生成，缺少自己的知识积淀与思考；抑或是在新媒体内容的创作中，部分使用者完全依靠人工智能生成文案、视频及音频，缺少人的创造性，使得人工智能成为掌控人的“主人”，而非助力人去创造的“工具”。

“人”的教育温度缺失

在人工智能赋能新媒体教学的过程中，过度依赖人工智能会造成教师对学生的指导与关怀不足，个性化建议与鼓励缺失，师生间互动有限，使得师生关系疏离，弱化学生的主动性与归属感。

正向价值观引导缺位

人工智能赋能新媒体教学实践的过程中，存在过度聚焦内容生产、创作技巧与工具应用的倾向，弱化价值观的渗透，进而忽视传播伦理的引导与规范。例如，为了吸引受众注意力，过度夸张标题，沦为“标题党”；为了追求片面的娱乐性，情节过度低俗等，这都会损害用户对媒体的信任。

提升新媒体教学中人的“主体性”

视人工智能为“教学伙伴”

在新媒体教学中，教师需积极使用人工智能提升教学质量，但在此过程中，主要的策略、思路、方法应源于教师的思路，而非简单借人工智能一键生成。例如，在使用人工智能工具（如豆包、即梦等）进行文生视频、图生视频时，教师应根据自己的思路生成脚本，同时依据自主创作或生成的指导性示例图片，完成关键帧场景图的生成工作。又如，在数字新媒体教学中，教师需用编程类人工智能生成代码，并进一步生成网页。这一过程需通过分层指令逐步推进，先依托指令生成脚本网页，再通过精细化指令对网页的标签、模块、元素等进行调整优化。教师需以策略性指令引导人工智能，使其成为协作创作的伙伴，而非主导创作方向的指挥员。

对人工智能秉持批判性思维

在新媒体教学实践中，人工智能会生成大量文稿、脚本、视频、数据统计与分析等，教师不能仅以人工智能的观点为主，需对其进行批判性思考。例如，教师利用人工智能工具提问学生学业焦虑的原因是什么，人工智能工具会从个人、家庭、学校、社会等方面展开分析，这样的回答普适性较高，但难以针对个体差异进行针对性回复。针对人工智能工具生成的内容与反馈，教师需展开深层次的思考与研判。又如，基于不同的文化价值观念，不同人工智能系统输出的观点与判断也会存在差异。当询问人工智能“一个男孩与一个女孩，两人并非情侣，在夜晚一同出去是否合适”时，ChatGPT认为，两人虽然并非情侣，但这只是普通的朋友聚会；豆包则会回复，“为了避免不必要的误会，还是减少夜间接触”。面对这种分歧，使用者必须具备独立的批判性思维，而非盲从某一模型的结论。

教师成为学习的“引导者”

在传统教学模式中，教师将理论知识通过教学环节传授给学生，而在人工智能时代，知识触手可及，教师需从传授者转变为引导者，因此教师在教学过程中需筛选适配的人工智能教学工具，并将其无缝融入教学环节。此外，教师在实践教学过程中，还需将知识讲解转变为操作示范。例如，在新媒体实践教学中，教师可向学生演示如何通过精准指令生成风格化参考图，并指导学生完成片段视频的有效组接与配音工作，以此提升学生的实践操作效率。

教师可提供更多“教育关怀”

无论是新媒体理论教学还是实践教学，教师均可借助人工智能，从烦琐的教学事务中解放出来，将更多精力投入对学生的引导与关怀中。教师可将更多的教学时间投入对新媒体伦理的探索与引导中，让学生在实践中知晓“什么可为，什么不可为”；可加强对学生新媒体创意能力的指导，在创新的基础上进行点拨，提高学生对人工智能创作内容的批判和赏析能力；还可加强对学生的个性化指导，因材施教，针对学生的不同特点、不同需求开展新媒体实践教学。例如，针对视频创作，不同学生青睐不同风格，或写实，或虚拟，或卡通萌系，或深沉大气，教师需针对学生的个性化需求给予不同指导。

人工智能迅速发展，并赋能新媒体教学，具体体现在以下三方面：第一，丰富了新媒体教学内容及教学手段；第二，在新媒体实务教学中，提升了学生的创作能力，并在模拟情境中帮助学生积累了扎实的实践经验；第三，在教学管理中，精准把握学生兴趣与需求，优化教学环节，调整教学策略。然而，人工智能在赋能新媒体教学的同时，也削弱了人的主体性。因此，在运用人工智能赋能新媒体教学的过程中，需强化人的主体性地位，明确人工智能的工具属性，切实提升其对教育教学的赋能实效。

总之，强化人的主体性地位，本质上是对教育价值与伦理的深层叩问，也是对教学哲学的本源思辨。对教师乃至每个人来说，人工智能不仅是开启未来图景的钥匙，还是助力人类创新的智能画笔。唯有以人机共创、彼此成就为导向，方能避免其替代人类思维、僭越主导地位。

2025年大连民族大学本科教育教学专项项目“四新示范课程建设――AI赋能新媒体教育”（编号：H3005）。

（作者单位：大连民族大学）

参考文献：

[1]中国信息通信研究院.人工智能发展报告（2024年）[EB/OL].(2024-12-06)[2025-10-10].https://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202412/P020241210548865982463.pdf.

[2]陈静瑶.AI辅助下新媒体文案写作教学创新路径探析[J].知识文库,2025,16(08):13-16.

[3]陈静霞.AI赋能新媒体广告设计的教学实践与思考[J].美术教育研究,2025(08):153-155.

[4]管宏宇.AI赋能的新媒体内容生成与科技创新[J].中国传媒科技,2024,31(12):133-136.

[5]初渤涵,卫毓博,黄一琦.人工智能背景下高校新媒体传播类课程体系教学改革探究[J].新闻研究导刊,2025,16(13):17-21.