混合式教育正在发生#AI编程训练营,设计老师回访

科技   2025-01-09 09:39   美国  

shadow

大家好,也许以下的观点有点激进,但确实正在发生,如果你亲自体验过生成式AI,你会发现,我们花了20多年的时间在学习,在“背课本”,学习的真正意义在哪里?今天和大家分享“混合式教育”的所见所闻:


混合式教育


比传统设计教育更“实时”、接近“所见即所得”的混合教育(生成式 AI+人类导师),人类导师重点在于教工具的使用,而不是更为庞大的体系化知识。体系化知识由AI负责随时调用,讲解。

以下为访谈记录:

Shadow: 欢迎李老师专门从北京飞过来参加我们的AI编程训练营。之前您在课前提到了很多教学方面的困扰,现在能跟我详细聊聊吗?

李老师: 谢谢Shadow。确实,我这次特意从北京飞过来就是因为教学上遇到了一些难题。其实困扰我的不只是具体的教学问题,更深层的是我发现我们现在的设计教育似乎跟不上时代的步伐了。

拿我们学院来说,现在的教学模式还停留在一个相对传统的思维里:要求学生提前想好所有设计细节,画出完整的交互流程图,做出精确的UI设计图...这些在过去确实是必要的,因为我们要确保能准确地跟开发团队沟通。

但现在不一样了。上完课后我就深刻地体会到了这种差异。以前我们可能需要花一个月时间来完成的项目,现在通过AI编程,短短几个小时就能做出一个可用的原型。这让我意识到,我们的教育方式可能需要改变了。

最让我困扰的是,我们的学生都是艺术生,他们学设计时往往过分关注视觉效果,而忽视了问题解决的本质。在课堂上,我经常看到学生花很多时间在UI细节上,但对如何实现功能却一筹莫展。现在学院又在推动数字化转型,要求把编程、交互设计融入课程中,这对没有技术背景的学生来说简直是天方夜谭。


AI编程——新的创造力工具

Mixlab AI编程训练营@上海N6-再次创造



Shadow: 听起来您面临的是一个系统性的挑战。那通过这2天的学习,您觉得AI编程能在这些问题上提供什么样的解决思路吗?

李老师: 说实话,通过这期训练营的学习给了我很大的启发。我发现AI编程其实特别适合艺术生,因为它不需要像传统编程那样系统地学习大量理论知识,而是更强调问题分解和解决的思维方式。

比如昨天我在课上用AI编程做了一个简单的LLM+搜索平台,整个过程让我看到了一个全新的教学可能:我们可以教学生如何把一个复杂的设计任务拆解成小步骤,然后通过与AI的对话来逐步实现。这种方式不仅能降低技术门槛,更重要的是能让学生体会到设计的本质是解决问题,而不仅仅是追求视觉效果。

我觉得这可能就是设计教育未来的方向:不是培养全能型的设计师,而是教会学生如何利用新工具,如何有效地分解问题,如何在人机协作中发挥创意。虽然我还在摸索阶段,但至少看到了一条可行的路。

Shadow:这就是使用了生成式AI之后,会发生的“革命性”变化,对于知识,我们有了“实时”的AI助手,随时查询,随时帮我们提出修改建议,让我们可以专注在要解决的问题上。这种感觉,就像有了一位私人教练,一样。传统教育,学生习惯性有疑问会问老师,而新的“混合教育”,学生优先询问AI,当有碰到AI无法解决的更复杂的问题,人类导师从旁协助。

Shadow: 您对即将到来的教育变化有什么新的想法吗?

李老师: 说实话,现在既兴奋又忐忑。兴奋是因为这期训练营让我看到了一个全新的教学可能性,忐忑是因为我还需要时间把这些内容真正消化吸收。

最让我印象深刻的是在训练营第一天,我居然真的做出了一个能用的小项目。要知道我之前自学Python的时候,光是配环境就卡了好几天。这让我意识到,也许我们一直以来的教学方式真的需要改变了。

Shadow: 能具体说说您的学习体会吗?尤其是作为一个设计专业出身的老师。

李老师: 当时我是带着很多疑虑来的。因为学院最近在推动数字化转型,要求所有设计课程都要融入编程元素。作为一个设计背景的老师,我原本觉得这个要求有点不切实际。

但这两天的经历让我改变了想法。我发现AI编程和传统设计思维其实有很多共通之处 - 都是在做问题分解和解决。只是以前我们可能过分强调完整性,总觉得要把所有细节都规划好才能动手。

就像训练营里我做的第一个项目,如果按照传统思维,我可能会先画很多页设计稿,写很多需求文档。但通过AI编程,我学会了先做最小原型,然后逐步完善的方法。这种即时反馈的方式特别适合我们设计专业的思维方式。

Shadow: 听起来AI编程给了您很多启发。那您打算如何把这些新的认识运用到即将开始的教学中呢?

李老师: 我还在消化和思考这个问题。因为下学期我要教"数字艺术与创新设计"这门新课,说实话压力还是挺大的。我们的学生都是艺术生,对编程普遍比较抗拒。

但经过这次训练营,我觉得也许可以换个教学思路。不是照搬传统的编程教学方式,而是从学生最熟悉的设计思维出发,教他们如何用AI把创意变成现实。

当然,我现在最重要的任务是把训练营学到的内容真正掌握好。可能要多花些时间实践,做一些小项目来熟悉这个过程。毕竟要教会学生,自己得先完全搞明白才行。

Shadow: 您觉得设计教育未来会往什么方向发展?

李老师: 这个问题我这两天一直在思考。传统的设计教育过分强调完整性和完美性,要求学生在动手前就把所有细节都想清楚。但在AI时代,这种教育方式可能需要改变了。

经过这次学习,我觉得未来的设计教育应该更注重培养学生的问题解决能力,而不是纠结于具体的技术细节。比如说,与其要求学生精通编程语言,不如教会他们如何借助AI工具实现创意

不过这些还都是初步想法。我得先把AI编程真正掌握好,做一些实际项目来验证这些想法。可能等我更熟练了,才能更好地规划具体的教学方案。


shadow

如果你也在思考设计教育的问题,欢迎加入我们的研讨会:




无界社区mixlab
跨学科探索实验,让每个人无限可能。 def mixlab(人工智能,设计): ... return 无限可能
 最新文章