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人工智能与影视教育融合发展的未来趋势与挑战
文章字数：5009
摘要：随着人工智能（AI）技术的迅速发展，影视教育领域正在经历深刻的变革。从智能辅导系统到个性化学习路径，再到智能剪辑和特效的应用，人工智能正在重塑影视教育的各个层面。与此同时，人工智能与影视教育的融合也带来了诸多挑战和机遇，既推动了教育质量的提升，也引发了伦理和技术层面的深刻讨论。本论文将探讨人工智能在影视教育中的应用现状与发展趋势，分析其面临的挑战与机遇，并从产业融合、政策制定、教师培训、学生需求等方面深入探讨人工智能在影视教育中的多重影响。
关键词：人工智能；影视教育；融合；趋势
影视教育与人工智能的融合成为未来发展的关键。如何利用人工智能赋能影视教育，培育全媒体人才，是当前教育探索的核心。影视专业融合艺术与技术，要求学生具备系统化知识。传统教学模式难以在有限时间内提供全面指导，而人工智能则可通过智能化辅助、个性化策略制定及实践增强，推动多维度教学，促进创新思维培养，构建新型教育与学习模式，助力学习型人才的全面发展。
一、人工智能技术在影视教育中的应用现状与趋势
（一）数字技术助力传统影视教学概述
进入21世纪，AIGC（人工智能生成内容）技术在影视制作领域的应用日益显著。学者平凯磊指出，代表性应用如Chat GPT、Gemini、Midjourney和Sora等，正在图像、视频和音频处理等方面推动影视制作的创新，显著降低了时间和人力成本，同时提升了内容质量。2024年2月16日，Open AI发布了文本生成视频模型“Sora”，该模型能够根据用户的文本快速生成高保真视频，展现出色的创作潜力。
结合人工智能技术的影视教学，不仅能激发学生的主动性，还能有效复现学生的创作作品，提升创作质量。Roland Stein在2000年提出的“多模态教学”理论强调，综合运用视觉和听觉信息能够提升教学质量。在人工智能的支持下，生成的多模态教学资源具备优良的音频和图像质量。人工智能创作工具将实现文本、图像、音频和视频的相互转化与协作，学生可通过简单的文字描述快速生成视频内容，或将视频转化为文字剧本，提高创作效率。
（二）智能辅导与个性化学习路径的构建
人工智能在影视教育中的应用主要体现在辅助教学和个性化学习路径的构建上。智能辅导系统通过分析学生的学习进度和知识掌握情况，自动调整教学内容，提供针对性的学习建议。这种技术的应用不仅提高了教学的效率，还大大增强了学生的自主学习能力。现有的AI系统能够通过深度学习和自然语言处理技术，理解学生的疑问并提供解答，甚至根据学生的兴趣推荐相关的学习资源。这使得影视教育不再是传统的教师主导型模式，而是转变为更加灵活、个性化的学习方式。
AI技术推动了新形式的教育模式，教师通过线上线下结合的方式授课，增强学生的实践能力。同时，利用人工智能进行教学评估，形成个性化学习报告，满足不同学生的需求。例如，网易云课堂利用人工智能算法分析学生的学习数据，智能推荐学习内容，帮助学生提升学习积极性，并根据分析结果调整教学策略。
（三）智能剪辑与特效的应用
在影视制作领域，人工智能技术的应用已经超越了传统的教学手段，逐渐渗透到实际的制作过程中。智能剪辑系统能够根据剧情需要自动进行素材剪辑，甚至通过分析观众的情绪反应和观看习惯，为影视作品提供更加精准的剪辑建议。此外，AI技术还被广泛应用于影视特效的制作中，例如，AI可以根据场景的要求自动生成视觉效果或音效，大大提高了制作效率和艺术创作的可能性。
（四）发展趋势与前景
人工智能将推动跨学科融合，影视教育与计算机科学、心理学和社会学等领域的结合，能够更好地满足观众的心理需求，推动影视制作技术的创新。高校积极实施产教融合，与影视企业和人工智能公司合作，共同开展科研项目和人才培养。通过邀请行业专业人员参与教学，为学生提供实践指导，提升学生的行业经验，同时企业也能借助高校的科研力量解决实际问题。这样的合作模式不仅引入了先进的专业内容，也增加了融媒体人才的市场适配度，推动了影视行业的持续发展与创新。展望未来，人工智能将在影视教育中发挥更大的作用。随着AI技术的不断进步，其在影视创作中的应用将更加广泛，不仅仅局限于辅助教学，还可能全面参与到影视作品的创意和制作过程。同时，人工智能在影视教育中的应用将朝着更加智能化、个性化的方向发展，为学生提供更加个性化、定制化的学习体验。此外，AI与大数据技术的结合，将推动影视教育向更加精细化、数据化的方向发展，帮助教育者和学生更好地把握学习成效和教学质量。
二、人工智能与影视教育融合发展面临的挑战
（一）技术进步与应用场景的融合挑战
人工智能与影视教育的融合为教育提供了前所未有的技术支撑，然而技术本身的进步速度和应用场景的拓展也带来了不少挑战。首先，AI技术的不断迭代更新要求教育体系和教学内容不断跟进，例如，AI驱动的虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、深度学习和数据分析等技术，都能为影视制作、剧本创作、导演教学等领域提供新的支持。这些技术能够帮助学生通过沉浸式体验学习影视拍摄、剪辑、后期制作等技能。然而，教育体系和教学内容的更新速度却常常滞后于技术的快速发展，这导致了技术的应用往往没有得到充分利用。高校影视专业采用了基于AI的虚拟导演助手，该助手能够模拟不同拍摄场景的调度，并对拍摄过程中的技术细节进行实时调整。这项技术的应用本应提升学生的创作效率和技术水平，但由于教学大纲没有及时更新，教师仍然依赖传统的课堂讲解和手工操作，这使得虚拟导演助手的效果无法充分体现，甚至部分学生和教师对这一技术的使用产生了不适应。
（二）政策实施与市场需求的双重压力
政策的支持是人工智能在影视教育中应用的关键因素之一。然而，目前国内外在政策制定上存在较大差异，部分国家和地区的政策支持力度相对较弱，导致人工智能在影视教育中的普及和应用受到一定限制。此外，影视教育市场需求的变化也是一个重要的影响因素。随着技术不断成熟和应用场景的不断拓展，教育市场对人工智能技术的需求越来越强烈，尤其是对智能教学工具和平台的需求不断增加。这种需求与技术发展的相互促进为人工智能与影视教育的深度融合提供了良好的市场基础。
（三）技术伦理问题的日益突出
人工智能在影视教育中的应用不仅仅是一个技术性问题，更多地涉及到伦理、社会责任等方面。如何在确保教育公平的同时，避免人工智能技术的滥用和过度依赖，成为当前面临的重要课题。例如，人工智能在个性化推荐、智能辅导等领域的广泛应用，可能会导致学生在学习过程中陷入“信息茧房”，限制了他们的视野和思维的多样性。此外，AI技术的使用也可能加剧教育资源的不平衡分配，导致部分地区或学校无法享受同等的教育资源，这对教育公平构成了挑战。
三、影视教育产业与技术的深度融合
（一）影视教育产业与技术融合的现状
目前，人工智能技术在影视教育产业的应用仍处于初步阶段。尽管一些教育机构和影视制作公司已经开始尝试将AI技术融入教学和创作过程中，但整体的技术应用水平仍然较低。许多学校和教育平台依然依赖传统的教学模式，人工智能的应用仅局限于部分辅助性工具，如在线教育平台和智能学习系统等。然而，随着AI技术的不断成熟，影视教育产业与技术的融合逐渐成为未来发展的趋势。
（二）提高教育质量与降低成本的双重作用
人工智能在影视教育中的应用可以显著提高教育质量和降低成本。通过智能辅导系统和个性化学习路径的设计，学生能够更加高效地掌握影视制作的基本知识和技能。AI技术还可以帮助教师精确评估学生的学习效果，从而提高教学的针对性和有效性。此外，AI的自动化操作和智能化工具可以大幅度降低教学成本，例如，自动批改作业、智能化素材管理和剪辑等，使得教学资源的利用更加高效。
（三）提升产业竞争力的潜力
在全球影视教育产业竞争日益激烈的背景下，人工智能的应用为提升竞争力提供了强大动力。AI技术能够优化教育资源配置，提高教育内容的质量，并在一定程度上打破传统影视教育的地域性和资源限制，为更多学生提供优质的教育服务。此外，人工智能还能够在影视创作中提供创新性的技术支持，推动影视产业的整体发展，增强产业的国际竞争力。
四、影视教育与人工智能融合发展建议
（一）推动多元化融合，优化专业教学体系
在专业的教学实践中，整合影视媒体领域转型与升级过程中对新兴知识、技能以及素养的需求，将其纳入课程设置。采用“理论授课+实操上岗+实习演练”相结合的教学方式，适当加入人工智能基础知识课程，如机器学习、深度学习的基本原理介绍。让影视专业学生了解人工智能算法如何运作，为后续理解影视制作中的智能应用奠定基础。让学生学习“镜头前+镜头后”的全方位、全流程影视制作知识，最终培养出熟悉影视全产业链知识，具备影视制作、运营、管理能力的高端应用型、复合型人才。比如，中国传媒大学计算机与网络空间安全学院打造“AIGC+融媒体生产创新应用技巧培训班”，课程内容涵盖人工智能知识基础、AIGC流行工具使用技巧、AIGC云平台架构与云应用、AIGC内容策划与创作实战、AIGC与XR影视拍摄制作、短视频智能制造实践等，以提高师生对人工智能的了解和熟知，要聚焦“校企融合”，推动产学研一体化，聘请优秀导演、制片、编剧、美术、后期等行业人员为专业顾问，深度参与学校人才培养。
（二）培养复合人才，提升竞争优势
紧贴人工智能发展趋势，促进学生个性化成长，培养全媒体复合型人才。系统掌握影视理论与融合技术，提升综合能力。市场对复合型影视人才的本质要求是兼具实用性艺术创作与企业经营管理技能。影视专业院校应转型教育理念，着重实战技能与创新精神的培养。依托影视传媒全产业链，以数字传媒影视人才培养为核心，实现产教融合、工学一体、校企双制及国际合作，构建从基础技能到创作创新的全方位应用型人才培养体系。与行业企业深度合作，打造“产学研用”一体化平台，使学校成为影视企业的人才、营销和研发中心。支持学生到影视文化企业顶岗实习，如浙传与网易的合作，前置企业培训至校园阶段，提高就业竞争力。定期组织竞赛，推选优秀作品参赛，增强学生的创新实践能力。
（三）迎接智能化带来，搭建智慧教育环境
学校应具备符合或接近行业标准的专业实训设施，建设如影视拍摄等实践场所，并设立智能影视实验室，配备先进的人工智能设备和软件，如智能跟踪摄影设备及自动剪辑平台。学生可在实验室亲身体验人工智能在影视制作中的应用，模拟企业标准流程，掌握完整的创作与生产服务链。此外，学科教育需与智能技术深度融合，教师应扩充人机协调教学内容，引入5G、VR、AI、AR等新兴技术，确保教育环境紧跟行业发展前沿。构建以智能技术为支撑的在线学习平台，创建影视评论与创作互助社区及高质量资源数据库，提供跨时空的线上学习空间，利用人工智能实时辅助个性化学习，提升学生的创作能力。
五、结语
进入新时代，培养高质量影视人才已然成为一项极为迫切且至关重要的任务。当前，影视教育面临着体系构建、场景塑造、模式更新等一系列突破性挑战，教育者需提前认识技术应用课堂的必要性和重要性，需把握机遇以培养高质量人才为目标充分发挥人工智能的优势，促进影视教育改革进一步深化，培养适应新时代影视人才，增强我国在影视行业发展的软实力。
参考文献：
[1]平凯磊.人工智能背景下影视制作课程教学方式探究[J].中国广播电视学刊,2024(08):51-54.
[2]欧志刚,刘玉屏,覃可,等.人工智能多模态教学资源的生成与评价——基于AIGC在国际中文教育的应用[J].现代教育技术,2024,34(09):37-47.
[3]陈聪聪,李晨,王亚飞.文生视频模型Sora之于教育教学：机遇与挑战[J].现代教育技术,2024,34(05):27-34.
[4]刘冰,樊丽.VR新闻教育实践模式及反思[J].中国出版,2024(14):38-41.
[5]尚智丛,闫禹宏.ChatGPT教育应用及其带来的变革与伦理挑战[J].东北师大学报(哲学社会科学版),2023(05):44-54.
[6]赵娴,申林.基于AI技术的中国影视声音教育特点及其发展趋势研究[J].现代电影技术,2024(02):57-64.
[7]平凯磊.人工智能背景下影视制作课程教学方式探究[J].中国广播电视学刊,2024(08):51-54.
[8]张书端.新文科建设背景下影视教育与人工智能融合路径探析[J].电影新作,2022(05):143-148.
19]陈旭光,杨宇.人工智能背景下的青少年美育与影视教育[J].艺术教育,2024(05):26-29.
[10]彭吉象.艺术学概论.第3版[M].北京：北京大学出版社,2006.
[11]王洪才,龙宝新,毛菊,等.ChatG-PT对教育带来的挑战与机遇(笔会)[J].苏州大学学报(教育科学版),2023,11(02):11-24.
[12]周洪宇,李宇阳.ChatGPT对教育生态的冲击及应对策略[J].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2023,44(04):102-112.
[13]郑永和,王一岩,杨淑豪.人工智能赋能教育评价：价值、挑战与路径[J].开放教育研究,2024,30(04):4-10.
作者杨博系河北传媒学院影视艺术学院教授；刘仁豪系河北传媒学院影视艺术学院助教。
基金项目：河北传媒学院AI专项课题“人工智能与影视教育融合发展的未来趋势与挑战”研究成果（AIZXO7）。
关键词：人工智能；影视教育；融合；趋势
影视教育与人工智能的融合成为未来发展的关键。如何利用人工智能赋能影视教育，培育全媒体人才，是当前教育探索的核心。影视专业融合艺术与技术，要求学生具备系统化知识。传统教学模式难以在有限时间内提供全面指导，而人工智能则可通过智能化辅助、个性化策略制定及实践增强，推动多维度教学，促进创新思维培养，构建新型教育与学习模式，助力学习型人才的全面发展。
一、人工智能技术在影视教育中的应用现状与趋势
（一）数字技术助力传统影视教学概述
进入21世纪，AIGC（人工智能生成内容）技术在影视制作领域的应用日益显著。学者平凯磊指出，代表性应用如Chat GPT、Gemini、Midjourney和Sora等，正在图像、视频和音频处理等方面推动影视制作的创新，显著降低了时间和人力成本，同时提升了内容质量。2024年2月16日，Open AI发布了文本生成视频模型“Sora”，该模型能够根据用户的文本快速生成高保真视频，展现出色的创作潜力。
结合人工智能技术的影视教学，不仅能激发学生的主动性，还能有效复现学生的创作作品，提升创作质量。Roland Stein在2000年提出的“多模态教学”理论强调，综合运用视觉和听觉信息能够提升教学质量。在人工智能的支持下，生成的多模态教学资源具备优良的音频和图像质量。人工智能创作工具将实现文本、图像、音频和视频的相互转化与协作，学生可通过简单的文字描述快速生成视频内容，或将视频转化为文字剧本，提高创作效率。
（二）智能辅导与个性化学习路径的构建
人工智能在影视教育中的应用主要体现在辅助教学和个性化学习路径的构建上。智能辅导系统通过分析学生的学习进度和知识掌握情况，自动调整教学内容，提供针对性的学习建议。这种技术的应用不仅提高了教学的效率，还大大增强了学生的自主学习能力。现有的AI系统能够通过深度学习和自然语言处理技术，理解学生的疑问并提供解答，甚至根据学生的兴趣推荐相关的学习资源。这使得影视教育不再是传统的教师主导型模式，而是转变为更加灵活、个性化的学习方式。
AI技术推动了新形式的教育模式，教师通过线上线下结合的方式授课，增强学生的实践能力。同时，利用人工智能进行教学评估，形成个性化学习报告，满足不同学生的需求。例如，网易云课堂利用人工智能算法分析学生的学习数据，智能推荐学习内容，帮助学生提升学习积极性，并根据分析结果调整教学策略。
（三）智能剪辑与特效的应用
在影视制作领域，人工智能技术的应用已经超越了传统的教学手段，逐渐渗透到实际的制作过程中。智能剪辑系统能够根据剧情需要自动进行素材剪辑，甚至通过分析观众的情绪反应和观看习惯，为影视作品提供更加精准的剪辑建议。此外，AI技术还被广泛应用于影视特效的制作中，例如，AI可以根据场景的要求自动生成视觉效果或音效，大大提高了制作效率和艺术创作的可能性。
（四）发展趋势与前景
人工智能将推动跨学科融合，影视教育与计算机科学、心理学和社会学等领域的结合，能够更好地满足观众的心理需求，推动影视制作技术的创新。高校积极实施产教融合，与影视企业和人工智能公司合作，共同开展科研项目和人才培养。通过邀请行业专业人员参与教学，为学生提供实践指导，提升学生的行业经验，同时企业也能借助高校的科研力量解决实际问题。这样的合作模式不仅引入了先进的专业内容，也增加了融媒体人才的市场适配度，推动了影视行业的持续发展与创新。展望未来，人工智能将在影视教育中发挥更大的作用。随着AI技术的不断进步，其在影视创作中的应用将更加广泛，不仅仅局限于辅助教学，还可能全面参与到影视作品的创意和制作过程。同时，人工智能在影视教育中的应用将朝着更加智能化、个性化的方向发展，为学生提供更加个性化、定制化的学习体验。此外，AI与大数据技术的结合，将推动影视教育向更加精细化、数据化的方向发展，帮助教育者和学生更好地把握学习成效和教学质量。
二、人工智能与影视教育融合发展面临的挑战
（一）技术进步与应用场景的融合挑战
人工智能与影视教育的融合为教育提供了前所未有的技术支撑，然而技术本身的进步速度和应用场景的拓展也带来了不少挑战。首先，AI技术的不断迭代更新要求教育体系和教学内容不断跟进，例如，AI驱动的虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、深度学习和数据分析等技术，都能为影视制作、剧本创作、导演教学等领域提供新的支持。这些技术能够帮助学生通过沉浸式体验学习影视拍摄、剪辑、后期制作等技能。然而，教育体系和教学内容的更新速度却常常滞后于技术的快速发展，这导致了技术的应用往往没有得到充分利用。高校影视专业采用了基于AI的虚拟导演助手，该助手能够模拟不同拍摄场景的调度，并对拍摄过程中的技术细节进行实时调整。这项技术的应用本应提升学生的创作效率和技术水平，但由于教学大纲没有及时更新，教师仍然依赖传统的课堂讲解和手工操作，这使得虚拟导演助手的效果无法充分体现，甚至部分学生和教师对这一技术的使用产生了不适应。
（二）政策实施与市场需求的双重压力
政策的支持是人工智能在影视教育中应用的关键因素之一。然而，目前国内外在政策制定上存在较大差异，部分国家和地区的政策支持力度相对较弱，导致人工智能在影视教育中的普及和应用受到一定限制。此外，影视教育市场需求的变化也是一个重要的影响因素。随着技术不断成熟和应用场景的不断拓展，教育市场对人工智能技术的需求越来越强烈，尤其是对智能教学工具和平台的需求不断增加。这种需求与技术发展的相互促进为人工智能与影视教育的深度融合提供了良好的市场基础。
（三）技术伦理问题的日益突出
人工智能在影视教育中的应用不仅仅是一个技术性问题，更多地涉及到伦理、社会责任等方面。如何在确保教育公平的同时，避免人工智能技术的滥用和过度依赖，成为当前面临的重要课题。例如，人工智能在个性化推荐、智能辅导等领域的广泛应用，可能会导致学生在学习过程中陷入“信息茧房”，限制了他们的视野和思维的多样性。此外，AI技术的使用也可能加剧教育资源的不平衡分配，导致部分地区或学校无法享受同等的教育资源，这对教育公平构成了挑战。
三、影视教育产业与技术的深度融合
（一）影视教育产业与技术融合的现状
目前，人工智能技术在影视教育产业的应用仍处于初步阶段。尽管一些教育机构和影视制作公司已经开始尝试将AI技术融入教学和创作过程中，但整体的技术应用水平仍然较低。许多学校和教育平台依然依赖传统的教学模式，人工智能的应用仅局限于部分辅助性工具，如在线教育平台和智能学习系统等。然而，随着AI技术的不断成熟，影视教育产业与技术的融合逐渐成为未来发展的趋势。
（二）提高教育质量与降低成本的双重作用
人工智能在影视教育中的应用可以显著提高教育质量和降低成本。通过智能辅导系统和个性化学习路径的设计，学生能够更加高效地掌握影视制作的基本知识和技能。AI技术还可以帮助教师精确评估学生的学习效果，从而提高教学的针对性和有效性。此外，AI的自动化操作和智能化工具可以大幅度降低教学成本，例如，自动批改作业、智能化素材管理和剪辑等，使得教学资源的利用更加高效。
（三）提升产业竞争力的潜力
在全球影视教育产业竞争日益激烈的背景下，人工智能的应用为提升竞争力提供了强大动力。AI技术能够优化教育资源配置，提高教育内容的质量，并在一定程度上打破传统影视教育的地域性和资源限制，为更多学生提供优质的教育服务。此外，人工智能还能够在影视创作中提供创新性的技术支持，推动影视产业的整体发展，增强产业的国际竞争力。
四、影视教育与人工智能融合发展建议
（一）推动多元化融合，优化专业教学体系
在专业的教学实践中，整合影视媒体领域转型与升级过程中对新兴知识、技能以及素养的需求，将其纳入课程设置。采用“理论授课+实操上岗+实习演练”相结合的教学方式，适当加入人工智能基础知识课程，如机器学习、深度学习的基本原理介绍。让影视专业学生了解人工智能算法如何运作，为后续理解影视制作中的智能应用奠定基础。让学生学习“镜头前+镜头后”的全方位、全流程影视制作知识，最终培养出熟悉影视全产业链知识，具备影视制作、运营、管理能力的高端应用型、复合型人才。比如，中国传媒大学计算机与网络空间安全学院打造“AIGC+融媒体生产创新应用技巧培训班”，课程内容涵盖人工智能知识基础、AIGC流行工具使用技巧、AIGC云平台架构与云应用、AIGC内容策划与创作实战、AIGC与XR影视拍摄制作、短视频智能制造实践等，以提高师生对人工智能的了解和熟知，要聚焦“校企融合”，推动产学研一体化，聘请优秀导演、制片、编剧、美术、后期等行业人员为专业顾问，深度参与学校人才培养。
（二）培养复合人才，提升竞争优势
紧贴人工智能发展趋势，促进学生个性化成长，培养全媒体复合型人才。系统掌握影视理论与融合技术，提升综合能力。市场对复合型影视人才的本质要求是兼具实用性艺术创作与企业经营管理技能。影视专业院校应转型教育理念，着重实战技能与创新精神的培养。依托影视传媒全产业链，以数字传媒影视人才培养为核心，实现产教融合、工学一体、校企双制及国际合作，构建从基础技能到创作创新的全方位应用型人才培养体系。与行业企业深度合作，打造“产学研用”一体化平台，使学校成为影视企业的人才、营销和研发中心。支持学生到影视文化企业顶岗实习，如浙传与网易的合作，前置企业培训至校园阶段，提高就业竞争力。定期组织竞赛，推选优秀作品参赛，增强学生的创新实践能力。
（三）迎接智能化带来，搭建智慧教育环境
学校应具备符合或接近行业标准的专业实训设施，建设如影视拍摄等实践场所，并设立智能影视实验室，配备先进的人工智能设备和软件，如智能跟踪摄影设备及自动剪辑平台。学生可在实验室亲身体验人工智能在影视制作中的应用，模拟企业标准流程，掌握完整的创作与生产服务链。此外，学科教育需与智能技术深度融合，教师应扩充人机协调教学内容，引入5G、VR、AI、AR等新兴技术，确保教育环境紧跟行业发展前沿。构建以智能技术为支撑的在线学习平台，创建影视评论与创作互助社区及高质量资源数据库，提供跨时空的线上学习空间，利用人工智能实时辅助个性化学习，提升学生的创作能力。
五、结语
进入新时代，培养高质量影视人才已然成为一项极为迫切且至关重要的任务。当前，影视教育面临着体系构建、场景塑造、模式更新等一系列突破性挑战，教育者需提前认识技术应用课堂的必要性和重要性，需把握机遇以培养高质量人才为目标充分发挥人工智能的优势，促进影视教育改革进一步深化，培养适应新时代影视人才，增强我国在影视行业发展的软实力。
参考文献：
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[7]平凯磊.人工智能背景下影视制作课程教学方式探究[J].中国广播电视学刊,2024(08):51-54.
[8]张书端.新文科建设背景下影视教育与人工智能融合路径探析[J].电影新作,2022(05):143-148.
19]陈旭光,杨宇.人工智能背景下的青少年美育与影视教育[J].艺术教育,2024(05):26-29.
[10]彭吉象.艺术学概论.第3版[M].北京：北京大学出版社,2006.
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[13]郑永和,王一岩,杨淑豪.人工智能赋能教育评价：价值、挑战与路径[J].开放教育研究,2024,30(04):4-10.
作者杨博系河北传媒学院影视艺术学院教授；刘仁豪系河北传媒学院影视艺术学院助教。
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