動態(tài)生成式學習在文化傳承中的創(chuàng)新實踐研究

本文引用格式：.動態(tài)生成式學習在文化傳承中的創(chuàng)新實踐研究：［J].藝術科技，2025，38（8）：154-156.

中圖分類號：G641；G122 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2025）08-0154-03

1研究背景與意義

1.1研究背景

在現(xiàn)代全球文化及數字文化的雙重擠壓下，傳統(tǒng)文化出現(xiàn)代際斷層的問題[1]。動態(tài)生成式學習是生成式AI技術和持續(xù)學習理論的綜合產物，為代際斷層問題的解決提供了技術支持。西安歐亞學院文化體驗展的成功實踐是在堅持學校以人為中心的原則中技術賦能的例證。

1.2 研究意義

1.2.1 理論層面

將動態(tài)生成式學習延伸應用到文化教育領域。作為新興的教育范式，動態(tài)生成式學習以智能技術根據不同用戶的實時輸人、情景反饋與學習者的自身狀況生成不同的學習內容為主要特征。以前，其主要應用在編程教育、外語學習上。本文將其應用于具有高度復雜、情感、非結構化特點的文化教育領域。

1.2.2 實踐層面

基于對西安歐亞學院“遇見文化體驗展”的具體實踐，本文不僅要驗證上述理論設想，而且要用這一理論設想指導實踐，并驗證“技術引領”和“人文先行”兩條腿走路的理論設想的可行性與創(chuàng)造性。

在“技術軌”上，構建沉浸式、生成式文化體驗場域：綜合運用AR掃描觸發(fā)動態(tài)內容生成、AI對話引擎實現(xiàn)與文化“數字代言人”的深度互動、體感交互捕捉動作生成個性化文化敘事、大數據實時分析調整展項內容與引導策略。例如，在“數字拓印”環(huán)節(jié)，用戶拓印的紋樣實時觸發(fā)AI生成其歷史淵源、工藝特點、象征意義的多模態(tài)內容；在“詩詞長廊”中，根據用戶駐足的位置和視線焦點，動態(tài)生成相關詩人的生平故事、創(chuàng)作背景及意境解讀。

在“人文軌”上，承載文化內涵與價值觀導控：全部生成的動態(tài)內容，其隱性內驅力堅守嚴格的學術考證與正確的價值取向。借助專家學者群體構建文化知識體系與價值觀導向規(guī)則，使生成信息本身具備相應的正確認知與導向。例如，當內容涉及“絲路精神”時，先定義價值觀基點，在向AI發(fā)送指令的同時，導控生成的內容自然而然地與相應的歷史、人物、經驗與體會相關聯(lián)。

2理論框架與文獻綜述

2.1動態(tài)生成式學習的核心特征

2.1.1 實時適應性機制

通過實時監(jiān)測訪問者的停留時間、訪問軌跡、訪問評價等信息，在線決策文化信息生產，及時調整內容或模塊呈現(xiàn)。例如，當監(jiān)測到訪問者多次集中瀏覽了唐代服飾專題后，增加對紋飾衍變的介紹，并在產品中嵌人定制化虛擬試穿，支持用戶通過微信平臺分享或下載這些數據信息。

2.1.2多模態(tài)耦合引擎

超越平面媒介的限制，實現(xiàn)文本、圖像、聲音的多向交互互動翻轉轉化功能。使用者臨摹繪制的秦俑紋飾動態(tài)還原青銅制作過程的視聽體驗（圖像 $$ 聲音），使用方言朗讀詩詞后出現(xiàn)機器制作的墨筆動畫（聲音一圖像），從而產生一種“五覺統(tǒng)一”的文化學習體驗。

2.1.3 記憶演化機制

融合基于NDE的知識圖譜文化元素進化學習。知識圖譜通過對長期用戶行為和元素關系的理解，將文化元素進化的參數動態(tài)微分迭代至權重值，所生成的文化元素表達新內容中需具備文化不變性，同時具備現(xiàn)代性可認知性（見圖1）。

2.2文化傳承的教育轉向

現(xiàn)有研究多聚焦技術實現(xiàn)，忽視學生主體性[2]。文化傳承的數字化實踐常陷入技術炫技或靜態(tài)展示的窠白，未有效激活學生的主體性參與和價值內化。針對此局限，本文提出并實踐“三中心”教育轉向模型：以學生興趣與體驗為中心，強調學習過程的主動探索與個性化生成；以文化本真與價值導控為中心，確保技術呈現(xiàn)的文化內核準確性與思政教育目標的契合性，通過預置規(guī)則與專家審核機制，約束AI生成邊界；以技術賦能與共創(chuàng)互動為中心，利用智能工具降低創(chuàng)作門檻，將學生從被動觀賞者轉變?yōu)槲幕瘍热莸墓餐瑒?chuàng)作者和轉譯官。這一模型的核心在于通過動態(tài)生成技術，在保障文化嚴肅性的前提下，最大限度增強學生的參與感、創(chuàng)造力，激發(fā)其對文化深層價值的共鳴，實現(xiàn)從“教”文化到“生”文化的范式轉變。本文提出“三中心”模型，如圖2所示。

3案例實施路徑

3.1項目架構設計三維度支撐體系：

組織層面創(chuàng)新的關鍵在于構建學生文化轉譯官機制。項目招募并培訓對傳統(tǒng)文化有熱情的學生志愿者，賦予他們使用簡易后臺工具，如圖形化AI指令編輯器、體感動作錄制套件的權力。他們深度參與內容策劃，負責將專家提供的文化素材，如秦腔唱段、剪紙紋樣譜系轉化為機器可理解的“非遺因子參數集”，并設計用戶交互邏輯。這一過程本身即是深刻的文化學習與內化。教育層面創(chuàng)新則聚焦效果評估閉環(huán)。除了知識掌握度和文化認同感，項自還設計了行為內化評量指標：追蹤學生在體驗展中主導設計的數字文化作品，如AI生成的個性化剪紙、創(chuàng)作的方言詩詞動畫的完成度，并進一步監(jiān)測其在線下社區(qū)活動、課程作業(yè)或社交媒體中主動應用、傳播相關文化元素的實際轉變率。例如，統(tǒng)計學生將展覽中了解的紋樣元素應用于設計課作業(yè)的比例，或自發(fā)組織小型傳統(tǒng)文化分享會的次數，以量化生成式學習對素養(yǎng)養(yǎng)成的長效影響[3]。

3.2動態(tài)生成技術實現(xiàn)

3.2.1 文化元素解構

采用StyleGAN3模型對剪紙紋樣進行風格解耦： $（ ＼mathrm { I } _ { - } ＼{ ＼mathrm { r e a l } ＼} ） ＼backslash ＼lfloor ＼_ 2 ＼ ＼rfloor ＼$ ＼gg$ 其中 $＼mathbb { s } ＼backslash ＼mathrm { p s i } ＼mathfrak { P }$ 為預訓練的VGG網絡特征提取器。

3.2.2 交互式學習系統(tǒng)

情緒反饋回路：通過腕帶設備采集皮膚電反應（GSR），

實時調整展示強度。

敘事引擎：基于觀眾動線生成個性化文化故事線。

4實踐成效分析

4.1量化評估

4.2質性發(fā)現(xiàn)

受訪學生認為，“在創(chuàng)作數字剪紙的過程中，實現(xiàn)了對稱美中的哲學思考”（訪談S12）。文化傳承者認為，“科技手段激活了瀕臨失傳的傳統(tǒng)手藝的新媒介”（陜西省非遺中心訪談）。

5創(chuàng)新價值與挑戰(zhàn)

5.1教育創(chuàng)新

學習范式轉型，從被動接受到共創(chuàng)生成。能力培養(yǎng)矩陣如圖3所示。

5.2現(xiàn)實挑戰(zhàn)

5.2.1 技術倫理

由于生成式人工智能的內容生成依賴于概率生成，因此極易破壞歷史的內容嚴謹性，如對秦腔臉譜符號的多模態(tài)生成，過分強調視覺震撼可能將程式化的譜系作為裝飾生成出來[4]。應設置由歷史學家、非遺傳承人參與審核的“文化基因白名單”，限制基礎構成部分的生成自由度；實時利用用戶的反饋來訓練道德判斷模型，發(fā)出對應的內容修改提示等[5]。

5.2.2 數字鴻溝

78% 的非遺傳承人有兩方面的需求：用聲控、手勢操控的專用終端（如AI剪紙器）代替煩瑣的編程界面；建立“傳承人操控一技藝輔助”的分工，以減少認知過載。

6結語

本文通過研究西安歐亞學院“遇見文化體驗展”的實踐案例，充分揭示了動態(tài)生成式學習在文化育人方面的作用與效果，其基本原理是“技術賦權”與“學生主體覺醒”的有機結合：在“技術賦權”方面，依靠生成AI、AR、大數據等技術，使傳統(tǒng)文化活動達到即時呈現(xiàn)、分眾匹配、身臨其境的效果，克服了傳統(tǒng)文化教育的靜態(tài)性、無差異性不足，為學習者帶來了良好的學習體驗與高效的學習感受；在“學生主體覺醒”方面，精心設置具有自主生成性的互動環(huán)節(jié)，讓學生學習的內在興趣、自我探索欲、動手踐行創(chuàng)造感更強，在自我的真實“生成”中，思考所遇所感。這顯著增強了學習者對傳統(tǒng)文化知識的習得、對文化情感的沉浸式體驗、對優(yōu)秀文化核心價值觀念的認同和內化效果，由此實現(xiàn)“技術賦能 + 人文思政”相結合的思政教育新范式的合理實踐。

未來可進一步研究如何推動文化思政動態(tài)生成式學習的普及，拓展動態(tài)生成式學習的共建共享空間，構建校際文化生成共同體，推進生成文化資源的共建共享和智能算法與教育模型的共建共享，營造共享互惠的文化生態(tài)；豐富個性化文化思政教育產品的載體與場景，在形式上構建更加容易安裝使用、學習應用的產品資源，幫助更多學校特別是資源有限的小學實現(xiàn)個性化生成式文化教育，讓文化思政的生成式學習得到普遍應用。

參考文獻：

[1］董博芳.文獻學視角下的檔案文化遺產保護與傳承創(chuàng)新[J」.山西檔案，2025（6）：84-86，94.

[2」趙筱婕，王雪艷.產教融合背景下非遺手工藝在高校的教學改革實踐研究：以“走讀瀟賀，文化傳承”賀州學院非遺文化課堂實踐為例[J].美術教育研究，2025（11）：40-42.

[3］李霞妹，范莉莉，李衛(wèi)娟.高等融合教育環(huán)境下生成式人工智能賦能思政課的價值、挑戰(zhàn)與對策［J].現(xiàn)代特殊教育，2025（10）：10-17.

[4」吳曉楠，蘇玨.文化基因的傳承與激活：非物質文化遺產創(chuàng)新性轉化的思政教育實踐路徑[J].大眾文藝，2025（8）：175-177.

[5］楊東.高校篆刻課程文化傳承與創(chuàng)新的實踐研究［J］.時代報告（奔流），2024（12）：31-33.