人工智能支持下美术深度学习模式构建研究

崔 诗培
又石大学

摘要

传统美术教学存在知识传递单一、个性化指导不足、创作反馈滞后等问题，难以满足深度学习要求。人工智能通过图像识别、生成模型、智能交互等技术，可拓宽美术认知边界、支持个性化学习、促进创作协同，其赋能美术深度学习具有技术必要性与教学可行性。研究进一步构建知识图谱结构化输入、智能工具过程引导、动态评价反馈等模式策略，为解决传统教学瓶颈、推动美术深度学习提供实践框架。

关键词

人工智能；美术深度学习；知识图谱；智能工具；动态评价

参考

[1]张显飞.人工智能技术在传统美术图像当代转换中的功能与应用[J].中国美术,2024(2):98-102.

[2]陈培瑶.人工智能(AI)技术赋能美术课程的研究[J].科技视界,2024,14(30):57-60.