课题申报书：人工智能背景下高校传媒人才培养的挑战及应对策略研究

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。人工智能背景下高校传媒人才培养的挑战及应对策略研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值（一）研究现状当前，人工智能技术在传媒领域的广泛应用，正深刻改变着行业的生态格局。一方面，智能算法推荐、自动化内容生成、大数据分析等技术已成为传媒机构提升效率、精准推送、优化用户体验的关键手段。例如，今日头条等平台凭借算法驱动的个性化新闻推荐，实现了信息的精准分发，改变了传统的新闻传播模式。另一方面，虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等沉浸式技术在影视、广告、直播等领域的应用，为受众带来全新的感官体验，拓展了传媒内容的呈现形式。在高校传媒人才培养方面，部分高校已意识到人工智能带来的冲击与机遇，开始对课程体系进行调整优化。一些院校增设了如“新媒体技术概论”“智能媒体传播”等课程，旨在让学生了解人工智能基础知识及其在传媒中的应用场景。然而，整体来看，仍存在诸多问题：课程设置上，多数高校尚未构建起系统完善的人工智能与传媒融合课程体系，课程之间缺乏连贯性与深度融合；实践教学环节薄弱，校内实验室设备更新滞后，难以满足学生对前沿技术实操演练的需求，校外实习基地与企业实际需求对接不够紧密，学生参与人工智能项目实践的机会有限；师资队伍建设滞后，兼具深厚传媒知识与扎实人工智能技术功底的复合型教师稀缺，限制了教学质量的提升。（二）选题意义契合时代发展需求：随着人工智能技术向传媒领域深度渗透，传媒产业正经历着从生产流程到传播模式、从内容创作到受众互动全方位的变革。在此背景下，高校作为传媒人才的孵化摇篮，必须紧跟时代步伐，培养出适应智能传媒时代需求的新型人才，方能为传媒产业持续注入创新活力，推动行业高质量发展，满足社会对智能化、多元化传媒服务日益增长的需求。弥补人才培养短板：当前高校传媒人才培养与行业实际需求脱节现象较为突出，传统培养模式下学生的知识结构与技能储备难以应对人工智能带来的挑战。开展本课题研究，有助于精准剖析现存问题，针对性地优化培养方案，填补人工智能素养、跨学科知识融合、实践创新能力培养等方面的短板，提升高校传媒人才培养的精准度与有效性。（三）研究价值推动传媒行业高质量发展：通过深入探究高校传媒人才培养的优化路径，为行业输送大批既精通传媒业务又掌握人工智能技术的复合型人才，他们将成为推动传媒行业创新发展的主力军。这些人才能够运用人工智能技术挖掘数据价值、创新内容形态、拓展传播渠道，助力传媒企业提升竞争力，实现产业升级，进而推动整个传媒行业迈向智能化、融合化的高质量发展新阶段。提升高校人才输出质量：为高校传媒专业改革提供科学依据与实践指导，促使高校围绕人工智能重塑课程体系、革新教学方法、强化师资队伍、完善实践教学平台，全面提升传媒专业人才培养质量，增强毕业生在就业市场的竞争力，使其更好地适应社会发展需求，也为高校教育教学改革在新兴技术融合背景下的探索提供有益借鉴。二、研究目标、研究内容、重要观点（一）研究目标构建人工智能时代高校传媒人才培养新模式：深入剖析人工智能技术在传媒领域各环节的应用场景与发展趋势，结合高校传媒专业教学实际，构建涵盖课程体系、教学方法、实践教学、师资队伍建设等多维度的新型人才培养模式，为高校传媒教育改革提供可操作性强的实施方案。提升高校传媒人才的人工智能素养与创新能力：通过系统研究，探索如何将人工智能知识、技能融入传媒人才培养全过程，使学生不仅掌握传媒专业核心知识，还具备运用人工智能技术进行内容创作、数据分析、传播优化的能力，培养出具有创新思维、能够适应智能传媒产业发展需求的复合型人才。推动传媒教育与行业需求深度对接：搭建高校与传媒行业沟通桥梁，精准把握行业对人才的技能、知识、素养需求，促进高校传媒专业教育与行业实践紧密结合，实现人才培养与市场需求的无缝衔接，提高高校传媒专业毕业生的就业竞争力与行业适应能力。（二）研究内容人工智能给高校传媒人才培养带来的挑战剖析：技术冲击下传统传媒专业课程体系的困境。研究现有课程设置如何难以适应人工智能时代对传媒人才知识结构的新要求，如新闻采编课程未充分融入算法推荐、数据挖掘知识，影视制作课程缺乏对虚拟拍摄、智能剪辑技术的讲解等，分析课程更新滞后、衔接不畅等问题根源。实践教学环节与人工智能应用的脱节现状。探究校内实验室设备、软件配置未能跟上人工智能技术发展步伐，校外实习基地难以为学生提供接触前沿智能传媒项目机会的具体表现，剖析实践教学无法有效培养学生人工智能实操能力的原因。师资队伍人工智能素养短板调研。调查高校传媒专业教师在人工智能知识储备、技术应用能力方面的不足，以及由此导致的教学内容陈旧、教学方法单一等问题，分析教师培训体系在提升教师人工智能素养方面的缺失环节。人工智能背景下高校传媒人才应具备的核心素养与能力体系构建：基于人工智能技术应用场景的传媒知识与技能融合。明确学生需掌握的智能新闻写作、智能媒体运营、AI辅助创意策划等跨领域知识技能，探讨如何将人工智能原理与传媒业务流程有机结合，培养学生运用智能工具提升传媒工作效率与质量的能力。数据思维与媒介伦理素养培育。研究如何在人才培养中植入数据收集、分析、解读思维，使学生能利用大数据洞察受众需求、优化传播策略，同时强化媒介伦理教育，确保学生在人工智能辅助内容生产与传播中坚守道德底线，防范数据滥用、虚假信息传播等风险。人机协作与创新创造能力养成。探索如何通过课程设计、项目实践培养学生与人工智能协同工作的默契，激发学生在智能传媒环境下的创新灵感，鼓励学生利用人工智能拓展传媒内容边界、创新传播形式，提升传媒作品的竞争力与影响力。优化高校传媒人才培养的教学体系策略研究：融合人工智能的课程体系动态优化路径。依据传媒行业人工智能技术应用的动态变化，设计课程更新机制，如定期引入行业最新案例更新教学内容，适时增设新兴技术选修课程，确保课程体系始终紧贴行业前沿，为学生提供与时俱进的知识养分。智慧教学方法创新与实践。研究如何借助人工智能技术打造互动式、个性化、智能化课堂，如运用智能教学平台实现精准教学反馈、利用虚拟仿真技术创设沉浸式学习场景，激发学生学习兴趣，提升教学效果。多层次实践教学平台搭建与协同育人机制。探讨校内如何升级改造实验室，打造集教学、科研、实践为一体的智能传媒创新中心，校外如何拓展优质实习基地，与头部传媒企业共建人才培养基地，形成校内外联动、产学研协同的实践育人格局，为学生提供丰富多元的实践机会。高校传媒人才培养应对人工智能挑战的保障机制探索：复合型师资队伍建设举措。研究制定教师人工智能专项培训计划，包括选派骨干教师参加前沿技术培训、邀请行业专家入校开展工作坊等，同时探索引入具有人工智能专业背景与传媒实践经验的双师型人才，优化师资结构，提升教师团队整体水平。教学资源整合与优化配置方案。分析如何整合校内跨学科教学资源，打破专业壁垒，实现计算机、数据科学等专业与传媒专业资源共享，协同开展教学科研活动，同时探讨如何与社会资源对接，引入企业项目、技术支持、资金资助，为传媒人才培养提供充足资源保障。人才培养质量评估与动态调整体系构建。设计科学合理的人才培养质量评估指标，涵盖知识掌握、技能应用、创新能力、职业素养等维度，运用大数据分析技术对评估数据进行深度挖掘，依据评估结果及时调整优化人才培养方案，确保人才培养质量持续提升。（三）重要观点技术与素养并重：在人工智能赋能传媒产业的大背景下，高校传媒人才培养既要强化学生对人工智能技术的掌握运用，又要高度重视媒介素养、人文精神、职业道德等软实力的培育，使学生在驾驭智能技术的同时，坚守传媒人的社会担当与价值追求，避免陷入技术至上的误区。跨学科融合是必由之路：传媒与人工智能的深度融合要求高校打破传统学科界限，构建跨学科人才培养体系。通过整合新闻传播、计算机科学、艺术设计、社会学等多学科知识，拓宽学生知识视野，培养其综合运用多学科思维与方法解决智能传媒时代复杂问题的能力，方能契合行业发展对复合型人才的需求。实践育人是关键环节：面对人工智能技术的快速迭代，高校传媒人才培养必须突出实践教学的核心地位。借助校企深度合作、产学研协同创新等实践育人模式，让学生在真实项目、前沿课题中摸爬滚打，亲身体验人工智能技术在传媒实践中的应用，方能有效提升其实操能力与创新应变能力，实现从校园到职场的无缝对接。三、研究思路、研究方法、创新之处（一）研究思路本课题研究遵循“理论奠基现状剖析策略构建实践检验”的逻辑脉络展开。首先，系统梳理人工智能与传媒领域交叉融合的相关理论，包括技术应用原理、教育教学理论等，为后续研究搭建坚实的理论框架，明确人工智能赋能传媒人才培养的理论支撑点。在此基础上，运用多种研究方法深入调研高校传媒人才培养现状，从课程体系、实践教学、师资队伍等多维度剖析现存问题及其根源，找准与人工智能时代需求的差距。继而，结合行业发展趋势与前期调研成果，针对性地构建涵盖知识传授、能力培养、素养提升的全方位人才培养策略体系，涵盖课程、教学、实践、保障等各个环节。最后，选取部分高校作为试点，将所构建的培养策略付诸实践，通过跟踪监测、效果评估，不断优化完善，形成一套具有推广价值的高校传媒人才培养应对人工智能挑战的实践方案。（二）研究方法文献研究法：广泛搜集、整理国内外关于人工智能在传媒领域应用、高校传媒人才培养等方面的学术文献、政策文件、行业报告等资料，全面了解已有研究成果与实践经验，把握研究前沿动态，为本课题研究提供理论基础与思路借鉴，明确研究的突破方向。案例分析法：选取国内外多所具有代表性的高校，包括在传媒人才培养方面已积极探索人工智能融合路径的先锋院校以及面临典型困境的院校，深入剖析其课程设置、教学实践、师资建设等方面的具体举措与成效，总结成功经验与失败教训，为课题研究提供丰富的实践案例支撑，启发研究思路与策略制定。调查研究法：设计针对高校传媒专业师生、传媒行业企业用人单位的调查问卷，内容涵盖对人工智能技术认知、人才培养现状满意度、行业技能需求等多个方面；同时，组织开展深度访谈，与高校管理者、专业教师、企业技术骨干、人力资源负责人等进行面对面交流，全面收集各方对高校传媒人才培养应对人工智能挑战的意见与建议，精准把握现实问题与需求。实证研究法：在部分高校传媒专业建立实验班级或实践基地，将研究提出的人才培养优化策略进行实际应用，在教学过程中设置对照样本，通过对比分析实验组与对照组学生在知识掌握、技能提升、创新能力、就业竞争力等方面的数据指标变化，实证检验策略的有效性，为后续推广提供依据。（三）创新之处研究视角创新：突破以往单纯从传媒专业教育或人工智能技术发展单方面出发的局限，将二者置于深度融合的视角下，探究人工智能如何全方位重塑高校传媒人才培养体系，以及传媒教育如何主动适应技术变革培育新型人才，填补跨学科融合视角下人才培养系统性研究的不足。策略体系创新：构建“理论实践保障”三位一体的全方位应对策略体系。不仅聚焦课程、教学方法等传统教育环节的革新，还特别重视实践教学平台搭建、师资队伍转型、质量评估动态调整等保障机制建设，确保人才培养策略落地生效，切实提升人才培养质量，为高校传媒专业改革提供整体解决方案。实践导向创新：强调研究成果的实践应用价值，通过实证研究方法将所构建策略在真实教学环境中检验优化，形成从理论到实践再到理论升华的闭环研究路径，使得研究成果能够直接服务于高校传媒人才培养实践，缩短理论与实践的差距，加速高校传媒教育对人工智能时代的适应进程。四、研究基础、条件保障、研究步骤（一）研究基础前期研究成果支撑：课题组成员在传媒教育领域深耕多年，积累了丰硕的前期研究成果。主持或参与多项省部级传媒教育相关课题，如“新媒体环境下新闻传播专业实践教学改革研究”“传媒产业融合发展趋势下高校人才培养模式创新探索”等，深入剖析了传媒教育在不同发展阶段面临的问题与挑战，为本次研究奠定了坚实的理论基础。发表了一系列高质量学术论文，如《人工智能赋能传媒教育：现状、问题与路径》《跨学科视域下传媒人才核心素养构建》等，对人工智能与传媒教育融合的关键议题进行了深入探讨，形成了系统的研究思路与方法，为课题开展提供了有力的理论支撑。实践探索经验积累：团队成员积极投身传媒教育实践一线，与多所高校传媒专业建立长期合作关系，深度参与专业建设、课程改革、实践教学等工作，熟悉高校传媒人才培养流程与实际痛点。同时，与今日头条、腾讯、奥美广告等多家知名传媒企业开展产学研合作项目，组织学生参与企业实习、实践项目，深入了解行业对人才的需求动态，掌握人工智能技术在传媒业务中的实际应用场景，能够精准把握高校人才培养与行业需求的对接要点，为课题研究提供了丰富的实践依据。（二）条件保障人力资源保障：课题组成员涵盖传媒教育专家、人工智能技术学者、高校教学管理人员以及传媒行业资深从业者，专业背景多元互补，知识结构完整，具备跨学科研究能力。团队成员分工明确，传媒教育专家负责理论研究与人才培养模式设计，人工智能技术学者提供技术支撑与前沿知识解读，教学管理人员协调校内资源推动实践落地，行业从业者分享实战经验反馈行业需求，确保研究从理论到实践各个环节的顺利推进。物力资源保障：依托所在高校先进的教学科研设施，如智能媒体实验室、大数据分析中心等，为课题研究提供实验场地与设备支持。实验室配备了虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、数据挖掘等前沿技术软硬件，能够满足学生模拟智能传媒实践场景、开展技术实操训练的需求。同时，高校图书馆拥有丰富的传媒、人工智能领域学术资源，购买了国内外权威数据库，为文献研究、资料收集提供便利，确保研究资料的全面性与及时性。资源获取保障：与国内外多所高校、科研机构建立紧密合作关系，定期开展学术交流活动，共享研究资源与最新成果，拓宽研究视野。通过合作网络，能够及时获取国际前沿研究动态，借鉴先进经验，提升课题研究的创新性与国际化水平。与传媒行业协会、企业保持深度合作，企业为课题研究提供案例素材、实习机会、技术指导，协会协助组织行业调研、专家咨询，保障研究紧密贴合行业实际需求，研究成果具备现实可行性与应用推广价值。（三）研究步骤第一阶段：资料收集与现状调研（[起始时间1][结束时间1]）：运用文献研究法，全面搜集整理国内外人工智能与传媒教育相关文献资料，梳理研究现状与发展脉络，明确研究重点与突破方向。设计调查问卷与访谈提纲，针对高校传媒专业师生、行业企业开展大规模调研，了解人才培养现状、行业需求以及人工智能应用面临的问题，运用统计分析软件对调研数据进行量化分析，结合案例分析法剖析典型院校、企业案例，深入挖掘问题根源，撰写调研报告，为后续研究提供现实依据。第二阶段：策略构建与模型设计（[起始时间2][结束时间2]）：基于前期调研成果，结合相关理论基础，围绕研究目标与内容，构建人工智能背景下高校传媒人才培养的理论模型与实践策略体系。组织专家论证会，邀请传媒教育领域知名学者、行业专家对模型与策略进行论证评审，根据反馈意见进行优化完善，确保科学性与可行性。细化课程体系优化、教学方法创新、实践教学平台搭建、师资队伍建设、保障机制完善等具体实施方案，明确各环节实施要点、责任主体与时间节点。第三阶段：实践检验与效果评估（[起始时间3][结束时间3]）：选取若干所具有代表性的高校传媒专业作为试点，将构建的人才培养策略付诸实践，设立实验组与对照组，开展为期一学年的教学实践。在实践过程中，运用实证研究法收集实验组与对照组学生在知识、技能、素养等方面的量化数据，如课程成绩、实践项目成果、职业技能证书获取率等，同时通过学生自评、教师评价、企业反馈等方式获取质性评价资料。综合运用数据分析方法对实践效果进行评估，对比实验组与对照组差异，检验策略有效性，总结实践经验与问题，为策略优化提供实证依据。第四阶段：成果总结与推广应用（[起始时间4][结束时间4]）：系统总结课题研究成果，撰写研究报告，包括研究背景、目标、内容、方法、成果与结论，提炼高校传媒人才培养应对人工智能挑战的核心观点、创新策略与实践模式。将研究成果整理成学术论文、专著、教学案例集等形式，在国内外学术期刊、教育论坛发表推广，提升研究影响力。举办