揭示大学生在设计学习中采用AIGC的情况：一个整合模型

这对未来设计师意味着什么

如今的大学设计生在工作室中学习，人工智能能够在数秒内进行草图绘制、撰写文本并生成图像。本研究考察这些学生如何决定在日常设计学习中是否真正使用AI生成内容（AIGC）工具。了解他们的反应——什么让他们兴奋、什么让他们担忧、以及是什么促使他们向朋友推荐这些工具——有助于教育者设计课程，在保护创造力的同时充分利用这些强大的新技术。

设计工作室中的新工具

作者把关注点放在中国以设计为主修的大学生身上，这类学生的学习以视觉创造力、迭代和实验为核心。AIGC系统可以快速生成替代性布局、产品创意或视觉概念，可能加速设计早期阶段并为学生留下更多时间去打磨想法。与此同时，这些系统也引发了关于原创性、作者归属、偏见以及对机器过度依赖的担忧。以往的研究常在一般教育背景或从纯技术角度考察AIGC；本文则聚焦于当这些工具被纳入学习时，设计学生本人如何思考、感受与行动。

学生反应的三个阶段

为了解构这些反应，研究者结合了技术研究中的两个成熟概念：一个描述新工具如何在群体中传播，另一个解释人们在初次接触某项技术时如何权衡投入、收益与情感。二者共同构建了一个三阶段路径。在第一阶段，称为技术关注，学生评估AIGC是否优于传统方法、是否契合其现有工作方式，或是否显得令人困惑且难以使用。在第二阶段——情感接受——他们形成关于AIGC实际能否提升表现以及掌握它需要多少努力的预期。最后在行为转变阶段，社会力量和个人尝试新事物的意愿决定学生是否持续使用这些工具并向他人推荐。

调查揭示的内容

研究团队对385名来自不同专业方向的设计学生进行了调查，围绕这三个阶段设计了详尽问项。随后他们采用结构方程建模，这是一种检验不同因素关联程度的统计方法。结果显示，当学生看到AIGC带来明确优势——例如更快的创意生成或更丰富的视觉选项——并且觉得这些工具能顺利融入其常用软件和工作流程时，他们就会期望更好的结果并认为学习成本不会太高。相反，当AIGC看起来复杂或不断变化时，学生会降低对性能和易用性的期望。换言之，感知的好处与契合度会推动学生采纳，而感知的复杂性则会阻碍采纳。

情感、社交与早期采用者

一个最引人注意的结果是，仅仅期望AIGC能带来更好表现并不能强烈预测学生是否真的使用并传播这些工具。相反，认为AIGC不会需要过多努力——即感到它可管理且值得学习成本——是更强的驱动力。社交环境也起到了重要作用：当教师和同学在使用或鼓励AIGC时，学生更有可能持续使用并向他人介绍这些工具。本身具有创新心态、乐于率先尝试新方法的学生，尤其可能成为活跃用户和在同龄人网络中推广AIGC工具的非正式大使。

这对以AI教授设计意味着什么

研究得出结论：在设计教育中成功应用AIGC更依赖于日常体验，而非华而不实的性能承诺——工具必须易学、与既有工作室实践兼容，并得到积极的社交支持。复杂性会引发挫败与焦虑，从而削弱潜在收益。对教育者与决策者而言，这意味着应着重提供清晰指导、分阶段引入、技术支持以及鼓励审慎试验的课堂文化。当AIGC变得易于接近并被谨慎整合时，它能成为设计学习的伙伴，而非对学生创造力或学术诚信的威胁。

引用: Zeng, L., Wang, A., Huang, Y. et al. Unveiling college students’ adoption of AIGC in design learning: an integrated model. Humanit Soc Sci Commun 13, 357 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06713-2

关键词: 设计教育中的人工智能, 学生技术采纳, AI生成内容, 创新扩散, 设计学习