Exploring the Modular Integration of 'AI + Architecture' Pedagogy in Undergraduate Design Education: A Case Study of Architectural Design III/IV Courses at Zhejiang University

“AI+建筑学”模块化融合设计课教学探索：以浙江大学建筑设计Ⅲ/Ⅳ课程为 例

王嘉琪 WANG Jiaqi 1,2
蓝逸 LAN Yi 1
陈翔 CHEN Xiang 1,2,3 （通讯作者）

1 浙江大学建筑工程学院建筑学系（杭州，310058） 2 浙江大学平衡建筑研究中心（杭州，310058） 3 浙江大学建筑设计研究院有限公司（杭州，310028）

摘要 本文以浙江大学2024-25 学年本科三年级建筑设计核心课程教学实验，探索AI 技术融入本科建筑教育的路径。课程采用"20 课时AI 技能模块+课堂AI 伦理研 讨"的双模块框架，在不改变原有教学结构的前提下，引入深度学习模型、大语 言模型、人工智能生成图像内容、LoRA 微调及ComfyUI 等技术，并配备专职技 术导师。教学实验证实，分阶段指导、技术伦理平衡、平台保障等制度支持是关 键。这种融合模式提升了学生的数字适应力和策略思维，同时引发对AI 协作中 的著作权、算法偏见等问题的思考，为平衡技术训练与批判意识的设计教学提供 了可复制的参考方案。 关键词 多模态人工智能; 人工智能伦理；建筑学；模块化；本科教学改革；创新复合型 人才

Exploring the Modular Integration of “AI + Architecture” Pedagogy in Undergraduate Design Education: A Case Study of Architectural Design III/IV Courses at Zhejiang University

ABSTRACT This study investigates AI integration in architectural education through a teaching experiment in Zhejiang University’s 2024-25 grade three undergraduate design studio. Adopting a dual-module framework (20-hour AI training + embedded ethics discussions), the course introduced deep learning models, LLMs, AIGC, LoRA, and ComfyUI while maintaining the original curriculum structure, supported by dedicated technical instructors. Findings demonstrate the effectiveness of

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phased guidance, balanced technical-ethical approaches, and institutional support. The model improved students’ digital skills and strategic cognition while addressing AI ethics, providing a replicable approach combining technical and critical learning in design education.

KEY WORDS Multimodal Artificial Intelligence; AI Ethics; Architecture; Modularization; Undergraduate Curriculum Reform; Innovative Interdisciplinary Professionals

自20 世纪初以来，建筑设计技术经历了从手工绘图的感性训练，到计算机 制图与参数化建模工具的广泛应用，再到人工智能（AI）逐步介入、协同与增 强设计过程的演进转型，展现出日益加速的技术迭代趋势。围绕建筑设计构建 专属的AI 协同设计路径、知识图谱数据库与增强设计平台，正日益成为提升行 业核心竞争力的关键方向 [1]。在此背景下，建筑设计企业已率先将 AI 工具应 用于实际项目。福斯特合伙人事务所（Foster + Partners）于2019–2022 年 间开发并部署智能设计工具 Hydra，生成方案逾24 万、完成模拟达130 万次， 显著提升前期设计效率 [2]。扎哈·哈迪德建筑事务所（Zaha Hadid Architects）自2022 年起则引入 Midjourney、Gendo 及自研工具，将竞赛阶 段设计效率提升2 至3 倍，渲染时间缩短至20%，显著增强了其竞赛优势 [3]。 AI 技术正重塑建筑设计教育的教学模式、表达方式与认知体系，传统以手 工操作与绘图技能为核心的教学方式，正逐步被强调建模逻辑、生成机制与反 馈迭代的新范式所替代 [4,5]。但有研究指出，高校在AI、参数化设计、BIM（建 筑信息模型）等工具的系统训练方面仍显薄弱，教学内容与行业实践之间存在 一定脱节 [6]。然而，在变革加速的当下，教学改革尤需审慎推进，警惕技术逻 辑对设计思维的误导。因此，AI 融入建筑教育宜以教学实验先行，通过实践不 断验证与调整改革路径。 目前，国内部分高校已在建筑学专业启动AI 教学实验。同济大学于2023 年开设《AI 辅助建筑编程与设计》研究生课程，系统引入Midjourney、 ChatGPT、Stable Diffusion 等主流人工智能生成内容（AIGC）工具，24 名学 生参与后普遍给予积极评价，认为其“创新能力”与“工作效率”显著增强， 但也暴露出设计表达不可控、应用碎片化等问题 [7]。清华大学于同年针对建筑 学本科三年级开设《AI 生成式影像》跨学科课程实验，引导学生利用 Midjourney、Runway 等AIGC 工具全流程创作影像短片，探索交叉学科课程教 学路径 [8]。东南大学于2024 年针对建筑学本科四年级开设《可变住宅》设计 课，综合使用各类生成式算法及Processing（基于 Java 的可视化编程环 境）、MOEA（多目标进化算法）等多种AI 工具，实现住宅构造与户型组合的自

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动生成 [9]。东北大学同年将Stable Diffusion 引入建筑学二年级设计课，虽提 升了方案迭代效率，但也面临生成结果不可控、学生AI 掌控力不足等问题 [10]。 放眼国际，国外高校亦积极回应技术浪潮，系统构建融合AI 技术的课程体 系与教学平台。哈佛大学设计研究生院（GSD）已将AI 技术纳入常规设计支持 手段，信息技术部门设立专属平台，持续更新AI 工具指南、教学政策与伦理规 范，形成较为完善的AI 教学支持体系 [11]。2025 年初，GSD 还开设了面向非技术 背景群体的短期课程《AI, Machine Learning, and the Built Environment （人工智能、机器学习与建成环境）》，重点介绍AI 与机器学习在不动产、建 筑、景观与城市设计等领域的应用 [12]. 哥伦比亚大学建筑、规划与保护研究生 院（GSAPP）自2022 年起陆续设立了《Spatial AI（空间人工智能）》 《AI for Existing Buildings（既有建筑的人工智能应用）》等选修课程，聚焦 AI 与建筑设计的融合 [13,14]。代尔夫特理工大学（TU Delft）亦推出线上慕课 《AI in Architectural Design: Introduction（建筑设计中的人工智能导 论）》，向全球开放 [15]。 综上所述，当前国内外高校均在积极探索以AIGC 为代表的AI 技术在建筑 教育中的应用。国外主要聚焦研究生阶段，课程多为讲授型，面向本科设计课 的代表性成果尚属稀缺；国内虽有面向本科生的教学实践，但其教学内容与既 有体系差异显著，尚处于调整磨合期。可见，AI 正在重塑建筑教育的理念与方 法，而课程体系与教学机制的重构仍处起步阶段，亟须更多具体实践予以验证 与完善。为此，本文以浙江大学建筑学系2024-2025 学年《建筑设计Ⅲ/Ⅳ》课 程中开展的“AI+建筑学”教学实验为例，尝试探讨AI 知识模块化融入核心设 计课的路径与成效，以期为AI 技术常态化融入建筑设计课教学提供案例参考。 1.课程简介及其组织模式 1.1 课程改革背景 近十年来，浙江大学建筑学系持续推动新兴技术与建筑教育的深度融合。 2018 年人工智能与机器人建造实验室的建成，为开展计算设计与AI 辅助设计领 域的教学科研工作提供了重要平台 [16]。在此背景下，建筑学系对2024 级新生培 养方案进行了全面修订，不仅在必修课程体系中新增《人工智能基础（B）》课程， 更通过增设选修课程、重构课程模块以及开展短期强化工作坊等多元化形式，系 统性地推进人工智能与数字化设计技术的教学改革。 在既往教学改革中，本系主要借鉴国内主流模式，通过增设技术类选修课程 逐步引入新兴技术教学内容。2024 年实施的新一轮改革着力构建"基础-进阶-创 新"三级培养体系，在本科三个年级同步推进智能技术与核心设计课程的融合实 验：一年级重点培养数字化基础能力，涵盖AutoCAD 工程制图、SketchUp/Rhino 三维建模及D5/Enscape 渲染等模块；二年级着重强化计算性设计思维，整合 Grasshopper 参数化生成、Climate Consultant 气候分析及Depthmap 空间句法 解析等方法体系；三年级着力探索AI 设计创新，引入深度学习模型、大语言模 型及人工智能生成内容等技术集群。（图1）

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图 1 浙江大学建筑学本科五年数字化工具教学组织 1.2 建筑设计Ⅲ/Ⅳ课程简介 建筑设计系列课程贯穿浙江大学建筑学本科五年制教学，采用“3+1+1” 的设计教学体系 [17]。前三年强调基础专业素养,从一年级的基于空间和构成的初 步训练,到二年级的针对建筑基本问题的切片式训练, 到三年级的基于复杂建筑 问题的综合训练;第四年是强调个性化设计教学的专题化设计训练;五年级则是 基于独立综合设计能力培养的、强调与实战对接的毕业设计。 作为建筑学专业核心设计课程的阶段性总结，三年级《建筑设计Ⅲ/Ⅳ》课 程重点培养学生应对复杂建筑设计问题的能力，以及综合运用各类工具技术的 专业素养。该课程为期一学年，分为约束性设计（建筑改造方向）、系统性设计 （复合约束方向）、开放性设计（概念探索方向）、探究性设计（城市更新方 向）四个设计任务。 本次教学实验在完整保留传统课程框架的基础上，重点探索AI 技术与设计 教学的深度融合路径。实验主要针对三个现实问题展开：第一，建筑学教育中 AI 知识教学尚处探索阶段，缺乏成熟案例；第二，学生设计方法论仍囿于传统 范式，亟需构建人机协同的设计思维，同时培养其对AI 伦理价值的批判性认知 能力；第三，学生对AI 技术的理解较为碎片化，需要通过实践场景培养其系统 性整合应用能力。 1.3 课程组织 针对上述这些问题，课程创新性地融入了模块化AI 训练单元，设置AI 技 术与AI 伦理模块（表1）。AI 技术模块采用"20 课时集中授课+云端实训"的混 合教学模式，逐步引入AIGC、DCNN（深度卷积神经网络模型）、LLM（大语言模 型）、LoRA（低秩自适应微调模型）与ComfyUI（节点式图像生成工作流）等核 心技术。教学依托校级智云课堂平台与云计算基础设施，同时支持本地与云端 部署，并持续更新开源模型与数据集资源库，学生可自主选择线上或线下学 习。AI 伦理模块则采用随堂讨论形式，不额外增加学时，重点探讨数据