对于学习设计的学生而言，面对AI的崛起，咱们也确实需要思考一下「如何避免被AI抢饭碗」。那么，学习设计的同学们应如何面对这一挑战，确保自己在未来设计领域的竞争力呢？

1.强化创意能力

AI虽然强大，但目前仍然无法替代人类的创意和直觉。创新的思维才能为艺术创作提供了更多的可能性。

2.注重人文关怀

设计不仅仅是技术和艺术的结合，更是对社会问题的回应和人文关怀的体现。

3.跨学科学习

在AI时代，单一的专业技能已经无法满足市场的需求。在艺术设计中融入其他学科的思考（如教育、心理学、社会学等），可以进一步提升作品的质感，注入灵魂~

其中，跨学科学习不仅为艺术设计提供灵感，还有助于培养全面的设计思维。可以说，AI技术的介入，在一定程度上迫使传统的艺术学科向其他学科领域交融发展。这种交融不仅丰富了艺术创作的手段，还拓宽了艺术的内涵和外延。

设计+教育：艺术生职业规划新思路

不管是国家层面还是企业层面都坐实了AI领域的热门发展前景，只需同学们在专业知识上做好双向奔赴的准备。不少顶尖名校也意识到了这种跨学科的交流的重要性。而伦敦大学金史密斯学院就是一个极具代表性的例子：

伦敦大学金史密斯学院，作为一所拥有悠久历史和深厚学术底蕴的学府，其在将「教育」与「设计」结合方面的独特传统。近期，伦敦大学金史密斯学院推出了全新的设计教育课程 MA Designing Education！

课程简介：

教育硕士课程是一个独特的项目，探索了在各种背景下——从商业组织到教育机构——批判性设计方法、设计思维和激进教育学之间的相互作用。这一课程将为学生提供设计与技术融合的独特学习体验，旨在培养下一代行业与社会创新领袖。

科博菌手动划重点：不需要提交作品集即可申请！

课程模块：

项目分为三个学期，面对面授课，从探索批判性和激进教育学开始，到考察教育空间，最后完成一个独立研究项目。这允许学生根据自己的兴趣和职业抱负定制学习路径。

课程目标：

发掘设计应用的新领域，为教育、学习和教学实践做出贡献，并发展激进的新教育形式、实践和论述。该课程采用广泛的方法，将设计应用于多种形式的教育，包括公众参与、商业或非商业组织的教育参与、博物馆或美术馆、国际艺术非政府组织或慈善机构、学校、学院或大学。

该课程适合什么样的申请者？

本课程鼓励使用设计参与教育环境，使其成为任何希望通过设计在教育中产生意义影响的人的完美选择。

如果您拥有设计或相关创意领域的学位，并对探索设计在教育中的应用感兴趣，这个课程会非常适合您。

它也适合那些希望将设计思维应用于教育方法、观众参与或社区参与的非设计领域申请者。寻求在多样化教育环境中提升其设计技能的教师们，将会发现这个课程非常有益。

设计+计算机：艺术生打开深造新路径

得益于AI，伦敦艺术大学的创意计算机研究所（简称CCI）近几年也开始受到很多同学的关注。CCI的MSc Creative Computing专业，正是在这样的时代发展潮流下诞生的，该专业旨在培养能在数字化创新与创意实践中游刃有余的先锋人才。“Working at the intersection of creativity and computational technologies”这句常年被挂在CCI官网首页的话，就代表了CCI的研究方针——计算机科学与艺术。

课程简介：

创意计算机硕士专业，希望通过探索创意计算，让学生在高级可视化、物理计算和机器智能等不断发展的领域、积累专业知识。学生们将在课程中探索 Python、JavaScript等高级编码技能，并获得如Unity 等开发框架的经验。课程将明确探讨计算思维，使学生能够能够从文化角度理解和运用计算技术。

课程设置：

课程设置上，该专业采用跨学科教学模式，学生将接触到不同的学习模式，并通过植根于创造性实践的、基于发现的学习，培养强大的计算技术流畅性。

课程还将通过批判性研究和创造性实践，培养学生从技术和文化意义上，建立对计算技术的实质性理解。

通过将计算与创意实践相结合，MSc Creative Computing将帮助学生获得在创意产业或更广泛的数字技术领域，成功构建职业生涯所需的专业技能。

该课程适合什么样的申请者？

申请MSc Creative Computing，学生需要有相关学科背景，包括但不限于：计算机科学、数据科学、计算技术以及联合计算机科学与艺术或人文的项目。

此外，来自设计相关专业的学生也同样可以提交申请，例如：平面设计、交互设计、互动媒体设计、网页设计、传播设计、数字设计和产品设计等。

提前试错摸索赛道比跟风更重要

如果你还不确定自己是否适合涉足这片领域，那不妨利用暑假时间，感受一下世界名校的硬核课程，大胆尝试的同时还能为自己的background加分！

香港大学实地学术课程项目

项目由香港大学专业课程、香港名校探校、企业或机构参访、小组展示、公益实践等模块组成。项目邀请香港大学及行业内资深名师授课，保证教学与学习质量。

课程推荐：人工智能与计算机

● 课题日期：8月4日-8月11日

● 适合年龄：高中生

课程推荐：人工智能与科技创新

● 课题日期：7月14日-7月21日

● 适合年龄：本科生

南洋理工大学实地学术课程项目

新加坡南洋理工大学人工智能与机器学习项目由官方教授专业课程、名校探索、学业课题汇报展示等组成。课程结束后，学员将获得由南洋理工大学主办学院颁发的课程录取信，并将获得导师签发的等级评定报告和官方课程结业证书，其中优秀学员将获得官方推荐证明信、优秀小组证书。

课程推荐：人工智能与机器学习

● 课题日期：7月21日-7月29日

● 适合年龄：本科生

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