“數字人文”應用到高校美術史教學的理論邏輯與實踐策略

王金玲

（華南師范大學 美術學院，廣東 廣州 510631）

2023 年，ChatGPT 上線引發人工智能對未來教育帶來的影響大討論，而帶有算法背景和智慧工具色彩的“數字人文”，其對數據思維、數字技術與人文學科、人文教育之關系的探討早已出發多時。本文擬以高校美術史這樣一門具有人文性、藝術性的課程為例，以富有實踐力、創造力的藝術學生為主體，探討“數字人文”進入高校課程教學的可能，在眾聲喧嘩中試圖厘清存在的問題與規避無法兩全的弊端，建構“數字人文”與高校美術史教學結合的理論邏輯與實施策略。

1 “數字人文”的概念詮釋與其進入高校教育的概況

1949 年常被稱為數字人文元年，因為數字人文（digital humanities）的來源人文計算（humanitiescomputing），即計算機在人文研究中的深入運用，其標志性事件是意大利的布薩神父（Roberto Busa）于1949 年用IBM 電腦對托馬斯·阿奎那的全集加以標注，以生成拉丁文詞語索引［2］。在2001 年4 月布萊克維爾出版社出版的《數字人文指南》一書中，“數字人文”不但成為正規術語，并且取代“人文計算”成為西方跨學科研究領域的前沿代表［3］。其核心意義是借助數字計算、計量分析和數據庫等進行人文知識的學習、研究和傳播，“數字人文”是一種彰顯數字技術優勢和數據思維的工具。本研究認為，“數字人文”以不同于普通互聯網的新方式與人文知識結合，提供了內涵豐富、語義明確、關聯性強的大數據信息與服務，體現了數字化帶來的高效供給，同時“數字人文”構成了全新的知識組織機制和技術環境，以飽含工具理性和人文之光的復合思維形塑了教與學的新范式。

國外的“數字人文”有正式的學位教育，如美國杜克大學數字藝術史專業的文學碩士和英國約克大學數字考古學專業的理學碩士等與藝術史、藝術緊密結合的學位型培養模式。國內的“數字人文”在高校中常常是圖書情報、數字圖書館數據庫建設和普及宣傳內容之一，或作為計算機檢索為主擴大到信息素養等通識類、導論式的課程，或作為歷史、藝術等人文學科研究的文獻技術工具類培訓項目。

“數字人文”（Digital Humanities）成為獨立領域有二十多年的歷史［4］，表現出明顯“實踐先于理論”［5］的現狀，而將“數字人文”融入高等教育教學中是近十年才出現的議題，呈現出“理論和實踐都較薄弱”的情況。本研究擬結合高校美術史課程，從學理和應用兩方面探討數字人文進入課程的理論邏輯與實施策略。

2 “數字人文”融入高校美術史教學的邏輯起點

首先，“數字人文”進入高校美術史課堂形成一種智能教育新形態，其核心是生成性教學哲學。所謂“生成論教學哲學（Generative Teaching-learning Philosophy，GTP），是基于教學本身以及人的存在與發展是一個不斷發生、生長、演化的過程的基本理念，秉持以關系性、生成性思維為核心的思維方式，探討和追求教學生成、進而促進人的文化生成的教學哲學?！保?］隨著當下智能教育的發展以及對人自主性學習能力的挖掘，灌輸型教育逐漸退場，讓學生成為學習主體，按照人生命進化的規律和動態優化的邏輯，教師與學生形成新的師生對成關系，建構一種新型學習共同體，引導學生借助各種智能工具，自主探索知識、發現規律、掌握方法、反思問題。美術史教學對象一般是拇指一代的藝術生，他們對數字化工具和環境非常熟悉，對說教性、識記型知識比較抗拒，對視覺圖形、創意對象等信息比較敏感，“數字人文”給予的多元與海量、迭代與流動、網狀與共時、去中心化與開放性、交互與虛擬的大數據知識，正好符合了他們求識認知的趣味點，可以改變一般的紙質藝術史教材、文本的枯燥、乏味、偏見和有限。并且“數字人文”形成的智能教育新形態，是一種“智能教育構成論，尤為強調人工智能與人、教育交互過程中的構成性關系”［7］。在不斷結合“數字人文”開展美術史教與學過程中，借助文本、非文本數據庫，如高清圖像庫、技術圖像庫、交互性數字媒介等工具，學生學會對數據展開文本分析、圖像分析、圖文分析、空間分析和網絡分析，通過犯錯和糾錯、合作和分工、收獲和反思等經歷，從而得到有計量依據、有跨學科知識旁證、有可視化呈現的科學有效結果，體認不一樣的藝術史判斷和形成藝術史系統知識，也進一步檢視了智能教育的創生意義。斯蒂格勒（Bernard Stiegler）認為：“技術具有‘后種系生成’（epiphylogenesis）特性，人因技術發展而獲得自身的屬性?！保?］在斯蒂格勒那里，人的存在生成既具有技術與文化同一性，亦具有生命經歷獨特性。［9］從而，在“數字人文”智能教育融入美術史教學的過程中，完成一場“自主探究學習、反思性學習、問題解決學習、整體生成學習等為主要形式和以相應綜合素養生成為核心的價值取向與功能選擇”［10］。

其次，“數字人文”進入高校美術史課堂也是一種深度學習的有效教育新形式，其核心是批判性理解。1976 年，美國學者Marton 等人通過實驗得出：學生在學習過程中會根據不同的學習要求，選擇不同的信息處理方式，提出了深度學習（Deep Learning）的概念［11］。在多年來深度學習理論的探討中逐漸對“深度”的概念達成共識，就是要注重批判性理解和綜合信息的獲得［12］。只有經過一系列反思、質疑，才能不斷深化對知識的消化、吸收，而綜合信息獲取則可以借助數字技術、工具等開拓的新環境、新機制得到極大地充實、擴展?！凹幽么蟮倪~克爾·富蘭（Michael Fullan）教授也指出：“不斷引入信息技術與數字化資源為學生深度參與學習創造了條件。教師無需傳授廣泛的內容知識，而是幫助學生自己運用數字工具和數字資源發現和掌握新知識、把握學習過程?！保?3］從而，“數字人文”融入美術史課堂促成了一種“深度學習”的新型教育形式。美術史課堂的學習主體藝術生，往往形象思維發達而理性思辨不足，在無計算不人文的數據思維下，可以適當彌補學生的這一弊端，一方面通過深度理解和數字工具，啟發學生層層深入挖掘美術史知識的縱深邏輯，擺脫只知其一不知其二的淺層知識學習慣性；另一方面，改變對美術史書權威和專家的迷信，在理性袪魅的基礎上，掌握實證主義方法和數字算法，去驗證可以復盤的史學知識，培養批判精神和反思意識。因而，“數字人文”在美術史教學中發揮著重要的作用，包括提供數字技術的深度支持、激發復合思維對信息的深度加工、培養學習情感對知識的深度渴望……

綜上，從生成論教學哲學和深度學習理論的角度，“數字人文”融入高校美術史教學，其一是符合了智能教育強調工具與人、教育的互動與自主生成關系，既保留了學生學習主體的地位，又強調一種有機性的、生態性的教育模式；其二“數字人文”的數據驅動可以讓學生自發建構一種深度學習的有效機制，“數字人文”讓學生主體御物而不役于物，注重參與與質疑，在培養批判精神的過程中，讓深度學習成為一種學習行為和習慣。

3 “數字人文”在高校美術史教學的實施策略

3.1 課前預習單：登上“數字人文”數據庫的大篷車，引領立體藝術史知識的自主建構

“數字人文”被馬修·喬克斯（Matthew Jockers）形容為傘狀結構形態，類似數據大帳篷（big tent）［14］，這種大量數據的“堆?！保?5］如資源富集、眾生平等、模態多元的數據超市，同時各項數據信息又是有序、動態、共時、譜系的，這樣，一方面打破了線性藝術史的單向性和靜態性，另一方面也改變了史學家之筆的局限性和主觀性。本文更愿意以“大篷車”的活躍性概念去形容它，更彰顯其提供的開放資源、活態知識、海量數據等優勢，在這個“大篷車”里，“將人文表征物包括文字形式（文本）和非文字形式（物、語言、活動等）特別是圖像加以數字化”［5］，形成文本和非文本兩種基本數據庫，這兩種資源是藝術史教學的元數據，它的多元與海量、迭代與流動、網狀與共時是印刷時代無法比擬的，比起普通互聯網搜索工具，也能夠提供更精準、內涵和語義更明確的對標知識。數字藝術史相關的文本數據庫讓藝術史保有敘事、闡釋的人文色彩以及譜系性、普適性的價值，同時打破學科壁壘；圖像、視頻等非文本的數字藝術史數據庫，讓繪畫、雕塑、建筑、工藝等各類藝術圖像獲得超清像素的觀照、360 度的全方位視角、高還原高仿真的語境乃至動態交互的視覺效果，全面建構了一種立體藝術史的“上帝視角”。

1）課前預習單：利用“數字人文”數據庫，開展斷代藝術史專題的自主建模。

以時間為經，國別為緯，安排好每一節課對應的學習專題，讓學生個人提前應用各種數據庫等“數字人文”資源，對這一時期的藝術史進行圖像與史實的二象限建構。

①時代背景表格化：從政治、經濟、文化等維度列表，擬定2～3 個概括性的核心詞。②藝術風格、特征、類型關鍵詞法：從文獻資料到圖像數據的檢索和對讀，凝練出有針對性2～3 個關鍵詞。③藝術家藝術作品填充法：每段時期列舉8～10 位藝術家，從圖像數據庫、交互數字平臺等工具中獲得每個藝術家最有代表性的藝術作品3～5 件，進行圖像基本信息識記和作品局部觀摩。④統整上述資料，自制電子數據包，通過電子讀書筆記梳理前面三者的自洽關系，完成第一輪的自主學習。

2）課前微指導：開具“數字人文”數據庫策略單，指導圖文互證的藝術史數據包的調適。

①布置每節課的預習單任務，提供相應的“數字人文”數據庫建議：如涉及到中世紀和文藝復興時期藝術史知識的自主建模，指引學生使用德國藝術史檔案中心暨馬爾堡藝術圖像檔案庫的圖像數據庫資源（www.bildindex.de/）；如面對荷蘭畫派的國別專題，引導學生借鑒荷蘭藝術史研究所的RKDimages圖像數據庫（https：//rkd.nl/en/explore/images）等，開展特色的“數字人文”數據檢索與收集。

②收集學生自制數據包，準備開展某段數字藝術史模型的第二輪擴容與調試：所有同學的材料在群上提前分享。課程開始前，第一節課挑選代表性學生的預習單，進行展示和辯論：一是分享有特色的數字藝術史數據庫，體會知識“大篷車”的快樂；二是反思自主建構的藝術史數據包顯示的成果與傳統藝術史定論、已知的區別與優勢。通過這個過程，對大家整理的時代背景、藝術特征、藝術家及作品數據進行有效碰撞，糾正知識偏差，達成部分共識。舉眾人之力完善和擴充電子數據包，形成對斷代藝術史的科學認知。

3.2 課中跨媒介：駕馭“數字人文”數據分析的智能工具，開展深度藝術史知識的自主探究

“數字人文”通過技術手段，將藝術史關注的主體繪畫、雕塑、建筑、工藝等形態的物質屬性統整為數字媒介，一是通過數字智慧的媒介轉換，抹平了藝術類型物質材料差異的界限，從更宏觀的角度關注藝術發展的流變；二是通過多媒介的融合，讓數字技術輔助視覺對象從靜態走向動態、從單向走向交互、從破損走向重生、從物質存在走向影像日常、從單一的器物走向人們的生活；三是通過計算機算法、可視化分析、大數據統計等計量工具，讓難以統計和量化的美術史元對象全部變成數據標簽，進入到可測量、可復盤的算法空間。全面顛覆過去人文學科難以證偽也難以證實的傳統思路，調動更多跨學科知識來共同完成這一人文知識的大拼圖。在藝術史教學中可應用“數字人文”中的文本分析、圖像分析、圖文分析、空間分析和網絡分析等技術，讓學生開展深度藝術史知識的自主探究。

1）應用“數字人文”數據分析的智能工具，師生共同體搭建全景式的譜系美術史的鏈接。將“數字人文”的數據驅動這一“第四研究范式”［16］融入到人文學科傳統的“論證驅動”［17］的研究模式中，既要算法也要人文。在課前預習單已經準備好的專題數據包基礎上，教師引領學生重啟文本和圖像，進入第三輪深入學習：一是在翻看電子圖庫的基礎上復述藝術家風格和特色，倒推時代成因和文化格局，并調閱和串聯之前的課程中師生共同建立的藝術史數據包，找出美術歷史發展的關聯性、差異性，并提出問題，開展縱向藝術史乃至網狀藝術史問題的發散和求解；二是找出藝術家、藝術作品的異質性，并提出富有研究色彩的問題，師生共同展開論證與探究，進行橫向藝術史、盲點藝術史問題的發現和破解。比如從翻看電子圖庫可見文藝復興時期尼德蘭藝術家博斯繪畫創作存在明顯的異質性特點，教師一方面啟發學生發現問題，另一方面和學生搭建學習共同體一起進入論證性學習的旅程。除了前面已經建構的時代背景差異可以提供一些依據外，在這里，要注意發揮數字工具的巨大作用，比如從繪畫材料、圖層、技法等層面，采用跨媒介的手段和數字技術，對比較和探究博斯個案與意大利其他藝術家的差異性有一個全新的視角和不一樣的探究方法。技術圖像庫“博斯研究和保護項目”（Bosch Research and Conservation Project：http：//boschproject.org/）可提供博斯眾多繪畫作品的紅外線、X 光、可見光、原作四種數字成像，及VR、MR 等新媒介解像度高的展示；而意大利古典油畫修復中心開發的診斷圖像庫（https：//artenet.it/diagnostica/）則可對油畫圖層色彩進行化學分析和技術診斷。這兩個數字平臺，可以為尼德蘭的博斯和意大利文藝復興時期的藝術家作品提供像素的解構，為理解藝術家的創作過程、組成材料、慣用技法、色彩偏好等從跨學科的角度提供非常直觀且詳實可靠的分析數據，也間接為藝術史的貫通、流變新建了一種新的研究角度。這個深度學習的過程，教師要發揮“數字人文”智慧工具的導航器作用，才能為學生發現的新問題提供更多的幫助，也有助于結成新型的學習共同體，讓“數字人文”分析技術為藝術史學習提供更多更專業的服務，從而克服碎片化知識的集成，搭建全景式的譜系美術史的鏈接。

2）應用“數字人文”數據分析的智能工具，學習小團隊開展專題式的問題美術史的探驪。在經過前面三輪藝術史知識的自主學習之后，教師可以進一步組織學生以小組的形式開展問題先行、數字賦能的美術史深度解讀。一方面，資源數字化、數據化、結構化和可視化、計算思維和人工智能會孕育新的研究視角、議題和方法論，從而開放了藝術史原有的問題視角。另一方面，“數字人文”強調的是復合思維，而不是單一的數據驅動，有人文色彩的問題意識和研究意圖更彰顯人文學科的思維邏輯。學習小團隊在“數字人文”幫助下，建構了沉浸式的學習語境，掌握了泛在化的大數據材料，有助于開展全新的知識求解模式。比如蘇東坡詩畫藝術的跨媒介研究熱點的發掘和問題的探討，可以借助excel 和Tableau 等軟件的“詞頻分析”法，用機讀蘇東波詩歌作品、繪畫命名，統計出關鍵詞和規律，推導其與蘇東坡書法、繪畫表達圖式的對應關系，這類帶有問題驅動和數據思維的新問題，為學生深度解讀藝術史的某些知識點、為大膽假設和小心求證的人文學科方法插上了高效、科學的雙翼。最后讓學習小組把自己的研究成果進行課堂展示和分享，從問題出發、從藝術現象出發，培養了學生的信息素養、問題意識，實驗了新方法、新工具，也總結了新經驗和新認知。

3.3 課后“活作業”：借助數字發表等可視化的技術，遷移藝術史知識應用到創作和研究實踐

“活作業”的概念來源于陳鶴琴先生等人提出的“活教育”理念［18］，主要包括生活化、自然化等內涵，“活作業”倡導一種與實踐應用相結合的、能夠成為長效機制的非刻板性的靈活作業。數字人文進入美術史教學，讓全時空學習成為可能，學生借助數字人文工具加強對藝術史知識的系統、深入、自主學習，最后在學習成果上，也應回歸一種數字化的方式，進行學習行為延伸。一種是將美術史研習專題進行數字發表，目前開放的學術平臺越來越多，online 的論文發表也逐漸獲得認可，并且無論是學術主體、下載主體、需求主體也逐漸在擴展，并開放權限可以討論、批評、轉載。另一種是針對課堂中研討的藝術史專題，除了以文字形式發表外，也可以整合數字工具轉換為可視化的藝術圖像發表。這既充分發揮了美術專業學生的創意思維和藝術基因，體現了跨媒介的轉譯，同時又體現了史學知識的洞見和積累，包含了問題意識和學術內涵。如中央美術學院向帆老師就是新媒體工具實踐者和數字發表的先行者，她把1994—2014 年全國美展2 276 件獲獎作品進行數據整理和分析，從主題、構圖、色彩、風格等方面進行視覺規律的總結、可視化建模和圖譜呈現，并發布在Award Puzzle 網站上，獲得了《Science》舉辦的數據故事比賽大獎。既是現當代美術史中主流美術作品的一次數字化歸集和建庫，又是對主旋律題材美術作品的調研和可視化分析，最后根據統計的結果再進行圖形模擬和再現，總結出最容易獲獎的要素：少數民族女性、牛和窗的組合。這些對于美術史課堂結束后，延伸出“活作業”，鼓勵學生借助數字發表等可視化的技術，遷移藝術史知識應用到創作和研究實踐都是深有啟發的。

1）“活作業”之一：讓學生將自己的專題研究成果進行可視化視覺設計，充分調動美學、藝術修養和設計技術，形成獨特的NFT 藝術作品或者以該作品為母題、元素，制作成微信表情包等形式，進行數字發表。

2）“活作業”之二：讓學生把自己自主研習史學知識的過程、團隊學習的片段、匯報展示的風采、學習反思的記錄、藝術史數據包的成品等制作成VLOG 或PLOG 作品，進行微信、微博、抖音、B 站等平臺發表。

4 結語

本研究試圖結合高校美術史教學，依據生成性教學哲學和深度學習理論，讓學生發揮學習主動性、藝術創造性、問題意識性、數據思維驅動性，通過課前預習單、課中跨媒介和課后“活作業”三種策略，結合“數字人文”中的數據庫、數字分析和數字發表三要素，為學生立體藝術史的自主生成、深度藝術史知識的自主探究、藝術史知識與設計創作實踐的結合和互補，創造算法與人文雙贏的局面。