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作者：李超;肖领平;王彩印;肖作毅;万惠萍;付雪梅;
单位：大连工业大学轻工与化学工程学院;
摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，“色彩学”课程面临知识体系滞后与跨学科能力培养不足的双重挑战。本文深入剖析了传统“色彩学”课程以彩色印刷为终点的线性知识结构，分析了其在内容前沿性、跨学科融合性及学术前瞻性方面的局限。为此，将课程重构为以光与色觉、CIE色度体系、颜色测量和彩色印刷为核心的四大独立模块，并分别融入高光谱成像、颜色重建、特殊环境下图像校正和智能化质量检测等AI技术应用场景。借助相应的开源算法，打破了传统“色彩学”与AI技术间的壁垒，提升了学生对颜色科学与智能技术融合的理解深度和实践能力。改革后的课程以微专业形式拓展至生物质材料、照明、化妆品技术等专业，进一步增强了课程的前沿性和跨学科适用性，为培养适应人工智能时代的复合型创新人才提供了有力支撑。
关键词：色彩学;;人工智能;;颜色视觉;;彩色印刷
基金资助：2025大连工业大学本科教育教学综合改革项目(No.JGLX2025033);2025大连工业大学本科教育教学综合改革项目(NO.JGLX2025032);; 2023年度辽宁省研究生教育教学改革研究项目(No.LNYJG2023158)
