当前，全球数字信息传播正处于从Web 2.0向智能化演进的关键节点。生成式人工智能（AI）作为一种颠覆性的技术力量，正在重塑人类社会的文化生产范式与全球意义空间。在党的二十大报告提出“提炼展示中华文明的精神标识和文化精髓”的指引下，如何利用新兴技术提升中国文化软实力已成为学界与业界共同关注的课题。
然而，传统的对外传播模式长期受困于“西强我弱”的舆论环境。商业“黑盒”算法基于训练数据的结构性偏见，往往使中国形象陷入“算法化东方学”的陷阱。以Civitai为代表的开源生成式AI模型社区的兴起，带来了一种“去中心化”的文化生产范式。这种范式将文化符号封装为可被全球用户下载、组合和二次微调的模型——一种“物质—符号聚合体” 。本文旨在梳理开源生成式AI视域下的文化表征、生产机制与传播效果，探讨在这一技术赋权和结构化耦合的变革中，中国文化如何借力开源社区实现更具效能的全球传播。
一 文献综述
（一） 从“凝视”到“表征”：数字空间中的文化主体性
文化符号在跨国流动中的意义生成与博弈，长期以来都是传播学与文化研究的核心议题。在传统的跨文化传播视域中，中国文化符号的呈现深受福柯与穆尔维意义上的“凝视”权力结构影响
［1］。Said
［2］的“东方主义”理论揭示了西方视域如何将中国形象置于“现代/前现代”“理性/神秘”的二元对立中，构建一种满足西方主体性确证的他者化景观。例如，18世纪欧洲流行的“中国风”装饰艺术
［3］以及好莱坞电影中的“傅满洲”与“陈查理”
［4］。在这种历史性的“凝视”下，龙、熊猫、红灯笼、功夫等中国符号往往被剥离了具体的历史与社会语境，成为缺乏主体性表达的空洞能指。
进入智能媒体时代，这种“凝视”并未因信息的自由流动而消解，反而面临被算法逻辑固化甚至放大的风险，其不再仅仅源于人类创作者的主观偏见，而是内嵌于庞大的训练数据集之中。既有关于计算机视觉与图像生成的研究指出，商业化的“黑盒”算法由于训练数据集中潜藏的历史偏见，往往倾向于自动嵌入既有的刻板印象
［5］，如主流文生图模型（如Midjourney V4、Stable Diffusion官方基座模型）的底层数据主要来源于英语互联网，因而其中潜藏的历史偏见与文化刻板印象被算法自动提取并放大
［6-7］。在这种“数据殖民主义”的逻辑下
［8］，算法系统通过对人类生活的全方位数据化提取，延续了某种文化霸权，导致中国文化符号的数字化呈现常陷入同质化与景观化的“自我东方化”路径依赖
［9］。
Hall等
［10］指出，“表征”不仅是意义的被动反映，更是意义的生产与构成性实践。随着技术赋权的深入，文化主体性的回归呼唤一种从“被凝视”转向“自主表征”的变革
［11］。数字空间中的文化实践者开始尝试通过技术手段夺回定义的权力，不再仅仅是为了迎合他者的目光，而是转向对本土文化精髓的深度挖掘与多元重构
［12］。
（二） 从UGC到AIGC：技术本体论视域下的生产范式转移
数字技术的迭代必然伴随着文化生产关系的重组与再定义。在Web 2.0时代，尽管“参与式文化”打破了传统大众传媒对内容生产的单向垄断，催生了海量的用户生成内容（UGC），并将用户从被动的消费者重塑为积极的“产消者”
［13-14］。然而，这一阶段的变革仍存在明显的结构性局限。彼时的文化生产在很大程度上仍受制于平台资本主义的流量逻辑与专业技能的门槛，用户的劳动对象多局限于对既有素材的拼贴、挪用与再组合。这种“浅层介入”虽然丰富了内容的表象，却未能触及生产要素的深层变革，用户尚无法真正穿透技术“黑箱”介入内容的底层生成机制之中。
生成式AI技术的崛起标志着文化生产进入“数智化”的新阶段
［15］，引发了技术本体论层面的深刻变化
［16］。在此视域下，AI不再仅仅是海德格尔笔下的“上手状态”
［17］，而是拉图尔行动者网络理论中的“非人类行动者”
［18］。人工智能生成内容（AIGC）技术通过自然语言交互极大地降低了技术门槛，赋予个体调度庞大算力与数据资源的能力，从而实现了从“内容拼贴”向“规则定制”的跨越
［19］。在这一新范式中，用户不再局限于对素材的物理拼接，而是开始介入生成内容的底层逻辑。通过训练或微调模型参数，用户将自身的审美偏好和文化符号特征直接编码进神经网络的参数中，实现对算法“表征”的微观修正。
这种范式转移重塑了数字劳动的性质与内涵
［20］。在传统的UGC模式中，劳动体现为创作具体的文本、图像和视频等离散成品。而在开源模型社区的“人机共创”模式下，核心劳动转向了“数据策展”与“算法炼丹”——即对数据集的清洗、对模型权重的训练与微调，以及对提示词的调试与创意激发
［21］。这种深度的技术卷入使得用户不仅仅是内容的生产者，更晋升为文化基因的“编码者”。这种生产力的变革使得文化传播得以超越简单的视觉展示，深入到数据特征与生成逻辑的微观层面
［22］，赋予文化生产前所未有的“涌现性”。
（三） 物质—符号聚合体：开源社区中的文化基因
传统数字媒介语境中的中华文化符号（飘逸的汉服、京剧的脸谱、水墨的山水）主要以“静态表征”的形式存在。它们作为被观看的对象，被封装在图像或视频文件中，其能指与所指相对固化，传播往往止步于视觉层面的展示与消费。然而，随着以LoRA（低秩适应，类似轻量级插件）
1和Checkpoint（模型权重快照，类似重量级基座）为代表的生成式AI模型技术的开源与传播，文化生产的格局发生了巨变。其中，Checkpoint提供可能性空间，LoRA在这个空间里雕刻精确路径和装饰。没有Checkpoint，LoRA无处依附；没有LoRA，Checkpoint难以快速适配小众需求。这种“重底座+轻插件”的架构，正是开源社区爆发式创新的技术根基，也使其成为高度可组装、可传播的“聚合体”
［23］。引入“物质—符号聚合体”作为分析概念，其核心价值在于超越了对数字内容的“虚拟性”误读，关注其深层的本体论。正如卡伦·巴拉德所言，这是一种内动过程
［24］——物质并未先于符号存在，符号也未独立于物质，二者在算法的“炼制”中通过“物质—话语实践”共同生成
［25］。此种情境下，文化意义被直接录进神经网络的权重之中，实现了“意义的物质化”与“物质的意义化”。
这一过程将流动的文化符号与风格转化为可传输、可复制、可执行的“数字聚合物”。每一个聚合体都是算法权重（物质性）与美学风格（符号性）的深度纠缠，这种聚合体特性使得文化传播不再依赖线性的叙事阐释，而是通过模型文件的物理分发，像病毒一样嵌入全球用户的本地终端中，等待被提示词瞬间激活。正是这种聚合体特性，有效地推动了文化符号在全球传播中从单向输出转向复杂的“文化混搭”
［26］。例如，用户下载一个“汉服”模型，获得的不再是一张汉服图片，而是一套能够生成无数汉服变体的生成规则与混搭能力。由此生成的图像，既非人类意图的完美复刻，也非机器的随机噪声，而是物质约束与符号想象在相互博弈中产生的“涌现性”结果。
以Civitai（简称“C站”）为代表的开源生成式AI模型社区，基于Stable Diffusion的开源生态构建了一种“数字公地”
［27-28］。这里遵循“礼物经济”与“黑客文化”的共享精神，用户通过贡献模型、代码与创意，共同维护一个非市场化与排他性的资源池（如全球代码托管网站github）。更重要的是，C站的“白盒”特性允许用户深入底层，通过训练LoRA或Checkpoint模型，将某些文化符号主动编码进神经网络之中。这意味着文化符号不再是被动生成的表象，而是被转化为可复用、可组合的“文化基因”。这种技术环境使得传统文化元素（如汉服、水墨等）能像“插件”一般无缝融入赛博朋克、二次元等全球流行文化语境，实现了一种具身化、可操作的创造性转化。本研究基于C站社区的模型下载量、点赞数与打赏等客观行为数据，考察这一转化过程的传播效能，并提出以下研究问题：
Q1： 在开源AIGC社区中，中华文化符号作为“物质—符号聚合体”呈现出哪些分布特征？
Q2： 不同主题倾向与艺术风格的中华文化符号在全球传播效能上是否存在显著差异？
Q3： 哪些因素（如模型的内在特征、技术可供性、作者社群资本等）驱动文化符号在国际社区的传播效能？
二 研究方法
（一） 数据搜集与预处理
1 检索关键词的确定
本文以当前全球最活跃的AI艺术创作与模型开源社区C站为数据来源。针对中华文化符号的复杂性，首先通过预检视确立初始核心词（如“China”“Ink wash”等），随后采取类似“滚雪球”的迭代策略，深入挖掘模型描述中的高频关联词（如“墨心”等）。经过多轮迭代直至关键词饱和，最终构建103个包含中英文关键词的检索词库。
2 数据搜集与过滤
基于Python编写爬虫程序，本文共检索到模型数量2 373条（已根据模型身份标识号去重）。为了减少数据噪声，研究实施双重过滤机制。首先，对模型标题和模型简介进行关键词过滤，即模型标题或简介中若包含上述检索模型数据的关键词则保留。关键词过滤后剩余模型数量1 068条；随后，由研究人员进行人工内容分析，通过浏览模型详情页的示例图片并结合文本描述，排除无关及误报样本；最终，确立有效研究样本523个，并下载模型展示图片5 615张。具体过程如
图1所示。
具体筛选规则与过程如下：（1）模型标题中是否出现相应的关键词（规则匹配）；（2）模型简介中是否出现相应的关键词（规则匹配）；（3）示例图片中是否出现中国文化元素（人工核验）。
（二） 模型分类与编码
研究首先通过随机抽样数据（100个）进行“预编码”处理——课题组2名成员独立浏览抽样后的模型数据（包括模型标题、简介和示例图片），分别给出大致分类，在此基础上共同讨论并确定文化模型的最终分类标准，主要包括文化符号、表现形式、风格元素3个方面，具体见表1。对于类别交叉的模型（如同时标注“汉服”与“国风”），采取“显著特征优先”原则，由编码员协商判定。
在模型传播效能影响因素方面，主要包括模型内容（包括文化符号类型、表现形式、流行元素和示例图片美感等），技术可供性（模型类型、版本数、示例图片数量），模型作者（主要体现作者的活跃度和知名度，包括模型数、帖子数和“粉丝”数），模型发布的日期，具体见
表2。其中，图像美感即图像美学量化评估，是通过计算的方法度量图像在视觉上的吸引力和艺术性。尽管美学评价具有高度的主观性，但人们通常能够就某些图像比其他图像更具视觉吸引力达成共识
［12，29］，本文采用基于多模态大模型的方法度量
［30］。
（三） 分析方法
本文采用聚类方法对模型标签进行分析，旨在识别标签序列中潜藏的共现模式而非简单的语义相似，从而勾勒出中华文化在AI语境下的符号聚合路径。将模型的社区互动数据（点赞、下载、评论、收藏、打赏等）作为传播效能指标，鉴于社交媒体数据通常呈高度偏态（如长尾分布）
［31］，而传统统计方法通常要求数据满足正态性或方差齐性。因此，采用Bootstrap、非参数差异性检验（Kruskal-Wallis H）和稳健线性回归（Robust Linear Regression）方法。其中，Bootstrap方法是基于样本自身的重复抽样来估计统计量的分布等信息，特别适合处理偏态、长尾等“非理想”数据
［32］。Kruskal-Wallis H检验是一种非参数多组比较方法，用于检验3组及以上独立样本在总体分布或趋势上是否存在差异；若统计量显著，说明至少有一组与其他组存在差异，需要进一步进行事后检验以确定具体组别之间是否存在差异。此外，关于传播效能的影响机制分析采用稳健线性回归方法（Robust Linear Regression），该方法通过对异常值的加权修正
［33］，能够在存在极端离群值的情况下，依然输出稳定可靠的参数估计。
三 研究结果
（一） 文化模型数量分布与标签聚类
从
图2文化符号模型的整体分布能够看出，服饰类模型的占比最多，其次是国风类。其中，服饰占比37.48%，国风占比29.25%，绘画占比15.87%，神话异兽占比6.5%，景点与建筑占比5.93%，其他占比4.97%。表现形式分布方面，写实占比最多，达到74.8%，非写实占比14%，混合占比11.28%。
模型标签聚类结果显示，文化模型主要包含服饰类、女性/写实类和动漫/概念类3类2。其中，服饰类以clothing为中心，涵盖了明确的文化符号（如hanfu、cheongsam、qipao）和风格元素（如Chinese style、guofeng），该聚类具有高度的文化辨识和感官美学。女性/写实类以woman、female为核心，连接了realistic、photorealistic、sexy等标签，该聚类强调模型的主体性和写实性。动漫/概念类涵盖anime、Chinese、illustration、dragon等标签，该聚类更侧重于艺术概念、背景环境和非写实风格的表达。
（二） 传播效能表现与差异
传播效能表现采用基于Bootstrap方法的置信区间和分布曲线展示，如
图3所示，从中可以直观清晰地看出服饰、国风、绘画、神话异兽、景点建筑及其他6类模型在传播效能上的分布差异。其中，误差线的中心点表示均值的估计值，长度表示95%置信区间（CI），误差线越短，说明估值稳定性越高、波动性越低；反之则意味着离散度大、不确定性高。当比较多组数据时，如果误差线不重叠，通常意味着组间差异具有统计意义；如果重叠，则说明差异可能不显著，需要进一步检验。Bootstrap分布曲线呈现抽样分布的概率密度形态，可直接观察偏态程度、峰值位置与离散水平等特征，曲线越“窄”且“尖”，说明估计越稳定；曲线越“宽”或“斜”，则说明样本波动大、估计不确定性高
3。
依据C站的平台互动特性，用户下载模型不仅需要付出时间成本，还需要本地存储空间，下载量较能体现用户对模型实用性和质量的深度认可。因此，本文将“下载”作为模型受欢迎度的核心指标，其中国风类模型的平均值最高（726.12），并在置信区间和分布曲线中均处于分布集中且偏右的位置。紧随其后的是其他类（720.35）和神话异兽类（668.37）模型，但二者的置信区间和分布曲线相比国风类更宽、更扁平或存在右拖尾现象，表明这些类别的均值可能受到少数爆款模型的影响，数值稳定性略逊于国风。
在体现内容长期价值的“收藏”指标上，绘画（14.11）和神话异兽（13.28）的收藏均值分布明显向右偏移，超越了在“下载”和“点赞”上居于第二梯队的服饰类（6.75）模型。这可能因为二者具有更高的艺术欣赏价值或作为素材的实用价值，所以用户将其作为潜在资源收藏备用。在“打赏”这一直接反映用户付费意愿的指标上，少数高质量或知名创作者的模型获得较为丰厚打赏，但大多数模型几乎没有收入。其中，景点建筑类模型在所有6项互动指标上均表现不佳，其分布曲线常处于偏左侧。
这里需要指出的是，“人数”是模型打分人数，其仅存在于C站应用程序编程接口（API）返回的数据中，但在页面上并未显示，本质上属于模型的“隐藏”型指标。因此，本文将“人数”仅用于可视化展示，不将其纳入模型传播效能差异与影响因素的检验。
基于Bootstrap方法的置信区间和分布曲线虽然能较为直观地展示各类文化模型的传播效能差异，但仍无法给出具体差异的统计数值。鉴于数据呈非正态分布特征，所以采用非参数的Kruskal-Wallis H检验评估文化模型在各互动指标上的总体分布差异。在总体检验呈现显著差异的基础上，进一步采用Mann-Whitney U检验进行事后两两比较（Post Hoc Test），并对
P值进行多重检验校正以控制假阳性率。为便于展示，
表3仅列出了具有统计学显著性的成对比较结果。
事后检验结果有力地证实了“景点建筑”在传播效能数据的边缘地位。在反映模型受欢迎程度的“下载”核心指标上，统计检验结果进一步证实了前文Bootstrap分析的趋势，国风类与服饰类题材的模型均显著优于景点建筑类（国风vs景点建筑，P值为0.020，效应量为0.16；服饰vs景点建筑，P值为0.042）。尽管效应量处于0.14~0.25之间，属于小效应，但这种一致性的显著差异表明用户对景点建筑类模型的喜爱程度普遍偏低。说明在需要用户付出“时间和空间成本”的决策中，具备高实用性和审美普适性的国风与服饰类模型占据绝对的主导地位。
尽管服饰类模型在下载量上较大，但在收藏方面，却显著低于国风类（P值为0.016）、神话异兽类（P值为0.016）以及绘画类（P值为0.001）。特别值得注意的是，服饰类与绘画类之间的对比最为强烈（效应量为-0.365）。这一负效应量说明，虽然用户倾向于下载服饰模型用于实际用途（可能是为了特定构图或换装需求），但更倾向于将绘画和神话异兽类模型进行“收藏”。这佐证了绘画与神话异兽类题材模型具有更强的艺术价值和留存属性，而服饰类模型则更偏向于快消品或工具属性。在评论方面，仅有国风和绘画类显著高于景点建筑类，且国风类表现出了最大的效应量（0.31）。这意味着国风类模型不仅下载量大，其激发的社区讨论意愿也较强。
综上所述，事后检验结果确认了C站模型的传播效能差异，国风类模型在“下载”（实用性）和“评论”（话题性）上占据主导地位；绘画和神话异兽类模型在“收藏”（艺术价值）上表现抢眼；而景点建筑类在所有比较中均处于劣势方，是传播效能的边缘类型。
（三） 影响因素分析
用户互动成本的相关理论认为，用户的每一次互动都有其“成本”，包括认知成本和时间成本等，一个行为的成本越高，其背后所代表的用户意图就越强烈
［34-35］。根据C站的互动特点，“点赞”是最低门槛的互动，表示模型的受欢迎程度和第一印象。“评论”是用户对模型的反馈和讨论，用来交流经验、报告问题或提出改进建议等。“收藏”表示未来使用意向和价值认可，表示未来使用的可能性。“打赏”是平台的虚拟货币，表示直接的经济激励。“下载”是C站最核心的实用性指标，表示对模型最直接、最肯定的认可，表明用户有明确的使用意图，因为“下载”不仅需要用户花费时间和磁盘存储空间，同时还需要具备在本地运行模型的技术环境与硬件配置。
因此，本文将“下载”作为考查传播效能的核心指标，采用稳健线性回归方法。在自变量中，分类变量中文化符号“国风”、表现形式“写实”、模型类型LoRA作为参照基准，稳健线性回归结果如
表4所示。
表4的稳健回归结果揭示了影响模型下载量的复杂因素，尤其是在控制了“粉丝”数、模型和帖子数量（模型作者影响力和活跃度）、发布日期（模型发布时间）和模型版本（版本迭代更新）等变量后。
内容方面，相比于基准线国风，绘画（回归系数为300.60、P=0.003），神话异兽（回归系数为270.66、P=0.047）和服饰（回归系数为198.27、P=0.015）等模型均表现出显著的正向系数。这表明在其他条件相同的情况下，这些题材会比国风模型获得更多的下载量。景点建筑类的回归系数最高（355.64）、P=0.013，这一结果看似与前文分析自相矛盾，这种差异却揭示了“混杂因素”的掩盖效应。即当上述因素被控制在同一水平时，上述模型的内在稀缺性和专业性会使其获得较高的下载量。Bootstrap分析和事后检验仅描述了当前状态“谁现在最火”（比如国风、服饰），而稳健回归揭示了在剔除其他干扰因素后“谁更有潜力”（比如景点建筑、绘画）。
表现形式方面，“非写实”（回归系数为26.73、P=0.024）相对“写实”获得了更多的下载量，其处在艺术类“动漫/概念类”标签聚类中，拥有更高的风格溢价和视觉冲击，因而用户更愿意下载并尝试独特的艺术风格，以寻求差异化的生成结果。技术可供性方面，模型版本具有最高的正向系数（回归系数为762.68、P<0.001），这表明模型的持续迭代和更新是维持下载量的最强动力。模型作者“粉丝”数（模型作者影响力）具有极高的统计显著性（回归系数为370.14、P<0.001），说明作者知名度越高，下载量越多。模型发布日期的系数为正（回归系数为3.28、P <0.001），意味着模型发布的时间越久，下载量越多，体现了时间的累积效应。“大”模型（回归系数为264.61、P=0.035）和示例图片美感（回归系数为161.38、P=0.035）也显著正向驱动下载量，显示了大模型的泛化能力和示例图片（生成质量）展示在用户下载决策中的重要性。回归结果还揭示了模型数量和作者活跃度可能带来的负面效应，即当作者发布的模型或帖子过多时，可能导致用户审美疲劳或模型质量难以保证，从而造成下载量降低。
四 结论与讨论
本文以国际知名生成式AI艺术创作分享平台Civitai为数据来源和观测窗口，通过对中华文化AI模型的分析考察，揭示了AIGC时代文化生产的物质性逻辑与传播图景。研究综合运用计算社会科学方法，探索中华文化如何在算法介导的数字空间中被重新表征与效能转化。
研究发现，开源AI社区中的中华文化表征呈现出显著的视觉中心主义与高实用性倾向，包含服饰、国风、绘画等在内的视觉识别度高的类别占据了近2/3的份额。聚类分析显示，核心标签高度集中于“女性/写实”与“服饰”的交汇处。这说明，在AIGC语境下，中华文化符号首先被简化为一种可生成的视觉资产。国风类题材凭借稳定的审美预期和高频的互动，确立了社区互动的基石地位。然而，效能指标之间存在“即时消费”与“长期收藏”的背离，即服饰类模型虽然下载量大，但留存率低，反映了其作为工具性插件的特质，而非长期鉴赏型。
稳健回归结果显示，传播效能是内在美学特征（感官美学、非写实性）与外在技术资本（版本迭代、作者“粉丝”数）协同作用的结果。这印证了文化传播已深入“代码—数据”的微观层面，持续的迭代能力与社群影响力构成了开源生态中的核心壁垒。
本研究通过“物质—符号聚合体”这一视角深化了对智能媒体时代跨文化传播的理解。不同于Web 2.0时代的素材拼贴，AIGC时代的文化生产是一种“规则的编码”。当用户微调参数或训练LoRA模型时，中国文化符号不再是等待被观看的景观，而是转化为可执行的算法规则。这种“意义的物质化”过程，赋予文化符号在异质文化语境中自我繁衍和混搭的能力。
实践层面，本文为文化机构和内容创作者提供了基于算法逻辑的模型设计与“文化创造性转化”策略依据。传播主体应顺应AIGC的生成逻辑，将深奥的文化精髓解构为符合国际用户创作需求的、低门槛的“文化插件”。同时强化对模型美学质量与技术规格的把关，利用“大模型+微调插件”的架构，提升文化符号在算法推荐系统中的曝光率与渗透率，从而以低摩擦、低门槛的方式嵌入全球数字生活流。
尽管本文以具有代表性的AI艺术创作与开源分享社区C站为数据来源，但分析主要集中于中华文化符号的主要类型、传播效能差异及其影响因素，尚未涵盖其他类似平台。此外，受平台API限制，无法获取模型作者的身份、地理位置或文化背景等信息，因而本文无法进一步讨论诸如“文化接近性”等关键变量
［36］。同时，本文亦缺乏对模型作者动机的考查，即他们是出于文化热爱、技术好奇、娱乐尝试，还是商业目的，这些均是理解AIGC文化实践不可或缺的因素。扩展这些议题，将有助于构建更完整的AIGC与文化生产、传播的实证研究框架。
在AIGC技术的推动下，文化符号得以轻易跨越风格、时代与文化边界，被不断拆解与重组。AIGC不仅是技术工具，也是新的文化媒介，其生成的内容塑造着当代社会中技术、文化与身份的互动关系，影响着公众的审美偏好、文化消费与身份认同。然而，这种看似自由的混搭美学也可能走向鲍德里亚所谓的“超真实”陷阱——高度优化、难辨真假且易于传播的“拟像”取代了对复杂文化内涵的理解，使文化符号在视觉快感的裹挟下发生意义“内爆”，被简化为可快速消费的平面图像
［37］。
因此，对于AIGC语境下的文化“双创”实践，既需关注其创新潜能，也需警惕算法驱动的文化浅薄化、同质化与意义消解的风险。过度依赖算法的随机拼贴可能生成缺乏文化意涵与厚度的“算法艺术品”，以及引发版权、伦理、文化原真性等争议。理解AIGC的生成逻辑与传播机制，批判性审视其文化影响，并强调人类创意、文化多样性与适当的制度监管，是未来文化研究者与实践者必须面对的基本任务，以确保AI在文化领域发挥积极作用，引导其走向兼具创新性与反思性的发展路径。
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