社群问答:AI在音乐教育中的研究方向

文摘   2025-01-23 14:34   马来西亚  

说到 AI 音乐,当前AI可以根据用户输入的参数(例如风格、情绪、节奏)生成新的旋律。我去年曾使用国产的天工 AI 制作过几首歌,玩着挺有意思;但是作为非专业人员,我只能听出来人声非常逼真,并不知道其作曲水平和综合水准如何。

后来也没有过多地应用,但是探讨 AI 在音乐教育中的作用,还要结合一些前沿的研究;我读了一篇相关的文献综述(2025 年发表,生成性人工智能对学校音乐教育的影响:挑战与建议)和定性研究(2023 年发表,研究高校音乐教育中的人本设计以提升学生对基于人工智能的信息系统的体验),分享一下当前行业研究人员的看法和思路(论文原文已在社群分享教育学人·成长社群)。


ChatGPT等生成性人工智能工具的兴起,对社会和全球经济产生了巨大影响,也改变了创意产业的工作方式。在音乐创作领域,生成性AI已能达到与人类创作难以区分的水平,这对音乐行业和教育机构都带来了挑战和机遇。在学校音乐教育中,学生可以仅通过输入关键词就创作歌曲,这一新实践可能会改变音乐教育的方式,并激发学生对音乐学习的兴趣。但同时也引发了关于伦理和课程问题的讨论,促使教育工作者思考如何确保学校音乐教育与年轻人的日常音乐生活保持相关性


生成性AI模型是如何工作的?它们通过大量人类创建的数据进行训练,使用机器学习技术如神经网络和强化学习,能够生成文本、图像、声音或音乐等新内容。虽然这些模型并非专门为教学目的而开发,但它们在教育领域的应用已经展现出促进个性化和互动学习、设计评估活动和为学习者提供反馈等潜力


一篇发表于 2025 年 1 月 10 号的论文《The impact of generative AI on school music education: Challenges and recommendations》(生成性人工智能对学校音乐教育的影响:挑战与建议)较为系统地总结了当前 AI 在音乐教育的挑战和优势



文章指出,在音乐教育中,例如ChatGPT被用作虚拟助手来为教师生成教案和为学生提供即时反馈。此外,用于音乐创作的生成性AI模型通过分析大量不同格式的音乐数据来学习音乐风格,并生成音乐样本,降低了音乐创作的门槛,促进了创造力的发展


尽管生成性AI在音乐教育中带来了学习成果和体验的提升,但也引发了一些担忧。先是文化偏见问题,许多训练数据集主要来源于西方,导致西方文化和价值观的过度代表,减少了新内容的多样性。其次是对学生创造力发展的影响,过度依赖生成性AI可能会抑制个人的创造性信心,使他们不愿意探索AI之外的想法。此外,目前的AI音乐生成器常常输出不确定的结果,加上训练数据集的文化偏见,会给学生带来困惑和不准确的信息。还有就是公平性和包容性问题,某些语言在训练数据集中的过度代表限制了边缘化语言社区学生的发展,一些工具的付费墙也使得低收入学生处于不利地位。


另一篇发表于 2023 年的论文《Research on Human-centered Design in College Music Education to Improve Student Experience of Artificial Intelligence-based Information Systems》(研究高校音乐教育中的人本设计以提升学生对基于人工智能的信息系统的体验)则应用人本设计原则提出增强AI在音乐教育中信息系统可用性和有效性的建议



文章揭示了AI与大学音乐教育之间的复杂互动,主题包括通过AI增强学习,强调AI在激励和个性化音乐教育中的作用;以用户为中心的设计,强调直观界面和审美吸引力的重要性;协作和同伴学习,展示了AI促进协作项目的能力;技术挑战和伦理问题,涉及技术障碍和伦理问题;以及教育者支持和课程对齐,强调教育者支持和课程对齐的重要性。研究增加了关于如何将AI成功整合到中国音乐教学中的知识,为AI的采用提供了最佳实践信息,确保技术增强了学生的学习体验,同时保留了文化细微差别。研究还探讨了AI如何适应以保护和推进中国传统音乐形式,这对于保护中国的艺术传统和文化遗产具有重要意义。


研究结果表明:人工智能对音乐教学中学生体验和学习成果有显著影响。AI技术通过允许个性化教学和反馈,提高了学生动机和参与度,增加了学生的练习和热情。AI解决方案的灵活性使不同背景和技能水平的学习者都能从个性化学习体验中受益。


根据以上两篇研究,我们可以看出AI在音乐教育上的应用研究涵盖了多个方面,以下是一些主要的研究领域:


个性化学习


  • 定制学习计划AI系统能够分析学生的能力、练习习惯和学习偏好,从而为每个学生量身定制个性化的课程计划。例如,根据学生在音乐理论、乐器演奏或声乐等方面的水平,推荐适合的学习内容和练习材料,确保学生接触到与他们当前目标和需求相匹配的材料,提高学习效率。

  • 实时反馈与动态调整:在学生学习过程中,AI可以实时评估他们的表现,如在乐器演奏中对音准、节奏、力度等方面的反馈,或者在音乐创作中对旋律、和声的建议。根据学生的反馈,AI系统能够动态调整教学内容和难度,使学习更加适应学生的学习进度和风格,帮助学生更好地掌握音乐技能。

协作与互动


  • 协作音乐项目AI为学生提供了参与协作音乐项目的机会,促进了团队合作。例如,通过AI平台,学生可以共同创作音乐作品,分享创意和想法,协调各自的演奏或演唱部分,完成共同的音乐目标。这种协作不仅有助于学生提升音乐技能,还能培养他们的团队合作精神和沟通能力。

  • 在线合奏与远程协作打破了地理限制,使不同地点的音乐学习者能够通过AI技术进行在线合奏和远程协作。AI可以解决网络延迟、同步等问题,确保音乐表演的流畅性和协调性。学生可以在虚拟的音乐环境中与其他音乐家一起练习、表演,拓宽音乐视野,建立全球范围内的音乐联系。

教学支持与资源


  • 虚拟音乐教师:AI驱动的虚拟音乐教师能够为学生提供24/7的学习支持。它们可以引导学生完成课程,展示演奏技巧,提供个性化的练习建议等。这些虚拟教师可以根据学生的学习进度和问题,随时给予解答和指导,为学生提供更加灵活和便捷的学习体验。

  • 智能推荐系统:基于学生的技能水平、音乐兴趣和学习历史,AI推荐系统可以为学生推荐合适的音乐作品、练习曲目、教学视频、在线课程等学习资源。这有助于学生发现新的音乐领域,激发学习兴趣,丰富音乐知识和技能。

评估与反馈


  • 自动评估工具AI技术可以开发自动评估工具,对学生的音乐表演、作品创作等进行客观、准确的评估。这些工具可以分析学生的演奏技巧、音乐表达、作品结构等方面,给出详细的评分和反馈意见,帮助学生了解自己的优势和不足,为改进学习提供依据。

  • 学习进度跟踪与分析:通过收集和分析学生在学习过程中的各种数据,如练习时间、练习成果、测试成绩等,AI系统能够跟踪学生的学习进度,生成学习报告。教育者可以利用这些报告了解学生的学习情况,及时调整教学策略,为学生提供更有针对性的指导和支持。

课程设计与教学法创新


  • 课程内容整合研究如何将AI技术与音乐教育课程内容进行有机整合,使AI成为课程的一部分,而不是独立于课程之外的工具。例如,在音乐理论教学中,利用AI生成练习题和案例分析;在音乐史教学中,通过AI展示不同时期的音乐风格和作品特点等,丰富课程内容,提高教学效果。

  • 创新教学法探索:AI为音乐教育带来了新的教学法和学习模式。例如,基于AI的项目式学习,学生可以围绕一个音乐主题或项目,利用AI工具进行研究、创作和展示;又如,AI辅助的翻转课堂,学生在课前通过AI学习平台自主学习,课堂上则进行深入讨论、实践和创作活动,提高课堂互动性和学习效果。

文化传承与多样性


  • 传统音乐保护与传承:AI技术可以用于收集、整理和分析传统音乐资料,如民间音乐、民族乐器演奏等,帮助保护和传承濒临失传的音乐文化遗产。通过AI算法,可以对传统音乐进行数字化处理和创新演绎,使其更加符合现代人的审美和学习需求,吸引更多年轻人关注和学习传统音乐。

  • 跨文化交流与融合:促进不同音乐文化之间的交流与融合。AI可以为学生提供不同国家和地区的音乐风格、乐器演奏技巧等方面的介绍和学习资源,帮助学生拓宽音乐视野,理解不同文化的音乐特点。同时,通过AI平台,学生可以与其他国家和地区的音乐学习者进行交流和合作,共同创作具有多元文化特色的音乐作品,增进跨文化理解与交流。



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