人工智能技術賦能跨學科音樂教學范式轉型探究

本文引用格式：.人工智能技術賦能跨學科音樂教學范式轉型探究［J］.藝術科技，2025，38（6)：88-90.

中圖分類號：TP18；G613.5 文獻標識碼：A文章編號：1004-9436（2025）06-0088-03

1政策解讀

教育部關于運用人工智能技術的政策導向與實踐要求，以“技術賦能教育變革”為核心體現在一系列綱領性文件與實施指南中。從課程改革、資源建設、教師發(fā)展、評價創(chuàng)新等方面構建了人工智能技術賦能教育的生態(tài)體系，為音樂教育的跨學科創(chuàng)新提供了理論支撐。

合、教師培訓、資源共享等機制，推動音樂教育從單一技能訓練向“藝術素養(yǎng) + 科技思維”的跨學科培養(yǎng)模式轉型。隨著《教育強國建設規(guī)劃綱要》等政策的深入實施，AI技術將進一步打破音樂與其他學科的壁壘，為培養(yǎng)兼具藝術創(chuàng)造力與科技應用能力的復合型人才提供創(chuàng)新范式。

針對不同學段與領域，教育部出臺專項政策文件。例如，《關于加強中小學人工智能教育的通知》（2024年）提出六大任務，包括構建系統(tǒng)化課程體系、開發(fā)普適化教學資源、建設泛在化教學環(huán)境等[1]，要求 2030年之前在中小學基本普及人工智能教育；在高等教育中，《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》（2018年）則聚焦高校人工智能學科建設、人才培養(yǎng)與科研創(chuàng)新，推動“人工智能 +X^′ ”跨學科融合。教育部文件從技術賦能、教學改革、評價重構三個維度，通過課程整

2人工智能技術賦能教學場景優(yōu)化

依托國家智慧教育公共服務平臺，建設人工智能教育大模型、多模態(tài)語料庫與知識圖譜，支持個性化學習路徑推薦、實時學情分析等功能。運用AI作曲、聲學分析、虛擬演奏等跨學科融合，促進音樂與STEM學科（如數學、物理）人文社科（如歷史、文化）知識整合。在文化傳承與創(chuàng)新媒介方面，AI技術被定位為傳統(tǒng)文化數字化創(chuàng)新手段。通過虛擬演出、全息技術等創(chuàng)新藝術體驗方式，推動中華優(yōu)秀傳統(tǒng)音樂文化創(chuàng)造性轉化。在教學工具智能化迭代的同時，系統(tǒng)性重構教育理念、教學模式與學習生態(tài)[2]。作為學科交叉融合的前沿領域，音樂人工智能通過構建虛實融合的教學場景、開發(fā)自適應學習系統(tǒng)、創(chuàng)設沉浸式創(chuàng)作環(huán)境，為不同教育階段提供了精準化、個性化的解決方案，推動音樂教育從經驗驅動轉向數據智能驅動的新范式。

2.1“技術賦能 + 趣味引導”的基礎音樂教育培養(yǎng)體系

在少兒音樂啟蒙階段，人工智能技術可通過多維度的感官刺激與精準化的技能訓練，解決傳統(tǒng)教學中興趣維持難、基礎技能量化評估難的問題，構建起“感知一訓練一創(chuàng)造”三位一體的教育生態(tài)。針對少兒的形象思維特點，人工智能可通過虛擬樂團協(xié)作系統(tǒng)與情感共鳴訓練模塊，構建超越物理空間的音樂體驗。虛擬樂團技術基于WebGL與實時音頻處理技術，并同步顯示在虛擬舞臺場景中，如卡通主題音樂廳、太空演奏廳等。這種模式能顯著增強團隊在音樂表演中的協(xié)作意識，以多模態(tài)交互技術將音樂審美從聽覺單通道拓展為視聽融合的全感官體驗。

2.2“數據驅動 + 創(chuàng)作賦能”的高等音樂教育生態(tài)

高等教育領域的人工智能應用呈現出更強的創(chuàng)造性與系統(tǒng)性特征?；诙嗄B(tài)大模型的AIGC技術，可構建學習者數字畫像，實現教學策略的動態(tài)優(yōu)化。人工智能技術從工具賦能升級為方法論創(chuàng)新，推動音樂教育從技能傳授向“理論研究一藝術創(chuàng)作一技術應用”深度融合轉型。高校音樂教學面臨學生基礎差異大、專業(yè)方向多元的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)統(tǒng)一化課程難以滿足個性化需求。運用AemperMusic、OrbComposer等新一代AI創(chuàng)作工具，可突破傳統(tǒng)作曲軟件的預設模板局限，學生上傳自己的即興演奏片段，系統(tǒng)自動分析旋律走向，生成適配的對位聲部或伴奏織體[3]。在音樂心理學研究中，通過腦機接口創(chuàng)作實驗平臺，學生借助設備進行即興創(chuàng)作時，系統(tǒng)可實時解析頻率變化，生成與學生心理狀態(tài)匹配的音樂織體。此外，可形成技術與藝術一體化的智慧空間，使高校音樂教育成為藝術創(chuàng)新與技術探索的重要領域。

3人工智能賦能跨學科音樂教學的可行性

跨學科教學是指整合不同學科的知識和方法，解決復雜問題，培養(yǎng)學生的綜合能力。通過分析大量的教學案例，發(fā)現人工智能可從技術支持、個性化學習、資源整合等方面為跨學科教學提供新路徑?；谏墒紸I的智能內容引擎，可根據教學場景實時合成跨學科案例，如音樂與詩詞作品的情境創(chuàng)設等，以提供場景，促進學生對學科之間的內容聯結，并通過豐富的藝術表現形式再現作品。通過數據分析和可視化工具，學生亦能看到不同學科的聯系，如音樂與數學的可視化教學探索，體驗抽象的數據可聽、靈動的旋律可看的課堂。人工智能技術在個性化學習路徑創(chuàng)設中同樣發(fā)揮著重要作用，基于學生的興趣推薦跨學科項目、動態(tài)調整難度等功能，通過多維數據采集，包括學習行為軌跡、認知特征圖譜、情感反饋信號等構建學習者的數字畫像。系統(tǒng)可以依據顯性知識圖譜推薦跨學科融合項目，學生可以自主選擇學科融合的類型以及難度。

3.1學科知識整合

人工智能技術運用跨學科教學主要以學科知識的不同整合方式呈現，包括不同學科間的知識融合與重構。以音樂與地理學科結合為例，人教版初中《藝術·音樂》教材以項目式單元編寫，關于音樂與地理學科融合教學的內容集中在七年級上冊教材的第二單元“多彩的音樂風格”中，其中包括“中國音樂萬花筒”和“世界民族音樂博覽會”兩個學習項目。

這一單元從不同地區(qū)的不同音樂作品出發(fā)，讓學生體驗不同地區(qū)豐富多樣的音樂風格和特點，并了解不同地區(qū)的樂器形狀和節(jié)奏特點。從空間維度出發(fā)，分為中外音樂兩個板塊，將小學階段學習、接觸、感受過的音樂風格串聯起來，旨在讓學生了解和感受不同民族的音樂風貌、民間音樂的五大類型，探索音樂背后的文化因素，讓學生形成中國音樂風格版圖框架和世界音樂文化多樣性的意識。民間音樂的創(chuàng)作與其地理環(huán)境有緊密聯系，這一單元將音樂作品與其所屬地區(qū)的地理知識進行融合教學，能夠讓學生在音樂作品特定的文化語境中感受不同的音樂風格及差異，認識到音樂風格的形成與地理因素息息相關，增進對音樂的理解。

該模塊內容可以利用人工智能技術分析不同省份的民歌特征，或使用地圖工具了解音樂風格的地理分布。在“探索空間”部分，可以引入數據分析技術，讓學生借助人工智能技術工具分析地理因素如何影響音樂風格的形成。在“成長訓練營”部分，可使用AI合唱輔助工具幫助學生練習多聲部合唱，以提升學生在多聲部作品中的音準把握能力和聲部配合能力?；蛘哌\用軟件生成不同變體的《茉莉花》進行比較，從多種風格中感受音樂與地理學科之間的緊密聯系。人工智能軟件如豆包等，可生成不同地區(qū)的變體，以分析方言對旋律的影響。

為增強學生的互動性和參與感，可通過虛擬旅行體驗不同地區(qū)的音樂文化，或者使用Suno等人工智能軟件引導學生創(chuàng)作結合地理元素的音樂。在教材中，不乏音樂與影視作品、社會文化結合的課例?；浗贪妗兑魳疯b賞》第四單元第二節(jié)“影視音樂”板塊主要圍繞中外經典影視音樂展開，讓學生了解影視音樂的功能，認識影視音樂中常見的片頭曲、插曲、場景音樂、主題音樂、主題歌等體裁形式。教學知識主要講述影視音樂所表現出來的創(chuàng)作形態(tài)及手法，感受影視音樂的表現功能與作用，以音樂與影視藝術的跨媒介創(chuàng)作為核心，構建了基于AI技術的數字化藝術創(chuàng)作學習框架。教學采用“文本—影像—音樂”的生成式創(chuàng)作路徑，運用DeepSeek智能生成影視腳本，通過剪映的“AI圖文成片”功能實現視覺轉化。音樂創(chuàng)作環(huán)節(jié)創(chuàng)新采用分層式關鍵詞篩選機制，將音樂要素解構為風格流派、情感維度、敘事場景、器樂配置、人聲運用5個認知維度，通過小組協(xié)作決策形成音樂生成參數。教學過程中構建了雙重藝術對話機制：影視敘事與音樂表達的符號轉譯、人工智能與人類創(chuàng)意的交互協(xié)同。學生在對比不同音樂配置對影視作品情感傳達的影響時，實質在進行跨媒介藝術語言的理解與轉化訓練。教師利用Suno實現的即時音樂生成，使抽象的音樂理論可視化，有效突破了傳統(tǒng)音樂教學的時空局限。通過分組創(chuàng)作、對比分析以及集體評價的學習設計，構建了包含人工智能技術、工具應用、藝術表現力、情感準確性的多維評價體系。

人工智能技術在跨學科音樂教學中的可行性，不僅體現在為學習者提供了符合其認知特征的沉浸式藝術創(chuàng)作體驗，還實現了技術理性與藝術感性的教學平衡。

3.2數據驅動的教學反饋與評估

人工智能技術為教學評價提供了新的可能性。其一，機器學習技術是最具應用前景的領域之一。機器學習能夠借助大量數據，自動學習并發(fā)現隱藏的模式和規(guī)律，為教學評價提供更精準的分析和診斷。通過對海量教學數據的分析，可以發(fā)現影響教學質量的關鍵因素，為教學改革提供決策支持。其二，自然語言處理技術作為人工智能技術的重要分支，能夠實現機器對人類語言的理解和生成。在教學評價中，自然語言處理技術可以幫助教師更好地理解學生的學習反饋，通過分析學生作業(yè)、討論區(qū)發(fā)帖等文本內容，系統(tǒng)可以識別出學生對學科融合的困惑點、學習態(tài)度、情感傾向等。同時，自然語言處理技術可以幫助生成個性化的評價反饋，例如，系統(tǒng)可以自動分析學生的論述邏輯、語言表達，給出客觀的評分，大幅提高評價效率。

教學評價智能化包括機器學習、自然語言處理、知識圖譜等技術，目前廣泛應用于教學診斷、試題生成、結果分析等評價環(huán)節(jié)?？鐚W科知識圖譜能夠實現音樂概念與歷史事件、地理坐標、文學作品的動態(tài)關聯，并支持智能試題生成系統(tǒng)自動創(chuàng)建“革命文化作品與音樂情緒的教學難點”等融合性題目?；诖髷祿治龊蜕疃葘W習技術，教學評價系統(tǒng)能夠更好地了解學生的個性化特點，提供針對性的反饋和指導，實現因材施教。此外，教學評價還能實現全過程智能化。從教學目標達成情況、教學環(huán)節(jié)的邏輯關系、教學是否體現藝術學科特性、教師對學生的關注度以及教師指導教學的有效性等方面進行整體評價。同時，教學評價模型能夠實現對學生整體學習狀況的智能診斷。利用機器學習算法，根據學生參與互動等學習行為特征、成績數據等，識別出潛在的音樂學習問題，并給出相應的結果。例如，通過模型可以發(fā)現某些學生的互動過程時長偏低、課堂參與度不高，初步診斷為學習投人不足；或發(fā)現某些學生的過程性表現成績較好，樂于互動，并且準確回答教師提出的問題，但最后的歌唱評測成績較差，診斷可能存在技能技術障礙?；谶@些診斷結果，模型可以同時給出針對性的學習反饋和建議，如推薦結合詩詞的歌唱學習、音樂與其他學科的基礎知識等學習資源，提供個性化的樂理練習題等，幫助學生更好地診斷和改進自身音樂與其他學科融合的學習狀況。

4結語

人工智能技術賦能教育體系，在音樂跨學科教學創(chuàng)新上有較大的探索空間。在技術應用層面，人工智能作曲系統(tǒng)、虛擬交響樂團模擬器等創(chuàng)新工具，通過算法生成與交互設計打破傳統(tǒng)藝術學科間的知識壁壘，實現從音樂創(chuàng)作到演奏呈現的全流程數字化重構。在教學模式轉型層面，基于學習行為數據的實時采集與分析，構建起涵蓋音樂與其他學科融合教學的多維度評價體系，形成個性化學習路徑規(guī)劃與精準化教學反饋。在學科融合創(chuàng)新層面，智能技術搭建起跨領域知識遷移的數字化橋梁，如可視化教學、影視配樂智能匹配系統(tǒng)的開發(fā)應用等，有效拓展藝術教育的時空維度。這種技術賦能的創(chuàng)新實踐不僅推動教學評價體系從經驗判斷向數據分析轉變，更通過人工智能等技術手段，為跨學科教學創(chuàng)新開辟新路徑，重塑智能時代的藝術教育新范式。

參考文獻：

[1」人工智能課程教什么、怎么教、如何評［J」.中國科技教育，2024(12):8-9.

[2」張海生.人工智能與教育深度融合發(fā)展：邏輯、困境與策略［J].當代教育論壇，2021（2）：57-65.

[3」李偉.音樂人工智能在音樂教育領域中的應用及研究［J」：星海音樂學院學報，2019（3）：145-150.