生成式人工智能視域下的音樂教育變革與創新

宋程希 任愷

生成式人工智能是一種利用機器學習和人工智能技術實現自主學習和智能化決策的計算機系統。這種系統能夠模擬人類的思維方式，具備語音識別、圖像識別、自然語言處理和自主決策等能力。本文將基于當前“互聯網+”音樂教育面臨的問題，如資源生成性與人機互動性的缺失、內容準確性與生成個性化的缺失、無法支持復雜場景與開放問題，探討生成式人工智能進入音樂課堂的優勢與價值，分析其潛在問題和未來可能性，尋找信息技術與音樂教學深度融合的廣闊空間。

一、生成式人工智能在音樂教育中應用的價值

數字時代對教師的信息技術應用能力提出了較高的要求，鼓勵教師利用信息技術提升教學水平、創新教學模式，綜合利用互聯網、大數據、人工智能和虛擬現實技術探索未來教育教學方式。

在當前“互聯網+”音樂教育存在瓶頸亟待突破時，生成式人工智能的出現激起人們探索生成式人工智能在音樂教育中應用無限可能的興趣。在音樂教育中應用生成式人工智能，具有以下價值與優勢。

（一）賦能音樂教師：從單一生成向多元選擇轉變

生成式人工智能是一種基于龐大數據庫和精密算法的技術，可以助力教師整合創造出豐富的教學資源。在生成式人工智能的加持下，教師能夠充分利用生成式人工智能提供的多維度教育資源，實現教學內容從單一生成到多元選擇的轉變。例如，教師備課時，能夠借助生成式人工智能，結合學情和不同作品風格，形成更為全面、精準的教學設計。同時，它還能在資源上為教師提供強有力的支持。

這一方面可以減輕教師準備教學材料和設計教學內容的負擔。在大數據技術的支持下，教師能夠更好地梳理出散落在互聯網中的音樂作品、樂譜、科普資源等，節省了大量的時間和精力。例如，教學附點音符演唱技巧時，借助生成式人工智能，教師可獲得詳盡的歌唱技巧及教學策略。另一方面，生成式人工智能還可以基于算法自行“編創”。這不僅能夠為教師提供無限的創作靈感和工具，還可以通過分析和學習大量的音樂作品生成各種風格與類型的音樂片段，模擬各種樂器的聲音，使學生通過虛擬樂器進行演奏和表演。

音樂教師在備課時，還可利用生成式人工智能根據不同作品獨立完成教學設計，獲取教學目標、教學重難點、教學流程和教學評價等。如教學歌曲《銀杯》時，教師可先將教學內容上傳至生成式人工智能，讓其生成一個符合藝術課程標準的歌唱課《銀杯》的教學設計。之后，教師結合本班學情，對已獲得的教學設計進行優化與完善，以期讓自己的教學活動更加高效、全面且精準。

（二）落實以學生為中心的理念：從被動學習向主動學習轉變

近年來，教育領域越來越強調要從以教學為主轉向以學生為中心[1]。生成式人工智能搭建了個體與互聯網動態雙向交流的橋梁。首先，在與生成式人工智能的互動中，學生能夠參與音樂創作、表演和欣賞等活動，激發創造力和表達能力，增強對音樂學習的興趣和熱情。學生在使用生成式人工智能時，還能夠和它互動，對于不理解的問題進一步追問。生成式人工智能通過動態、雙向的溝通，不斷滿足學生需求，精準指導學生。其次，根據學生興趣、水平和學習風格，教師能夠為學生提供個性化的學習路徑和資源。借助生成式人工智能，教師能夠更好地分析學生的學習數據、行為、需求以及進展情況，及時調整教學內容和策略，從而提高學生學習效率，因材施教。同時，基于對學生優缺點的針對性分析，教師提出有針對性的指導方案，激發學生的學習興趣，從而增強學生學習動機，促使學生從被動學習向主動學習轉變，更好地彰顯學生的主體地位。

例如，教學歌曲《銀杯》時，教師利用生成式人工智能分析了它的情感。有學生提出疑問，教師再次將學生提問上傳至生成式人工智能，得到進一步回應，詳見表1。

（三）激發音樂課堂創造力：充分挖掘教師與學生的雙向動力

隨著“雙減”政策的實施，如何減輕師生負擔成為一個備受人們關注的話題。生成式人工智能以其高效、全面、便捷的特點，為教師和學生提供了全新的教與學的互動方式。教師通過生成式人工智能獲取教學資源，減輕教學壓力，職業效能感得到提高；學生通過生成式人工智能個性化地學習知識，避免重復、低效，學習興趣得到激發。在這樣的音樂教育中，師生的創新和探索欲望增強，音樂課堂創造力不斷提高。

在生成式人工智能加持的音樂課堂上，師生還擁有了更多的合作機會。如教師能夠將生成式人工智能作為一種具有創造性的工具，和學生合作創編音樂作品。這樣，學生不僅能夠從生成式人工智能中獲得創作的靈感，還能得到教師的精準指導，既培養了音樂技能，又提高了團隊合作和溝通的能力。

未來，隨著生成式人工智能的發展，教育領域可能會發生翻天覆地的變化，需要更多的復合教育者，即教師與學生都是教育認識活動和實踐活動的承擔者，處于主體的地位，從而更好地落實立德樹人根本任務。

二、生成式人工智能在音樂教育中應用的隱憂

（一）生成內容的風險管控與行業話語權危機

首先，生成式人工智能通過掌握大量數據得出結論和生成內容，它可能受到數據集本身的傾向影響。如果數據集存在偏見性的內容，生成式人工智能可能會生成或推薦具有偏見的音樂作品或觀點，進而影響學生的音樂欣賞和價值觀形成。

其次，生成式人工智能的算法和模型是由開發者設計和訓練的，他們的個人想法和價值觀可能會在其中體現。如果開發者在設計生成式人工智能的過程中加入特定的內容或偏好，那么生成的內容也將受到這些因素的影響，限制學生的多元性發展和創造性思維的形成。

最后，所生成內容的社會影響可能更為深刻。試問，隨著生成式人工智能的進一步發展與完善，音樂教師利用它生成的教學設計、輸出的教學內容非常優質，獲得普遍的稱贊。這種稱贊很容易變成一種行業話語權，逐步成為行業標桿。人們對于教師教學能力的評價則由生成式人工智能掌控，依附于它的標準之下，出現行業話語權危機。

（二）激發學生學習動機的“雙刃劍”

已有研究發現，人類大腦具有一種非常簡單的能效模式，又稱節能模式，指的是凡是它認為不重要的都不去做。這意味著人類對于生成式人工智能可能毫無抵抗力，不需要思維過程[2]。對于激發學生學習動機來說，生成式人工智能是一把雙刃劍：擁有正向學習動機的學生，會基于生成式人工智能，不斷完善自己的知識結構，形成創造性思維；擁有負面學習動機的學生，依賴性可能會更強，從而阻礙學生發展。

這一方面表現在使用生成式人工智能可能導致學生的音樂學習動機被削弱，過于依賴人工智能自動生成音樂作品，創作和表演的努力變得不再必要；另一方面，過于依賴生成式人工智能，導致學生忽視音樂學習的過程和對其深入理解，希望快速獲得成果。這種情況下，學生的學習動機可能局限于獲得表面的成果而忽略音樂學習的價值與意義。

（三）大數據與算法影響內容生成的準確性

音樂教育中，盡管生成式人工智能能夠為師生提供豐富的音樂作品和相關知識，但它并不保證準確性或權威性。首先，生成式人工智能的輸出結果是基于它所學習的數據庫和預訓練而來的，如果數據集存在錯誤或不準確的信息，它所生成的音樂作品或音樂知識也可能存在問題。其次，生成式人工智能并不具備真正的理解和判斷能力，它僅僅是根據輸入的數據和模型進行模式匹配和生成，無法深入理解音樂的含義、文化背景和情感表達等。因此，生成式人工智能可能會缺乏對音樂的深度理解和細微之處的把握，從而影響所生成音樂作品的質量和準確性。

三、結語

教育強則國家強，中國正從教育大國向教育強國邁進。著眼未來，教育強國的實現邏輯是依托數字化，推進數字教育，實現終身學習。立足當下，生成式人工智能的浪潮已經來臨，音樂教育的深刻變革與創新也是進行時，我們要加速利用生成式人工智能為音樂教育服務，“彎道超車”，有效釋放教與學的活力。

當前，生成式人工智能以其強大的算法和智能程度成為社交媒體的新熱點。然而，就它是否會取代音樂教師的問題而言，筆者認為不會。這次浪潮反而促使教育工作者深入思考：我們需要培養什么樣的學生？學生需要學習什么？不會被人工智能取代的學生應該具備什么樣的素養和能力？未來，重復性知識在社會中必然會失去價值，簡單的知識問答與實踐可以通過生成式人工智能實現。教育工作者的重要任務之一是培養學生的審美意識、科學的思維方式，以及正確的世界觀、人生觀與價值觀。從本質上說，人的創造性是永遠不會被取代的。面對生成式人工智能的浪潮，教師與其放任學生“濫用”生成式人工智能工具，不如引導學生正確且合理、理性且高效地使用它們。這既是時代發展的新趨勢，也是教師不可回避的責任。比爾·蓋茨曾表示，他很幸運地參與了個人電腦革命和互聯網革命，對這一刻同樣興奮。這項新技術可以幫助世界各地的人們改善生活，但與此同時，人們需要制定規則，讓人工智能利大于弊、普惠眾生。人工智能時代充滿了機遇和責任。這也是筆者心中所想。

生成式人工智能賦能的音樂教師，應該以學生為中心建設音樂課堂，提高個性化教學水平，依托數字化、立足大數據，讓因材施教成為音樂教育創新的重要突破口，推動音樂教育內在變革，提高學生綜合素養，讓“生成式人工智能+音樂教育”的未來可期。

參考文獻

[1]任愷.“互聯網+”背景下的課堂范式轉型[J].當代教育與文化， 2016（3）：59-64.

[2] 黃嵐.懶，可能是大腦開啟了“節能模式”[N].廣州日報，2018-12-08.

（作者宋程希系中國音樂學院研究生；任愷系中國音樂學院教育學院基礎理論教研室黨支部書記、主任、副教授）

責任編輯：孫建輝