冉童欣
经济与科技的飞速发展, 给人类社会带来了巨大变化, 教育领域紧随潮流, 在教学中引入人工智能技术,音乐教学更是紧抓机遇, 甩去古时的 “口口相传”。 人工智能技术作为新型的教学辅助手段, 正在被越来越多的音乐教育工作者重视并积极运用。[1]
传统音乐教学模式以面对面的班级教学为主, 即教师在课堂上通过讲解、 示范和受教育者的模仿来传授音乐知识和技能。 其主要特点包括: 1.教师作为教育花坛的 “统治阶级”, 进行 “填鸭式” 教学。 教师在教学过程中起主导作用, 受教育者被动接受教师的指导和教育。 如此, 音乐教育更像是音乐匠人的培养方式。 2.重视理论知识和技巧训练的传授。 传统音乐教学注重受教育者对理论知识的学习和技巧的训练, 强调基础知识和技能的掌握, 一定程度上忽视对受教育者音乐兴趣爱好的培养, 阻碍受教育者的音乐创造能力与音乐审美能力的提升。 3.以演唱或演奏为主要形式。 传统音乐教学较为重视升学、 考试或比赛结果, 注重受教育者的演奏技能和表演能力的培养, 易导致受教育者艺术理念过于狭隘, 从而忽视音乐作品的情感表达。
在当下音乐教学的过程中, 存在许多问题与挑战,例如: 1.受教育者个体差异。 受教育者在音乐学习方面的起点、 兴趣、 天赋等各方面各不相同, 传统教学模式难以满足个性化需求, 易导致受教育者学习动力不足或学习效果不佳。 2.教学资源不足。 音乐教学需要大量的教学资源, 如乐器、 场地、 乐谱、 录音设备等, 传统教学模式受资源有限性的制约, 难以满足受教育者的实际需求。 3.评估方式单一。 传统音乐教学主要以考试、 演唱或演奏等艺术理论与艺术技巧评估为主, 忽视了对受教育者音乐综合素养的全面评价, 无法准确反映受教育者的实际水平和潜力。 4.教师专业发展。 教师在音乐教学中面临教学方法的更新、 教学内容的润色、 教学资源的获取和应用、 个人专业能力的提升等挑战, 需要更多的支持和培训。 5.培养目标不清晰、 教育体系不完善、受教育者实践经历较少等, 导致学生的综合能力与教育目标要求存在差距, 普遍缺乏足够的竞争力。
传统的音乐教学模式, 在一定程度上推动了音乐教育的发展。 现如今, 传统的音乐教学模式已不再完全适合于新时代音乐课程的教学, 也不再能满足新时代音乐学习者的需求。[2]
中北大学艺术学院作为一所具有丰富艺术教学资源和优秀师资力量的高校, 在音乐教学方面面临以下现状和需求: 1.受教育者个体差异大。 中北大学艺术学院拥有众多受教育者, 但其在音乐学习的起点与兴趣方面存在差异, 需要个性化的教学方法和资源支持。 2.教学资源有限。 中北大学艺术学院的音乐教学资源有限, 如乐器设备、 录音设备等, 需要通过创新手段提高资源利用效率和受教育者的实践能力。 3.评估方式需要多样化。传统的考试及演唱、 演奏评估方式无法全面评价受教育者的音乐综合素养, 中北大学艺术学院需要探索更加多样化的评估方式, 注重受教育者的创造性、 表达能力和音乐理论的应用能力。 4.教师专业与素养发展。 中北大学艺术学院的音乐教师需要更加精进自身的教学能力和专业素养, 积极探索与创新教学方法和教学资源, 以适应音乐教育的发展需求。 部分课堂仍然以传统的授课模式为主, 老师们运用部分技术, 但更多是局限在将其作为教学工具, 而不能将现有技术和音乐学科进行深度融合。 5.受教育者音乐实践经历较少, 需要不断创设真实情境, 增强受教育者参与性与实践性, 增强其临场应变能力。
综上所述, 传统音乐教学模式存在的问题和挑战对于中北大学艺术学院的音乐教学同样存在。 因此, 中北大学艺术学院的音乐教学需要借助新的教育技术和教学模式, 以满足受教育者个性化需求、 提高教学效果, 培养受教育者的创造力及综合素养等。
音乐作为一种传情达意的精神载体与分享审美趣味的艺术形式, 其教学与人工智能技术之间的融合比其他专业与人工智能技术整合更加自然, 而人工智能技术在音乐教育领域的应用正在逐渐展开, 为音乐教学带来了更加崭新的可能性和机遇。 如, 人工智能技术可为教学双方提供高效的智能推荐系统, 提高与音乐的互动性。或将其作为音乐创作的辅助工具, 通过分析大量的音乐数据和模式, 生成不同的和声进行、 旋律段落、 节奏模式或填补歌词的空白部分, 为教学双方提供音乐创作灵感或是创作起点。 人工智能还可以提供音乐创作的技巧和指导, 例如如何构建和声、 创造曲调和进行曲式安排。[3]此外, 人工智能技术还可以模仿特定风格或特定艺术家的音乐, 帮助教学双方探索不同的音乐风格。 基于人工智能的个性化学习系统, 可以根据学生的学习特点和进度, 提供个性化的学习材料和个性化的教学方案。利用学生的学习数据和模式进行分析, 了解他们的强项和薄弱点, 并为每个学生设计定制化的学习计划。 还可以作为虚拟音乐教师或辅助工具, 提供个别化的指导与练习支持。 定制化学习系统可以根据学生的能力和兴趣提供有针对性的练习、 音乐理论知识和技巧训练, 以促进学生的个人成长和进步。 这些工具可以使用机器学习和音频分析算法, 实时分析学生的演奏或歌唱, 检测错误和改进的空间。 虚拟指导工具可以提供技巧纠正、 艺术性指导和表演建议, 帮助受教育者改善演唱或演奏技能及音乐表现能力。[4]通过与受教育者的互动, 根据其进展实时调整指导内容, 提供个性化的学习路径和挑战。人工智能技术的发展, 为音乐教学的教学理念、 教学方式、 教学手段、 教学模式的创新带来了全新思路并提供以技术支持。
简言之, 人工智能技术作为先进的科技手段, 在音乐创作、 数据预测及数据分析与处理等方面有着传统技术所无法替代的优势和特色, 作为音乐教辅工具的使用, 给传统音乐教学手段的改革带来了巨大的便利与深远的影响。 科技进步让人工智能技术不断更新与完善,相应, 技术的应用技能要求也随之提升, 施教主体应积极主动学习, 尽量熟练掌握崭新的教学技术。[5]
中北大学现有人工智能与计算机视觉研究所、 大数据与视觉计算研究所、 大数据与网络安全研究所, 从事大数据、 人工智能方向的研究。 其中, 人工智能与计算机视觉研究所, 起源于1998 年成立的多媒体仿真研究室, 2005 年院系改制后更名为虚拟仿真与可视化研究所, 2014 年依托研究所的虚拟仿真研究成果获批计算机及应用国家级虚拟仿真实验教学中心。 随着研究内涵的不断延展, 2020 年更名为人工智能与计算机视觉研究所。
中北大学艺术学院也早于2019 年在校园瑾瑜国际会议中心, 邀请开南大学黄志方老师与北京和弦佳佳人工智能科技有限公司总经理周家浩分别做 “人工智能音乐科技” 和 “人工智能与优质音乐教育产业的实际应用” 的讲座。 讲座之中, 黄老师讲述了人工智能音乐科技四部曲, 包括: 智能自动作曲的应用、 世界通用虚拟乐器应用、 虚拟歌手影像与歌声合成、 音乐治疗相关应用。 内容涵盖了人工智能自动作曲基本原理与自动作曲架构、 人工智能自动作曲系统的作品、 人工智能自动作曲的发展前景和未来的发展方向等方面。 在研讨会的现场, 黄老师还特意播放了由AI 作词与自动作曲整合技术而成的歌曲 《梦中追寻》。 周经理介绍了人工智能在音乐教育中的实际应用, 通过软件music++的开发, 构建 “人工智能音乐教育4.0” 平台, 基于人工智能机器学习来分析音乐演奏中所存在的问题, 通过AR、 多维度视频、 互动乐谱、 可视化作品分析、 可视化演奏分析、 音乐教育平台4.0 等方面来分析学生问题, 一方面可以提升学生学习效率, 另一方面可以让老师和家长更好地了解学生并解决学业问题。[6]
由此可见, 人工智能技术的应用可为中北大学艺术学院的音乐教学提供崭新的教学思路与诸多便利。 通过music++相关类型软件的开发所构建的 “人工智能音乐教育4.0” 平台, 可对受教育者的音乐学习进行多维度实时智能评估与反馈, 明晰受教育者的学习强项与学习薄弱点, 有的放矢, 在有效增强课堂教学针对性的基础之上, 为受教育者的课后温习指明方向。 在音乐创作与编曲方面, 人工智能技术中的多种数字音频技术与软件可在创作过程之中, 任意选择伴奏乐器, 并辅助音乐创作者进行作曲和创作, 且创作者所创作的旋律可通过视觉和听觉进行直观呈现, 使平面教学内容立体化。 这样的辅助工具可以帮助创作者拓展创作思路和表达方式。音乐创作维度的扩充, 激发创作者的创造力及其创新能力, 提升其创作积极性。 其虚拟现实与增强现实技术更为中北大学音乐教学提供虚拟乐器与演奏环境的模拟,受教育者可以通过与虚拟乐团或是虚拟歌唱家、 虚拟演奏家的互动, 提高演唱演奏技巧、 音乐表达能力和协作能力。 如中北大学艺术学院2023 年的 “艺工融合”, 引进了钢琴远程教学系统, 实现高科技异地现场同步教学, 师生通过联网的自动演奏钢琴 “实时直播” 键盘和踏板的动作, 清晰交流基本功的练习和乐曲弹奏的处理。 实现远程现场同步钢琴实时教学这种虚拟演奏和合奏的体验, 可以为受教育者提供更多的演奏机会和表现舞台, 增强其演出的经验积累, 拓宽他们的音乐视野,提升表演能力。
人工智能技术的应用使得中北大学艺术学院的音乐教学面貌焕然一新。 例如, 在音乐创作方面, 人工智能音乐技术的发展极大拓宽了作曲人的乐思, 赋予了音乐创作无穷的可能性; 人工智能音乐系统可以带给我们更多的音色、 可以让枯燥的音乐理论知识更加生动有趣;人工智能音乐技术减轻施教主体的固定工作量, 帮助施教主体更加准确地表达音乐, 为多媒体课件制作和教学提供更多更新的素材、 为受教育者提供更多的演唱或演奏机会和舞台以增强其经验积累……
虽然人工智能在音乐教学中具有许多应用潜力, 但它并不能完全取代音乐教师的角色, 音乐教育仍然需要人性化与情感交流。 音乐教师在音乐教育中仍然起着至关重要的作用, 他们能够为受教育者提供人性化的指导、 情感支持以及艺术性的培养。 人工智能技术应该始终作为教师的辅助工具, 与传统的音乐教学方法相结合, 共同为学生提供丰富多样的学习体验和支持。
此外, 人工智能在音乐教学中的应用还面临着一些挑战和限制。 例如, 音乐教育中的情感和表达是至关重要的, 而人工智能很难完全理解和模拟人类的情感和表达方式。 音乐作品之中包含着人类丰富的主观审美和表达, 人工智能很难准确理解和评估音乐作品的艺术性以及人类的创造力和解释能力。 因此, 在情感交流和艺术性方面, 人工智能仍然存在一定的局限性。 另外, 技术的依赖性和可访问性也是一个问题, 人工智能在音乐教育中的应用通常需要先进的技术设备和高速的互联网连接。 然而, 这些技术在一些地区和学校可能存在访问困难或经济限制, 无法提供先进的技术设备和高速互联网连接, 导致学生无法充分利用人工智能在音乐教育中的优势。 在师资方面, 要求教师既要熟练运用先进技术与各类设备, 又要兼备音乐文化素养, 仍具备一定的挑战。 因此, 在应用人工智能技术时, 需要综合考虑教学目标、 学生需求和可行性等因素, 并不断进行师资力量的强化, 以期实现更好的教学效果。
随着人工智能等新兴技术的开发应用, 推动了音乐教育领域新变革。 依托国内技术研发上的突破, 智能教育也正式成为音乐教育行业发展的新亮点, 中国音乐教育发展逐渐向 “智能化” “数字化” “多元化” 方向推进。 因此, 在中北大学研发落实智能创作、 智能乐器、人机交互式智能教辅系统、 数字教学模式具有重要意义。 同时, 研究还需考虑人工智能技术对音乐艺术教育可能带来的挑战, 如隐私保护、 师资力量的强化等。
综上所述, 尽管互联网和人工智能为音乐教育带来了新的机遇, 但传统的面对面教学模式仍然是音乐教育的重要形式。 在互联网背景下, 传统音乐教学模式融合了在线学习平台和资源, 同时利用人工智能技术提供个性化的学习和辅助工具。 然而, 人工智能在音乐教育中仍需应对情感交流、 艺术性和技术依赖等挑战。 因此,传统音乐教育和人工智能技术应该相互结合, 以更好地满足学生的需求, 提高音乐教育的质量和效果。