生成式人工智能视域下的音乐教育变革与创新

宋程希 任恺

生成式人工智能是一种利用机器学习和人工智能技术实现自主学习和智能化决策的计算机系统。这种系统能够模拟人类的思维方式，具备语音识别、图像识别、自然语言处理和自主决策等能力。本文将基于当前“互联网+”音乐教育面临的问题，如资源生成性与人机互动性的缺失、内容准确性与生成个性化的缺失、无法支持复杂场景与开放问题，探讨生成式人工智能进入音乐课堂的优势与价值，分析其潜在问题和未来可能性，寻找信息技术与音乐教学深度融合的广阔空间。

一、生成式人工智能在音乐教育中应用的价值

数字时代对教师的信息技术应用能力提出了较高的要求，鼓励教师利用信息技术提升教学水平、创新教学模式，综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教学方式。

在当前“互联网+”音乐教育存在瓶颈亟待突破时，生成式人工智能的出现激起人们探索生成式人工智能在音乐教育中应用无限可能的兴趣。在音乐教育中应用生成式人工智能，具有以下价值与优势。

（一）赋能音乐教师：从单一生成向多元选择转变

生成式人工智能是一种基于庞大数据库和精密算法的技术，可以助力教师整合创造出丰富的教学资源。在生成式人工智能的加持下，教师能够充分利用生成式人工智能提供的多维度教育资源，实现教学内容从单一生成到多元选择的转变。例如，教师备课时，能够借助生成式人工智能，结合学情和不同作品风格，形成更为全面、精准的教学设计。同时，它还能在资源上为教师提供强有力的支持。

这一方面可以减轻教师准备教学材料和设计教学内容的负担。在大数据技术的支持下，教师能够更好地梳理出散落在互联网中的音乐作品、乐谱、科普资源等，节省了大量的时间和精力。例如，教学附点音符演唱技巧时，借助生成式人工智能，教师可获得详尽的歌唱技巧及教学策略。另一方面，生成式人工智能还可以基于算法自行“编创”。这不仅能够为教师提供无限的创作灵感和工具，还可以通过分析和学习大量的音乐作品生成各种风格与类型的音乐片段，模拟各种乐器的声音，使学生通过虚拟乐器进行演奏和表演。

音乐教师在备课时，还可利用生成式人工智能根据不同作品独立完成教学设计，获取教学目标、教学重难点、教学流程和教学评价等。如教学歌曲《银杯》时，教师可先将教学内容上传至生成式人工智能，让其生成一个符合艺术课程标准的歌唱课《银杯》的教学设计。之后，教师结合本班学情，对已获得的教学设计进行优化与完善，以期让自己的教学活动更加高效、全面且精准。

（二）落实以学生为中心的理念：从被动学习向主动学习转变

近年来，教育领域越来越强调要从以教学为主转向以学生为中心[1]。生成式人工智能搭建了个体与互联网动态双向交流的桥梁。首先，在与生成式人工智能的互动中，学生能够参与音乐创作、表演和欣赏等活动，激发创造力和表达能力，增强对音乐学习的兴趣和热情。学生在使用生成式人工智能时，还能够和它互动，对于不理解的问题进一步追问。生成式人工智能通过动态、双向的沟通，不断满足学生需求，精准指导学生。其次，根据学生兴趣、水平和学习风格，教师能够为学生提供个性化的学习路径和资源。借助生成式人工智能，教师能够更好地分析学生的学习数据、行为、需求以及进展情况，及时调整教学内容和策略，从而提高学生学习效率，因材施教。同时，基于对学生优缺点的针对性分析，教师提出有针对性的指导方案，激发学生的学习兴趣，从而增强学生学习动机，促使学生从被动学习向主动学习转变，更好地彰显学生的主体地位。

例如，教学歌曲《银杯》时，教师利用生成式人工智能分析了它的情感。有学生提出疑问，教师再次将学生提问上传至生成式人工智能，得到进一步回应，详见表1。

（三）激发音乐课堂创造力：充分挖掘教师与学生的双向动力

随着“双减”政策的实施，如何减轻师生负担成为一个备受人们关注的话题。生成式人工智能以其高效、全面、便捷的特点，为教师和学生提供了全新的教与学的互动方式。教师通过生成式人工智能获取教学资源，减轻教学压力，职业效能感得到提高；学生通过生成式人工智能个性化地学习知识，避免重复、低效，学习兴趣得到激发。在这样的音乐教育中，师生的创新和探索欲望增强，音乐课堂创造力不断提高。

在生成式人工智能加持的音乐课堂上，师生还拥有了更多的合作机会。如教师能够将生成式人工智能作为一种具有创造性的工具，和学生合作创编音乐作品。这样，学生不仅能够从生成式人工智能中获得创作的灵感，还能得到教师的精准指导，既培养了音乐技能，又提高了团队合作和沟通的能力。

未来，随着生成式人工智能的发展，教育领域可能会发生翻天覆地的变化，需要更多的复合教育者，即教师与学生都是教育认识活动和实践活动的承担者，处于主体的地位，从而更好地落实立德树人根本任务。

二、生成式人工智能在音乐教育中应用的隐忧

（一）生成内容的风险管控与行业话语权危机

首先，生成式人工智能通过掌握大量数据得出结论和生成内容，它可能受到数据集本身的倾向影响。如果数据集存在偏见性的内容，生成式人工智能可能会生成或推荐具有偏见的音乐作品或观点，进而影响学生的音乐欣赏和价值观形成。

其次，生成式人工智能的算法和模型是由开发者设计和训练的，他们的个人想法和价值观可能会在其中体现。如果开发者在设计生成式人工智能的过程中加入特定的内容或偏好，那么生成的内容也将受到这些因素的影响，限制学生的多元性发展和创造性思维的形成。

最后，所生成内容的社会影响可能更为深刻。试问，随着生成式人工智能的进一步发展与完善，音乐教师利用它生成的教学设计、输出的教学内容非常优质，获得普遍的称赞。这种称赞很容易变成一种行业话语权，逐步成为行业标杆。人们对于教师教学能力的评价则由生成式人工智能掌控，依附于它的标准之下，出现行业话语权危机。

（二）激发学生学习动机的“双刃剑”

已有研究发现，人类大脑具有一种非常简单的能效模式，又称节能模式，指的是凡是它认为不重要的都不去做。这意味着人类对于生成式人工智能可能毫无抵抗力，不需要思维过程[2]。对于激发学生学习动机来说，生成式人工智能是一把双刃剑：拥有正向学习动机的学生，会基于生成式人工智能，不断完善自己的知识结构，形成创造性思维；拥有负面学习动机的学生，依赖性可能会更强，从而阻碍学生发展。

这一方面表现在使用生成式人工智能可能导致学生的音乐学习动机被削弱，过于依赖人工智能自动生成音乐作品，创作和表演的努力变得不再必要；另一方面，过于依赖生成式人工智能，导致学生忽视音乐学习的过程和对其深入理解，希望快速获得成果。这种情况下，学生的学习动机可能局限于获得表面的成果而忽略音乐学习的价值与意义。

（三）大数据与算法影响内容生成的准确性

音乐教育中，尽管生成式人工智能能够为师生提供丰富的音乐作品和相关知识，但它并不保证准确性或权威性。首先，生成式人工智能的输出结果是基于它所学习的数据库和预训练而来的，如果数据集存在错误或不准确的信息，它所生成的音乐作品或音乐知识也可能存在问题。其次，生成式人工智能并不具备真正的理解和判断能力，它仅仅是根据输入的数据和模型进行模式匹配和生成，无法深入理解音乐的含义、文化背景和情感表达等。因此，生成式人工智能可能会缺乏对音乐的深度理解和细微之处的把握，从而影响所生成音乐作品的质量和准确性。

三、结语

教育强则国家强，中国正从教育大国向教育强国迈进。着眼未来，教育强国的实现逻辑是依托数字化，推进数字教育，实现终身学习。立足当下，生成式人工智能的浪潮已经来临，音乐教育的深刻变革与创新也是进行时，我们要加速利用生成式人工智能为音乐教育服务，“弯道超车”，有效释放教与学的活力。

当前，生成式人工智能以其强大的算法和智能程度成为社交媒体的新热点。然而，就它是否会取代音乐教师的问题而言，笔者认为不会。这次浪潮反而促使教育工作者深入思考：我们需要培养什么样的学生？学生需要学习什么？不会被人工智能取代的学生应该具备什么样的素养和能力？未来，重复性知识在社会中必然会失去价值，简单的知识问答与实践可以通过生成式人工智能实现。教育工作者的重要任务之一是培养学生的审美意识、科学的思维方式，以及正确的世界观、人生观与价值观。从本质上说，人的创造性是永远不会被取代的。面对生成式人工智能的浪潮，教师与其放任学生“滥用”生成式人工智能工具，不如引导学生正确且合理、理性且高效地使用它们。这既是时代发展的新趋势，也是教师不可回避的责任。比尔·盖茨曾表示，他很幸运地参与了个人电脑革命和互联网革命，对这一刻同样兴奋。这项新技术可以帮助世界各地的人们改善生活，但与此同时，人们需要制定规则，让人工智能利大于弊、普惠众生。人工智能时代充满了机遇和责任。这也是笔者心中所想。

生成式人工智能赋能的音乐教师，应该以学生为中心建设音乐课堂，提高个性化教学水平，依托数字化、立足大数据，让因材施教成为音乐教育创新的重要突破口，推动音乐教育内在变革，提高学生综合素养，让“生成式人工智能+音乐教育”的未来可期。

参考文献

[1]任恺.“互联网+”背景下的课堂范式转型[J].当代教育与文化， 2016（3）：59-64.

[2] 黄岚.懒，可能是大脑开启了“节能模式”[N].广州日报，2018-12-08.

（作者宋程希系中国音乐学院研究生；任恺系中国音乐学院教育学院基础理论教研室党支部书记、主任、副教授）

责任编辑：孙建辉