浅谈“人工智能 +音乐教育”

杨柳

单位所在省市： 北京

单位所在地邮编：100032

摘要：

人工智能是当今世界最受瞩目的话题之一，而人工智能与教育的结合更是引发了全社会的广泛关注，在高中音乐教学中引入人工智能，成为教育界日益关心的问题。现阶段，“人工智能+音乐教育”最大的应用场景是通过与机器学习技术相结合的教学方法，对学生从多方位进行分析，通过机器学习匹配音乐教学，实现因材施教，提高教学质量和效率。但音乐教学也有其独特性，在涉及音乐的情感等感性问题的时候，人工智能所能发挥的作用无法与教师相提并论。当前，虽然“人工智能+音乐教育”算法模型尚未成熟，但其趋势不可逆转，教师要逐步适应与学习新的教学模式。

一、“人工智能+音乐教育”的背景

教育事关国家发展和民族未来，近年来，随着人工智能的不断发展，将人工智能应用于教育也从理论走向实践。“人工智能+教育”的应用场景非常丰富，功能也各有侧重，主要有以下几个方面：

1.实现个性化教学。通过海量数据，追踪每位学生的特点，构建精准的学习支持模型，给予个性化指导，实现因材施教。

2.服务陪伴型自学。通过智能机器人学伴与玩具、特殊教育智能助手等支持工具，实现更好地自我学习。

3.给予科学评价。对教学效果和学生问题解决能力进行智能评价，提高教学反馈的时效性和准确性。

4.改善教学环境。实现物理空间和虚拟空间的融合，促进资源的有效配置和教育公平。

作为高中教育的重要一环，音乐教育是否能从这种新技术所带来的效率提升中受益呢？

在教育领域，无论是哪一个学科，都存在普遍的难题，不同的学生掌握的程度会有所差异，学习音乐也是如此。有的学生乐感很好，音乐鉴赏能力也很好。但是部分同学音乐基础相对较弱，如果采用完全相同的教育方式，很可能会使这部分同学失去学习音乐的兴趣。这就需要教师在教课的时候因材施教，针对不同学生的不同喜好以及各自擅长的方面进行培养。然而在教师了解学生的过程中常常伴随着以下实际问题：第一，教学推进较快，教学方案的制定必须在有限的时间内快速完成，而教师没有充足的时间对每一个学生进行充分了解。第二，单纯依靠教师与学生谈话的方式对学生进行了解，缺乏对于学生多维度的分析，往往使得判断的准确性降低。第三，不同教师对于学生特质理解不同，在每学期更换任课教师后，对于学生的教学方案设置可能出现较大的差异，不利于学生的成长。

正是在这样的背景之下，人工智能开始走进教育领域。借助机器学习的分析能力，辅助教师对学生进行分析，并针对性解决了上述三个问题。首先，使用训练好的分析模型，输入学生的基本情况信息，可以快速形成学生的参考教学方案，大幅提升教师指定教学方案的速度。其次，通过实际教学效果的反馈，还可以优化分析模型，增加分析学生特质的参考维度，进一步提高分析的的准确性。最后，精准的分析模型可有效对学生进行分析，从而提高教学方案设计的科学性和准确性，可辅助教师为更多的学生讲授差异化的内容，让学生更好地在音乐课上展现自己的个性，提高对音乐学习的兴趣，为更好地贯彻《新课标》关于音乐教学的精神提供良好支撑。

二、“人工智能+音乐教育”的发展脉络和基本原理

（一）发展脉络。

人工智能（Artificial Intelligence），是上世纪50年代首次提出的新概念，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能理论提出以后，受到了科学界的极大关注，并在随后的几年中取得了突破性进展，但其发展历程并非一帆风顺，60年代以后便很快进入了低迷期。

80年代中后期，神经元网络的技术打开了人工智能的新天地，智能翻译、专家系统和故障诊断等人工智能产品开始出现在人们的日常工作和生活中。

90年代以后，随着互联网技术的快速发展，人工智能开始步入稳步发展的轨道，尤其是1997年IBM深蓝计算机(Deep Blue)战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为当年全球瞩目的大事件。

进入21世纪以来，随着大数据、云计算、物联网等信息技术的进步，风险投资资金大量涌入，人工智能的发展驶入快车道。2001年，由斯皮尔伯格执导的科幻大片《人工智能》上映，让越来越多的普通大众对人工智能产生了浓厚的兴趣。十五年以后的2016年，谷歌公司AlphaGo一举战胜围棋世界冠军李世石，更是让人工智能成为人们茶余饭后的谈资。

专家系统是人工智能最重要领域之一，可以通过已经积累的数据或知识解决人们日常遇到的一些问题，人们可以像请教一些专家一样去请教专家系统，大大提高了人们日常的工作效率。如今，人工智能已经在医疗、交通、金融、安防等各个领域广泛应用，“人工智能+教育”作为人工智能的专业应用领域之一，也越来越受到社会的关注。现阶段国内“人工智能+教育”较多地体现自动判分、自动搜题、练习智能推送等方向。据报道，国内已经有中小学利用知识图谱等先进技术为学生画像，给不同的孩子推送不同的作业，合理测算每个孩子作业量，提高教学效率和效果。可以预见，随着技术的不断进步，人工智能在教育领域的应用将更为广泛，根据学生的特点制定差异化的教学方案已经成为可能。

（二）基本原理。

“人工智能+音乐教育”，就是机器学习与音乐教育相结合的实践。学生来自不同地域、不同家庭、不同教育环境，每个人都是富有个性的个体，他们的审美观念、情感表达方式、基础知识等个体特征会直接影响他们的音乐学习，因此深入了解学生是贯彻因材施教的第一步。传统的基于一对一沟通了解学生方式可以通过如下途径来实现：

1.通过日常交流了解学生。主要包括通过访谈的形式了解学生参加学校活动、演出、社会实践等信息，来了解学生的性格与个性。

2.通过专业知识探讨了解学生。主要包括测试、问卷等形式了解学生的音乐常识、乐器了解、演奏的偏好等。

3.通过观摩了解学生。主要包括观摩以往公开场合的表演了解学生的心理素质与专业素养。

4.观察研究学生的音乐天赋特点。如在钢琴教育中观察学生的特点，针对性地布置一些差异化的练习曲，了解学生的技术基础和乐感。

随着人工智能技术的逐步成熟，上述过程可以通过机器来高效地完成。下面，介绍一种典型的基于人工智能的学生特质分析与教学方案，方案的目的在于通过对学生特质信息的采集和分析，建立学生的学习能力偏好模型，使得教师可以根据学生学力、偏好等制定差异化的教学方案。具体方案如下：设计采用机器学习的训练模型，把前述对学生的了解方向作为观测维度输入计算机，由计算机辅助为上述学生特质建立学生特质训练模型（学生多维特质信息可包括学生参与活动、音乐常识、天赋特点等）。首先，把学生非实时的数据作为历史数据输入系统，训练特质参考模型，形成离线模型。第二，通过调查问卷以及问询的方式收集学生实时信息，输入系统，对输入的多维数据进行建模，形成多维特征匹配模型。第三，加载离线模型，与多维特征匹配模型共同作用，生成学生渴望（或适合）接受何种教学的偏好特质报告。最后，根据对学生个人以及其同学的局地信息询问，生成最终的特质报告，并指导教师实行差异化的教学方案；特质报告要多次持续反馈给算法模型，提高算法模型的准确性。

通过以上的人工智能方法可以对传统方案中学生的基础、性格、兴趣乃至自身特点进行精准的估计和判断，深入挖掘定位学生的特质，从大数据分析角度获取学生的最优教学方案，同时通过教学反馈深度优化决策模型，进一步提高教学匹配的效果。

三、“人工智能+音乐教育”的前景

音乐是与生活紧密联系，对人的全面发展起着重要作用。作为培养创新力的重要组成部分，音乐教育对于培养未来的科学家、文学家、艺术家等各领域的领军人才，具有非常重要的意义。

新《普通高中音乐课程标准》大大加强了音乐课程的教学力度，着力培育、发展以审美感知、艺术表现和文化理解为核心的音乐学科素养。普通高中音乐教育课程设置共六个模块：音乐鉴赏、歌唱、演奏、创作、音乐与舞蹈、音乐与戏剧表演，其中以音乐鉴赏为主体。作为音乐老师要有正确的引导，让学生学会用科学的方法欣赏音乐，从提高学生的音乐审美，陶冶学生的情操，丰富学生的情感。

如果按照用户来区分，音乐教育领域的人工智能可以分为针对教师的工具和针对学生的工具（如智能陪练）。笔者作为一名高中音乐教师，始终对人工智能在课堂音乐教育领域的应用充满期待。在现有的的教学模式下，面对同样的教学大纲和目标，教师针对同一年级的所有学生，所教授的内容、课时安排甚至是课后的测试等几乎完全相同。而随着社会的快速发展，学生知识和特点的个性化差异越来越突出，已经逐渐不能满足于统一、同质的课堂教育。比如，有的学生对中国传统音乐非常热爱，有的学生对西方音乐兴趣浓厚，对相应领域的知识掌握各不相同；即使是同样热爱西洋乐器的学生，因为自身性格和天赋的影响，喜欢弹奏的乐曲类型也会有非常大的差异，有的擅长婉转悠扬、情感细腻的乐曲，有的更喜欢狂野奔放、刚劲有力的类型。在现有的教学课堂下，很难进行针对性的教学和指导。运用人工智能进行因材施教的现实意义非常突出。随着《新课标》要求的逐步落实，为了更有效率同时更为准确的对学生实行因材施教，采用人工智能等信息技术辅助教师完成课程安排部分的工作可以使教师把更多的精力投入到教学中去。因而开展利用信息化技术分析了解学生进而开展差异化教学将是一种十分有益的尝试。因此，在高中课堂引入人工智能技术的前景是十分广阔的，不仅大大提升了教学的效率，而且有助于解决几千年来因材施教面临的一系列技术难题。

但应该清醒地认识到，引入人工智能的目的是为了给教师赋能，提供一个辅助的工具，教师在教学过程中的核心地位是无法替代的。因为无论科技如何发达，高中教育阶段，理论知识基础仍然是音乐学习的重点之一。此外，音乐教育与其他文化课还存在一定的差异。虽然音乐也有一些既定的概念和知识点，如音阶、节奏、节拍、长短调等，人工智能可以帮助分析音乐的旋律、节拍，但是一旦涉及音乐的情感等感性问题的时候，机器是无法替代教师的。单就音乐鉴赏而言，无论是感官欣赏、感情的欣赏，还是理智欣赏，人工智能所能起到的作用其实是很小的。因为听众能够能把自己的感情与音乐结合，当听到一首音乐会想起一个人，或者一个情境、一段经历，和音乐产生了共鸣，感受到音乐的美，感受到它的情感和表达。音乐往往因为不同人的诠释而产生不同的情感，例如不同的乐队演奏贝多芬《第九交响曲》所表达的音乐一定是略有不同的，不同的听众在欣赏时的所思所想也不尽相同，即使是贝多芬每一场的演出都是无法完全复制的。但对于人工智能而言，不论何时何地，那只是一串数字的符号。所以有人曾预言，未来人类生活中很多事情都可以由人工智能来完成，但是有两项工作是无法被取代的，一是音乐创作，二是创造性的绘画。笔者深以为然。

人工智能与音乐教育的结合是大势所趋，未来不论是智能设备还是虚拟现实技术都会越来越多地应用到高中课堂，改变教育的方式。在课堂之外，语音测评、自动批改、智能陪练等工具也会推动学习效率和质量的提升，尤其是远程在线教育的普及，也将帮助更多热爱音乐的偏远地区的孩子们有机会接受更高质量的音乐教学，促进教育的公平。但在推进“人工智能+音乐教育”应用的过程中，还有很多问题需要思考和解决，比如成熟的“人工智能+音乐教育”算法模型何时出现、学生的隐私如何保护、家长在新的教学模式下角色如何转变等。教师也需要始终保持开放的心态，积极拥抱新的技术变革，探索采用新的教学模式，永葆学生对音乐的热爱，不断提升教学质量。

参考文献：

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