高校影視聲音設計課程改革的跨學科審視

文/劉臻

隨著《加快推進教育現代化實施方案（2018-2022年）》的發布及“六卓越一拔尖”計劃2．0的啟動，推進教育現代化、提高高等教育人才培養質量和服務經濟社會發展能力成為中國高等教育的一次“質量革命”。大力發展新工科、新醫科、新農科、新文科成為教學改革實踐中的重要探索方向。在新時代背景下，“人工智能+媒體融合”成為科技創新與傳播轉向的必然趨勢。經由“智能—媒體”的邏輯嵌入，人工智能不僅從技術、要素、范疇等方面與新媒體形成了“互動相加”，還從媒介進化的角度推動了“全媒體”到“智媒體”的智能建構，促成了人工智能與新媒體的“互構相乘”，生成了“人工智能×媒體融合”“互融共生”的新生態。如今，聲音研究是一個涉及政治學、經濟學、文化研究、文學、藝術、社會學、建筑學、心理學、生物學、生態學、物理學等專業領域的跨學科學術與實踐活動。基于聲音研究及其教學跨學科的特點，教師需具備多學科知識產出的能力和理念并在教學實踐中不斷進行深入研究，以調動“學教”積極性，提高“教學”有效性，真正實現跨學科教學的價值。

一、跨學科視域下聲音設計課程的教學現狀

伴隨“人工智能+”的推進，智能化的聲音設計教學呈現出“融媒交互”“多元建構”“交叉滲透”等手段和理念的創新。基于“移動互聯網+”、虛擬現實（VR）、增強現實（AR）、5G等信息技術的發展，研究當前聲音設計課程的教學理念、教學模式已成為聲音設計教學改革發展的重要問題。

1．從“單向講授”到“融媒交互”。在人工智能、媒體融合的影響下，科學技術賦能教育教學全過程。2018 年教育部印發《高等學校人工智能創新行動計劃》，提到“加快人工智能在教育領域的創新應用，利用智能技術支撐人才培養模式的創新、教學方法的改革”，并指出積極探索“人工智能+X”的人才培養模式。基于跨學科教學而言，從“學習技術的運用”到“運用技術去學習”，再到“利用技術變革學習”，這一揚棄和自我革新的過程，顯示出技術賦能對于“教學關系”轉變的重要性。當然，以單一學科為基礎的講授模式是跨學科教學的基礎和保障。在學生有效掌握單一學科知識的前提下，嘗試通過建立不同學科間的聯系，并借助智能媒體從跨學科的角度去分析、解決問題，從而達到運用新技術進行跨學科教學的目的，最終培養學生跨學科學習的能力。

傳統聲音設計教學包括“拾音—擬音—錄音”、聲音編輯、聲音處理與制作等技術，主要以教師“單向講授”的示范性教學為主，但隨著人工智能和教學新媒體的介入，聲音設計教學在媒體融合環境能根據學生的學情、習慣、預期，輔助搭建學習預案，高效完成聲音設計教學綱要等工作。“Orb Composer”作為標志性的智能化聲音設計系統，它的誕生在聲音設計課程教學中具有重要意義。在“Orb Composer”的模板中，管樂音色、弦樂音色、鍵盤音色、電子音色等豐富的聲音素材和常用的聲音風格、節奏形態，如Pop—Rock、Ambient等都依據系統預設。學生只需根據教學終端的智能引導進行聲音速度設置、節奏安排及調性布局，以及和聲、織體選擇及音色加載等操作，系統便會根據設定，即時創作相關風格、情緒的聲音作品。

2．從“單一呈現”到“多元構建”。科技伴隨社會發展，知識的輸出方式也發生了改變。從不同學科間知識的零星銜接到相互支撐、滲透開始走向常態，曾經單一學科的認知語境被逐步打破，轉變為一種多學科融合狀態下的知識構建。在跨學科教學的新常態下，曾經“隱性狀態”的單一知識呈現逐步轉向“顯性狀態”的多元知識建構。教師講授不再是知識傳遞的唯一途徑，在“人工智能×媒體融合”的環境下，學生可根據自身需求借助不同的智慧媒介達成學習預期。

基于聲音設計的跨學科特點，單純依靠藝術或理工學科的知識架構，顯然不足以呈現聲音設計教學的全貌。醫療、心理、影視、統計、經濟等領域的相關研究都為聲音設計學科提供理論及實踐支持。隨著“人工智能×媒體融合”的不斷推進，從“全媒體”到“融媒體”再到“智媒體”，媒體行業中的聲音設計人才需求已發生巨大變化，如何培養多學科知識儲備，兼具批判性思維、終身學習理念的“人”成為努力目標。跨學科聲音設計課程的改革，不僅給學生提供一套可操作的智能化教學終端，更重要的是使學生通過智能化終端的交互學習，培養自主學習的能力，在課前、課后與課堂教學的聯系中，形成跨學科的認知習慣和思維能力。

3．從“單科架構”到“交叉滲透”。縱觀聲音設計學科的發展，傳統課堂單科架構的教學模式在一定程度上“隔離”了知識間的互融和滲透。但隨著“人工智能×媒體融合”的賦能而展現出的教學優勢，打破學科間壁壘的訴求會愈發明顯，跨學科教學的目的不是學科對立，而是延展學科邊界。

在聲音設計課程改革中，傳統和聲、曲式、復調、配器等單科理論化的訓練模式逐漸走向以智能媒體參與、學科知識交叉、人機交互式的綜合化聲音教學模式。以“SonicFire”為例，這套智能聲音設計系統以交叉學科為背景進行開發，并設計有大量聲音信息數據庫，能夠自動化分析和有效識別、提取、處理影像情緒。“SonicFire”還能根據“影像—聲音”表達的需求，結合情感計算進行音樂信息檢索并展開智能化的聲音設計。以聲音為識別特征的智能化檢索技術為聲音生成提供技術保障，通過情感計算、音高認知、語義分析等技術，識別影像表達所需要的聲音表演，智能篩選、建構、并設計出匹配的聲音文本。“SonicFire”如同專職聲音設計指導師，結合學生的學習需求，智能化處理不同影像的聲音事件。在聲音設計教學中，人工智能、大數據等技術的逐步覆蓋，智能交互媒體像是大型聲音信息數據庫，結合運算引擎及數據庫豐富的聲音素材，形成一套聲音設計智慧教學終端。

二、跨學科視域下聲音設計課程的改革趨勢

“人工智能×媒體融合”環境下的聲音設計教學促使教學技術和教學資源深度融合創新，教師角色的重構、學生主體的回歸、教學結構的優化，為學生開展體驗式、混合式及個性化方案制定的學習提供了強有力的技術保障。據此，以建構和詮釋智能化人機協同的聲音設計教學改革新模式，并為聲音設計課程改革指明方向。

1．人機協同：教師角色的重構。人工智能的關鍵技術有機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特征識別、虛擬現實和增強現實等。在“人工智能×媒體融合”的推進下，跨學科教學助力課程改革發展，傳統的“教師”角色面臨重構。人機協同智能教學介入課堂，教師需要在不同教學場景中學會適應人機協同工作。“教師”這一定義的外延會逐漸擴展，如“人工智能協同師”“智能學習障礙分析師”“未來學習生涯規劃師”等新的“教師”角色將不斷誕生。

傳統聲音設計課堂中的教師以單科知識結構的講授、分析、考核為主要特點，但伴隨人工智能的參與，人機協同教學以引導、探究、合作等新的學習方式為特征。在人工智能、大數據、新媒體技術的不斷更新下，傳統“教師”角色亟待重構。不久的將來，以單一學科化講授的教師角色，或將被“超學科”、綜合化的人機智能協同教學方式所優化。

在未來的聲音設計教學關系中，“教師”角色或更多傾向于“助教”，協助人工智能輔助學生設定學習計劃、調整學習預期、培養學習愿景，制定個性化學習方案等。教師在聲音設計教學的情緒、情感、心理等方面的育人作用會更加明顯，如引導學生發現、思考、解決“影像—聲音”關系的辯證問題，輔助學生在體驗性自主學習過程中養成良好的聲音思維、分析聲音現象、搭建聲音觀念、內化聲音技法，綜合創造新的聲音表現。在智能化人機協同的學習關系中，“教師”的角色也類似“學習顧問”，跟進學生的學習進度，收集反饋學習中的各種問題。在新的教學關系中“教師”角色或將轉變為“協助師”“建議師”或“規劃師”。伴隨傳統“教師”的身份轉變，傳統教師觀和職業觀也面臨重構。

2．自我向度：學生主體的回歸。伴隨科技的發展，尤其是人工智能的日益崛起，傳統聲音設計課堂教學模式中的教師、學生、教學要素等覆蓋教學過程的各個部分或都將受到影響。在人工智能介入教學活動后，學生對于“學習”及在“教學”關系中“學”的主體意識、主體權力及主體地位越發明顯。作為學習主體的學生，既有自主意愿、能力、資格去判斷、選擇并參與自己認為有價值的教學活動，也有基于這些判斷做出決定的前期認知基礎。

在聲音設計課程教學改革中，智慧教育及網絡新媒體促使傳統意義上的“學生”身份轉向主體導向的“學習者”，并逐步伴隨著“接受式”的學習方式向“自適應”的知識獲取方式轉變，顯示出“階段性”學習轉向“持續性”學習的特征。人工智能的介入使學生更了解自我，也更容易自主獲得學習資源，其作為學習者的角色也可以更好地實現。在媒體融合的技術支持下，“交互性”聲音設計教學系統為學生制定、達成個性化的學習目標，完成預期學習任務，整理、分析學習數據。學生可根據興趣、需求自主發起、維持學習過程以及反思、評價學習結果，總結并最終形成學習經驗和個性化的學習方案，建構自主解決問題的學習方式。

新媒體交互技術的應用，使學生在聲音設計教學中的“主體性”得以充分體現。智能化新媒體移動學習平臺根據大數據計算，對學生的興趣、預期、學習特點等進行選擇性的定制和推送。學生的交互對象不再僅僅是教師，而是由網絡學習社區、APP交互程序及不同學習經歷、背景、年齡甚至國籍的參與者之間形成的“學習共同體”。在這樣的學習方式主導下，“學生”身份從知識的被動接收者轉變為學習的主動發起者、學習過程的維持者、學習結果的反思及評價者，并在不斷強化學習訴求的過程中，將“階段性”聲音現象認知導入“持續性”聲音意象體悟，將“被動性”聲音設計習慣轉變為“主導性”聲音邏輯思辨的深度學習境界。人工智能和媒體融合最大化的進行學生“身份”優化。人機交互技術采集學習過程的行為數據，分析學生的個性、共性，為建構“主體性”的智能學習方式提供數據支持。在這樣的教育環境下，加強了學生學習的“主體性”，改變了以往教師“滿堂灌”的課堂教學生態。

3．多維場景：教學結構的優化。隨著網絡新媒體的發展，各領域依靠互聯網技術突破了時空限制。聲音設計課程改革也依靠人工智能的優勢，結合先進的“影像—聲音”傳輸技術、聲音信息的大數據篩選、輔助分析、深度挖掘技術，對傳統聲音設計課堂教學結構、場景進行了優化。

傳統的聲音設計課堂教學有著“講授—接受”“教先—學后”“課上—課后”“知先—行后”等特點。由人工智能和媒體融合技術共建的智慧課堂則更體現出主導性學習、“教學”交互、虛擬現實認知共建，并從實踐中體會、歸納知識等特征。傳統空間、對象、主次關系上的“教室”逐步被智能媒體“學習終端”優化。傳統以年齡作為劃分依據的“班級教學”會逐步并入以認知、理解為參考的“思維教學”“能力教學”。伴隨人工智能介入的“體驗式”課堂、“探究式”課堂、“助推式”課堂等“新課堂”的建構，從而逐步更替傳統“縱橫式”的講臺、課桌。智能化的控制設備、大型觸控交互顯示、組裝式人體工程學桌椅、可穿戴智能教學設備、智能機器人輔助教學系統等智能化條件的逐步完善。

人工智能對傳統聲音設計課堂教學的再建構主要體現為：通過計算機視覺、智能語音、語義分析等技術，大力開發虛擬現實聲音設計教學。在“學科—媒介—智能”融合的背景下，新媒體、人工智能技術與傳統課堂教學有機整合，優化教學構成，翻轉課堂教學形式、轉變教學路徑、提升教學有效性。教學資源得到優化的同時，突破物理層面“學習場域”束縛、進一步實現課堂教學的即時性，促使傳統課堂結構、教學方式及學習形式的轉變。

在智能媒體時代下的聲音設計課程改革受惠于科技，特別是人工智能技術的強大賦能。智能交互課堂、虛擬現實課堂、基于學科交叉的智能學習社區、人機協同學習終端等“新課堂”的順勢而生，使智能化教學得以保障。同時，傳統學校課堂教學也經歷著前所未有的變革和挑戰。傳統課堂的功能定位，甚至校園的物態呈現、時空限定及文化景觀，或都將被重新書寫。

三、結語

得益于“人工智能×媒體融合”的賦能，跨學科的聲音設計課程改革使傳統“教師”角色、“學生”身份、“教學”結構等發生了重大變化，這意味著更多教學場景會在“未來課堂”得以呈現。未來的“教師”“學生”將與人工智能一同在AR、VR甚至MR等技術參與的“未來課堂”中協同學習，并不斷積極投入跨學科的課堂教學改革。