AI時代“新質生產力”的音樂教育行動

AI時代音樂教育的“新質生產力”變革已成為數字化轉型的核心命題。本文基于2024 年5 月集美大學主辦的“數字化轉型背景下音樂教育國際學術研討會”成果，通過整合中國、美國、英國等7個國家和地區的216 位學者（含111 位發言人）的23 場主旨演講與88 組研討數據，系統探討人工智能驅動音樂教育創新的理論框架與實踐路徑。研究聚焦AI 倫理風險治理、音樂語料庫構建、技術素養培育、智能評價機制及教育場景賦能等五大維度，揭示出音樂教育數字化呈現教學主體通過智能工具實現認知延伸，知識生產依托算法實現結構重構，教育生態借助數字平臺完成系統轉型的三大特征。由此構建的“技術- 教育- 文化”三維分析框架，從智能技術整合、教育范式革新與文化價值引導層面，為中國特色新質音樂教育體系提供理論支撐。實證研究表明，AI 技術不僅重構了音樂教育的技術基礎設施，更在認知模式轉型、評價體系創新與文化傳承機制等方面形成系統性突破，為教育高質量發展注入持續動能。

一、AI 兼具風險與挑戰

人與AI 數字人在情感體驗、表達、理解與共情、演變與發展等方面存在顯著差異。人類情感是復雜、生動且深刻的，根植于生物學和心理學基礎上， 而AI 數字人的情感則是通過技術模擬和算法實現的，雖然可以表現出類似情感的反應，但缺乏真正的內在體驗和自然共情能力。因此， 盡管AI數字人在某些情境下能夠輔助人類情感互動，但它們無法完全替代人類的豐富情感體驗和深層次的情感交流。中國音樂學院教授謝嘉幸的《回歸美育， 發現自我———AI 時代音樂教育哲學的中國視角》發言強調：AI 時代已經到來，以至于“未來究竟是人類主宰人工智能還是人工智能主宰人類？ ”成為人類教育與音樂教育必須面對的問題。對此，中國音樂教育在推進新質生產力的大背景下也試圖給出自己的答案：回歸美育，發現自我。中國音樂教育因此在大力提倡核心素養的背景下，正從“個性化發展”出發走向探索讓每一個學生“發現自我”之路。應該看到，AI 互聯網已經為人類的廣域互動提供了可能，即地理位置上的空間、歷史維度上的時間，文化意義上的語言障礙均已消除，人類成為整個地球生物圈的“大腦”已經出現。美育之功能無非兩個方面，一是發現自我，安放人心，既繼承傳統又審視并破除那些“由和我們非常不同的人在我們出生很久以前發明的思想牢獄”（赫拉利2011）；二是創造新人， 即培養以應對AI 的思想家、科學家、藝術家和企業家。挪威學者大衛·赫伯特（David2G.2Hebert）在發言《人工智能與音樂教育中個人身份的悖論》中指出，AI 未承諾會給人類生活帶來許多提升， 甚至可能改變珍貴的音樂傳統，無論是婚禮、葬禮，還是成人儀式、畢業典禮等。隨著個人身份變得模糊不清，教育中多樣化人類音樂遺產的角色與價值需要新的闡釋與正當性論證。集美大學教授臧藝兵在《論數字化音樂教育的人文本質》中強調，數字化音樂教育應肩負雙重使命：既要善用技術理性提升教育效能、拓展藝術表達空間，又要警惕技術異化風險，堅守人文價值導向。通過對大量數字化教育案例的剖析，當代音樂教育應著力平衡感性與理性、秩序與自由，在技術賦能中維護人的主體性，使藝術表達始終服務于人類精神自由的提升。其最終目標是：在科技與藝術的融合中深化生命體驗， 構建技術與人文共生的教育生態，讓技術真正成為人類探索宇宙之美、通達萬物靈性的橋梁。美國南佛羅里達大學教授馮志強（Fung，Chi（Keung（Victor）《在數字化轉型時代中音樂教育的變化、平衡和解放》一文，借鑒了中國傳統哲學（易經、儒家、道家）中的經典思想，通過變化－平衡－解放這“三部曲”框架，探討數字化轉型時代音樂教育面臨的新挑戰、新機遇以及人類角色的轉變。事實上，這一轉型是對自然界永恒變化現象的反映，在不斷變化的環境中，人類的行動旨在維持一種持續的平衡狀態。為了確保這一轉型能朝著有利于人類的方向發展，或許還伴隨著釋放潛力的自由感，我們需要遵循可接受的原則（包括藝術整合、創造力、探索性學習、靈活性、互動、網絡化、任務效率、集體進步以及提升生活質量和滿意度開拓途徑等）來指導這些行動。

二、AI 認知與技術素養

AI 認知與技術素養不僅是技術能力的體現，更是適應和引領未來發展的關鍵。人工智能（AI）認知與技術素養是現代社會的重要能力。AI 認知涉及理解AI 的基本概念和應用場景。也需考慮AI 帶來的倫理和社會影響， 包括隱私問題和社會變化。技術素養則強調實際操作能力，數據分析能力也至關重要，能夠處理和分析數據是AI 的核心。

浙江音樂學院教授汪洋分別列舉了聯合國教科文組織《針對教育和研究方面的生成式人工智能指南》（2023 年7 月）和經濟合作發展組織（OECD）《在教育領域有效和公平使用人工智能的機遇、指導方針和準則》（2023 年12 月）等國際組織發布的人工智能與教育相關文件，肯定了人工智能在音樂教育領域的廣泛應用前景。他強調：音樂教育工作者要積極提高音樂教育技術的素養，從而來適應人工智能在高校課程改革、教學模式、教學內容、教學方法、評價機制等方面所帶來的數字化的轉型。同時，專業內容的話語權需要將深層式的人工智能跟音樂教育有機地結合，各個學科所涉及的大數據應該具備像傳統紙質教材一樣的權威性、學術性和準確性。加強學術規范、學術標準版權所屬的規定，來平衡人機互動當中的師生關系和師生關系。人工智能首先要確定是以人為本的智能工具。劉嶸則從宏觀視角對數字化轉型背景下音樂學科的發展進行展望。她強調，音樂學科要主動適應新形勢，著力推進信息技術與音樂教育教學的深度融合。一方面要優化教學內容，開發高質量數字化教學資源；另一方面要革新教學模式， 打造人機協同的智慧課堂。面對人工智能技術的挑戰，音樂教育工作者要著力探索以學生為中心的個性化教學，引導學生在獲取知識的同時，培養創新思維和實踐能力。新加坡南洋理工大學副教授鐘光勉（EddyBK.M.Chong）《智能時代下的音樂教育：新加坡視角》，他基于新加坡廣泛的社會與學校教育背景構成了以下三個觀察維度的背景：其一是橫向觀察教育景觀的演變；其二是向下深入學科學習的核心；其三，遠眺未來，探索人工智能（GAI 指廣義人工智能GeneralBArtificialBIntelligence）可能引領教育到達的遠方。中國傳媒大學教授李小瑩《人工智能時代：音樂傳播人才培養的創新路徑與挑戰》從音樂傳播的視角，分享了數字技術環境下音樂傳播與音樂產業發展的新趨勢。她指出，數字技術的發展正在重塑音樂傳播的生態。一方面是音樂內容生產方式的變革，人工智能輔助創作、虛擬歌手、音樂社交等新技術和新場景不斷涌現，催生出豐富多元的音樂作品；另一方面是音樂內容傳播渠道的變革， 數字音樂平臺、短視頻平臺、直播平臺的發展，拓展了音樂內容觸達受眾的渠道。因此，數字時代音樂人才培養要順應產業發展大勢，要強化復合型人才培養，注重培養學生的數字素養和創新能力， 要引導學生把握機遇，主動融入新的音樂產業生態。

三、AI 語料庫“喂養”問題

“喂養”AI 語料庫是一個復雜而關鍵的過程，它涉及數據收集、清洗、標注和訓練等多個步驟。收集的目的是獲取大量、高質量、多樣化的語料數據。因此，云南藝術學院特聘教授趙仲明以《史學編纂與數據庫開發的意義》為題，分享了音樂學科發展史的梳理和數據庫建設對于推動中國音樂走向世界的重要意義。他指出，中國音樂學科發展史的梳理有助于國外學者系統了解中國音樂發展的全貌；同時，中國音樂學科發展史數據庫的建設， 將搭建起中外音樂學術界交流的重要平臺。音樂教育領域要重視學科史料的挖掘整理，加強數字人文的研究與應用，用新技術、新方法講好中國音樂故事。中國音樂學院副研究員夏侯曉昱在發言《數智賦能音樂教育學：學科發展數據庫的構建與應用》中提出：構建音樂教育學學科發展數據庫是學科發展的題中之義。一方面，音樂教育學學科發展的系統梳理， 有利于發現學科發展的內在規律， 為學科理論創新和實踐指導提供重要啟示；另一方面，音樂教育學學科發展數據庫的建設，有利于推動學科資源共享，為教學、科研提供重要的基礎支撐。同時，廣州大學教授馬達提出音樂教育學博士學位論文寫作不僅僅是論文的創新，研究方法、研究材料與理論觀點也要創新， 從而解決音樂教育發展的新問題。華僑大學教授何麗麗以《內核·挑戰·融合———全球數字化音樂教育視域下的中國民族音樂海外傳播》為題， 分享了近年來利用數字技術平臺，在中國民族音樂海外傳播方面的有益嘗試。她強調，傳播中華優秀傳統文化要牢記文化自信，要以中國民族音樂為載體，用“潤物無聲”的方式讓世界愛上中國音樂。這些將為AI 語料庫的喂養提供高質量的音樂數據和素材。

四、AI 學習監督與評價

人工智能（AI）學習的監督與評價是確保模型有效性和可靠性的重要環節。AI 學習的監督與評價不僅是技術問題，更涉及倫理和社會責任。通過嚴格的監督和全面的評價， 可以提升AI 系統的性能，增強其在實際應用中的可信度和有效性。香港教育大學教授梁寶華的發言《設計及應用“粵劇身段動作游戲化軟件”作為進展性評估》探討了如何在教育領域中妥善利用科技學習。作者針對粵劇藝術家建議的31 個基本身段動作， 并穿著動作捕捉服（Rokoko（Smartsuit（Pro） 系統攝錄所有動作，制作成相關軟件。通過邀請15 位學生利用軟件，并邀請三位粵劇專家對15 位同學的動作評分來探索利用新技術推動傳統文化學習與傳承的新路徑。中國音樂學院教授齊琨以《中國音樂期刊網如何助力青年學者》為題，介紹了中國音樂網絡平臺話題制實施共分為話題散發期、話題凸顯期、話題成文期三個階段，主要涵蓋學術討論、預印本、電子期刊、學術知識庫視頻四個主要板塊。她指出，“中國音樂期刊網·預印本平臺” 是專門負責接收預印本論文，相較于紙質出版物，預印本平臺具有迅速公布科研成果、促進學術自主交流、及時跟蹤最新科研動態等優點。浙江音樂學院教授崔學榮《“三三聯動·數智創新”———音樂教育人才培養模式的創新與實踐》一文針對教育數字化趨勢，提出歷經十年實踐的“三三聯動·數智創新” 音樂人才培養模式。該模式以建構主義與聯通主義為理論框架，構建“課堂+ 網絡+ 自主創構”協同教學體系與“導學- 助學- 創學”三維學習路徑，突破傳統教育中數字資源短缺、實踐體驗不足等瓶頸。通過開發數智化課程資源、實施混合式教學及“多覺聯動”情境教學法，強化學生個性化學習與創新能力。北京師范大學副教授張璐指出，人工智能賦能下的音樂課程改革要解決好兩大關系：一是知識傳授與能力培養的關系，要在夯實學科基礎的同時，注重培養學生的音樂實踐能力；二是課程標準與個性發展的關系，要在切實提高教學質量的同時，尊重學生的個性差異，鼓勵學生創新創造。廣州大學教授陳雅先在發言《數字化環境中非監督音樂學習能力提升問題及對策》中，以《樂理與視唱練耳》課程為例，提出人機對話式的無監督性學習，既是給學習者拓展了學習空間， 又給施教者拓展了教研多元化的可能，但也容易使傳統“填鴨式”蛻變為當代“放羊式”，使課程教學流于形式。

五、AI 應用與教育賦能

AI 在教育中的應用不僅改變了傳統的教學方式，還賦能了教師和學生，為教育系統帶來了深遠的影響。通過個性化學習、智能輔導、教學資源優化、教師賦能、學生支持與管理以及數據驅動的決策， 以及民族樂器產業的數智化、AI 音樂療愈、音樂創造力賦能、AI 輔助音樂教育“新質”教學，AI 正在推動教育向更加高效、公平和智能的方向發展。

中國音樂學院教授付曉東以《民族樂器產業的數智化新質生產力》為題發言指出：新質生產力在樂器產業中的滲透和應用，為產業轉型升級提供了有力的支撐。通過數字化設計與制造、音樂聲學技術的應用、3D 打印技術的普及、新材料的替換和更新以及數字IO 系統的應用， 可以推動中國樂器產業向高科技、高效能、高質量的方向發展。同時，這也需要政府、企業和科研機構的共同努力，加強技術研發和人才培養，提升產業的核心競爭力和創新能力。英國劍橋大學教授帕梅拉·伯納德（Pamela*Burnard）《辨識多重音樂創造力的新物質性與互聯性：跨學科實踐的現狀與未來展望》，她強調：多樣的創造力不僅在各學科之間和跨學科移動，還在可能性的世界中發展， 從而重新啟動音樂創造力，超越其普遍而不可侵犯的通用定義。她還展示了分布式創造力機構的典范， 在跨學科實踐中連接人類、非人類和超人類物種，促進音樂教育者強有力的成果和影響。美國紐約大學副教授亞歷克斯·魯斯曼（S.Alex*Ruthmann）《利用人工智能與沉浸式技術的文化課程體驗》探討了新興技術[包括虛擬現實（VR）、增強現實（AR）及人工智能（AI）]，如何能夠革新文化教育，并促成更加沉浸式、交互式的學習體驗。未來文化教育的愿景是捕捉學習過程，實現隨時隨地的學習訪問，并且能夠吸引整個家庭及社區的參與。同時他構想了一種側重于跨代際、參與式的體驗，通過交互媒體來探索個人的文化遺產的學習環境。最終新興技術可以使文化教育針對所有年齡層的學習者而言， 變得更加易于獲取、引人入勝且具有變革性的潛力。集美大學副教授康長河的《從一位音樂教育工作者的角度看AI 音樂療愈》發言，主要針對騰訊QQ 音樂的療愈功能的個性化推薦、專題歌單、自然音效、專家推薦和用戶互動等方式，為用戶提供了豐富的療愈音樂體驗，并提升用戶的身心健康體驗。集美大學副教授滕騰《AI 輔助音樂教育“新質”教學應用研究》，分享了人工智能技術在音樂教學中的多元應用。人工智能要真正賦能音樂教學，關鍵要處理好人機關系，做到人機協同、優勢互補。教師要把握教學主動權，人工智能要成為教學的輔助者，為教師和學生提供個性化、精準化的服務，最終達到“新質音樂教學”。她將AI 輔助音樂教育“新質”教學應用其理論公式歸納為：精準化的服務，最終達到“新質音樂教學”。她將AI 輔助音樂教育“新質”教學應用其理論公式歸納為：“新質”音樂教學=（AI 技術革命性突破+ 音樂要素創新性配置+ 教學系統深度轉型升級）×（教師學生+ 教學媒體+ 音樂教學）優化組合。中央音樂學院博士袁野的《音樂人工智能：理解與應用》采用工作坊的形式，介紹和梳理符號、信號和具身三類音樂人工智能技術的前沿發展和應用，揭示這一交叉領域蘊含的豐富可能性以及面對的困難，促進音樂教育工作者理解人工智能、使用人工智能、與人工智能研究者對話。

總體來看，與會專家的觀點雖各有側重，但都指向了一個共同的目標：面對數字技術發展帶來的機遇與挑戰，音樂教育要主動求變，加快與信息技術的融合創新，推動形成充滿活力與創新的音樂教育新生態。人工智能時代，音樂教育要堅持以人為本、因材施教，要充分利用人工智能技術服務教與學，不斷提高教育教學質量。盡管學者們已針對諸多問題進行了探討， 但依然還有很多問題需要思考。比如：第一，AI 兼具風險與挑戰，其便捷無以言表，但AI 缺少了情感、儀式等角色的表達；第二，AI 大語言模型下的技術， 師生不能過分地尋求軟件的刺激，更多的是如何認識與使用這些技術的能力；第三，AI 語料庫的喂養需要一個標準化的正確路徑和導向；第四，AI 技術如何有效監督學習？ 等等。全球音樂教育要立足新發展階段，貫徹新發展理念，構建新發展格局，以高質量發展推進教育現代化，為建設教育強國、推進中華民族偉大復興作出新的更大的貢獻。