AI 驱动的小学音乐班级合唱合作学习活动设计与评估

引言：合唱合作学习是小学音乐教学的重要组成部分，有助于培养学生的集体意识和音乐素养。然而，在传统教学模式中，合唱合作学习存在诸多问题，如学生参与度不高、合唱效果不佳等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于AI 的驱动设计方法，旨在提高小学音乐班级合唱合作学习活动的效果。

一、基于AI 声部拆解的协作训练策略

在小学高年级的合唱教学中，由于对各声部无法进行充分整合，特别是在对两个声部乃至多个声部演唱的歌曲进行教学时，学生会出现声音混合以及声音不平衡的问题。而采用人工智能技术能够有效解决这一问题，它能够通过数字音频处理的形式将合唱曲目内容分解为各部分单独的声音，从而为学生提供准确的声部参照。

以小学五年级《茉莉花》合唱教学为例，教师可利用 Soundtrap 智能音乐平台实现分级教学。我们首先将歌词与谱例录入网上工作室中，在网上工作室中使用AI 分离声源功能为歌曲分离出旋律、伴奏、低音3 条轨道，并设置速度、颜色、音效等个性化的参数。之后，我们按照“拆分－组合”的教学过程组织教学，以小组为单位将学生分为三类进行培训，每个小组佩戴耳机专注自己的轨道进行培训，AI 同步记录并分析学生发音结果并转化成线条图，每个小组互相验证彼此演唱的高度是否匹配，并让AI 自动匹配，并显示双方匹配的分数；当进行共同演唱时，系统会在音频线条部分显示唱的太响或不正确的发音部分，并且以颜色的高低闪烁进行提醒。最后，我们从软件中导出声音合作图，这幅合作图能清晰地显示每组存在的问题，为下节课进行专门训练提供方向。

二、AI 赋能的个性化演唱提升方案

以往的合唱教学过程中，教师不能面面俱到地观察每个学生的歌唱情况，也就忽略了“个性化”的教学方式。音效特性分析设备可以从不同维度分析个体的歌唱能力，并以个体的歌唱能力和学习现状为基础开展“个性化”的教学。这样的设备使原来模糊的歌唱评价变为清晰的数字信息，帮助学生更加清楚地认知自身的不足。

在六年级《同一首歌》领唱与合唱教学中，可以通过行者 AI 音乐教育平台上的演唱测评功能，从唱准、唱稳、唱强、唱动 4 个维度进行 4 档的量化评分，其最高准确率为 ±5 音分的音准检测，识别节奏时长的误差在50 毫秒以内，具体教学过程包括：首先进行初级测评，在该期，由每个学生分别演唱歌曲的一个片段，由平台自动得出一个包含音高曲线的节奏网络测试报告；然后进入小组提高期，根据测评报告，将同学们分成“基本稳定”和“表演提升”两个组别，并用平台自动推荐对应的训练资源；最后在结束语中，对比两次测评数据，以雷达图方式对每一个同学的进步状况进行可视化展示。尤其是确定领唱成员时，系统的能力综合排名有助于教师进行更为公平公正、无主观偏见的评价，这样的评价可以避免因为观点不同而做出错误的判断。

三、基于AI 分析的多元评估体系构建

长期以来，合唱教学评估呈现出评估过程偏主观化和评估结果滞后等问题。但人工智能对多种模态数据进行收集和分析，可以构建出集科学、完善于一体的合唱教学评估系统，同时做到量化指标与质性描述并举，让合唱教学中的技巧性指标与合作过程的外显指标得以同时观测。

以五年级《满江红》合唱展演评估为例，可以选择“技术 + 协作行为”的评价模式。在技术部分，通过 AI 对合唱全过程自动评鉴，包含关于声部音准的一致性评分（ (30%) ）、节奏的一致性评分（ (30%) ）、音色的一致性评分（ 20% ）和情感感染力的辨识（ 20% ）。在协作行为的评定则通过课堂中的录制视频，自动追踪学生眼神交流和呼吸交换等行为的频率分布和各声部间的连接流畅度统计，教师可以在这个平台上看到生成的“声部平衡度指数”“协调整合度得分”等派生统计结果，也可以获得“缺少情绪表现”“结尾部分欠统一”等改进意见。

四、AI 支持的跨时空合唱创作实践

合唱教学不应局限于教材曲目，应鼓励学生参与创作实践以深化合作体验。利用 AI 编曲软件可以降低音乐制作的专业门槛，让小学阶段的学生也能积极地加入到群体创作项目之中，提高学生音乐和声理解、音色协调等能力。这些工具使用AI 技术帮助搭建结构化复杂的音乐，把重点放在自由式的表达上。

在六年级 " 班级合唱创作 " 单元中，教师可以使用 AI 智能作曲来引导学生们协作写歌。设计的教学步骤包括：确定主题（全班确定以“学校生活”为创作主题，收集同学们书写的音乐形象，如“下课的钟声”“在操场上跑步”）——产生素材（教师将主题的关键词语输入 AI 平台，就得到 3—5 段不同风格的主题背景旋律，由学生投票选择基础材料）——团队创编（创作阶段分小组，分别作为旋律组、歌词组以及声音编排组；声音编排组也可以使用AI的自动和声创建的功能，寻找不同声部的搭配），结果汇总（AI 平台自动整合各部分内容形成最终的作品，并实时自动调整声部比例和乐器配置）——成品合唱歌曲可以作为最后的学校文艺演出作品，在展示的同时增加学生的艺术自我满足感。

五、AI 实时互动反馈的小组协作优化策略

在小学高段合唱小组协作环节，传统模式下的互动多依赖教师单向指导，不仅容易出现反馈滞后问题，还可能因教师精力有限导致部分小组协作方向偏离预设目标。人工智能实时互动反馈工具可通过即时音频分析与行为识别技术，为小组协作提供动态指导，同时记录协作过程中的关键数据，助力教师精准调控协作节奏。

以小学五年级《让我们荡起双桨》合唱小组教学为例，可以在小学五年级的《让我们荡起双桨》合唱小组教学中落实“1+9”小组合作机制：系统能实现实时音准提醒、合作标记和记录团队互动数据等功能，交互响应小于 1 秒，在教学中运用实时反馈功能，可以满足五年级《让我们荡起双桨》的节奏及旋律合唱学习要求。具体执行的课程分为三个步骤：第一步，在课前组建小组并指定任务，根据学生的初步唱功，教师将全班分成 4 个协作小组，每个小组由6～7 人组成，系统自动生成“声部协作任务列表”以指定小组长职责和队员角色（如担当主唱部分、节奏控制部分、感情调整部分等）。第二步，在课中实时反馈，当小组正在练习时，系统依靠电子终端（如平板）向个人发放个性化提示，当一个人音高偏差大于 8 个半音时，屏幕立刻给予纠正提示。当出现小组内部节奏脱节现象时，系统也会自动生成“节奏同步提示声音”并与相应节奏放慢的同学做标记。教师则通过后端观察各小组“互动频率统计图”（如小组内互助次数、声部间联络时间等），对互动频率不足 3 次 / 分的小组，可远程下发“协作指导命令”。第三步，在课后自动生成“小组协作总结报告”，呈现在一份文档中，包含“互动热度地图”（表示小组内人员间的交流热点区域）和“协作合格率”（如声部协作合格率、节奏同步合格率等），教师可以让各小组依据该报告检查问题所在（如哪个小组“声部协作问题频发率”比一般小组要高），再进行问题总结等。

结束语

本文提出了一种基于 AI 的小学音乐班级合唱合作学习活动设计方法，并通过实际应用进行了评估。结果表明，该方法能够有效提高学生的合唱水平、培养学生的团队合作意识和音乐兴趣。未来，我们将进一步优化该方法，使其更好地服务于小学音乐教学。

参考文献：

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