AI赋能视角下音乐理论虚拟教研室的建设路径研究

一、 引言

《教育部关于加快建设高水平本科教育 全面提高人才培养能力的意见》等文件中明确提出要“推进现代信息技术与教育教学深度融合”，探索智能教育新形态。虚拟教研室作为“智能+”教育背景下的一种新型基层教学组织形态，旨在打破时空壁垒，推动优质教学资源的互联互通与共建共享，从而实现教学质量的整体提升。音乐理论课程作为音乐专业教育的基石，其教学内容具有高度的抽象性与系统性，传统教研室模式在应对个性化教学、精准化评价与跨校协同等新时代需求时愈显乏力。

人工智能技术在自然语言处理、知识图谱构建、大数据分析及智能推荐等方面的突破性进展，使其成为教育数字化转型的核心驱动力。AI 的赋能，不仅能将音乐理论知识进行数字化、结构化重构，更能为教学过程的智能化管理与评价提供强大支持。因此，将AI 技术与虚拟教研室建设深度融合，构建一个智能化、协同化、精准化的音乐理论教研新生态，具有重要的理论价值与现实紧迫性。本研究基于此背景，系统探索AI 赋能下音乐理论虚拟教研室的建设路径、关键问题与应对策略，以期为相关实践提供理论指引。

二、 传统音乐理论教研室的建

（一）教学资源建设滞后

教学资源的建设存在明显的滞后现象，尤其是在传统音乐理论教研室中，其教学资源往往呈现出分散化与同质化的显著特点。所谓资源分散，具体表现为各个院校之间，甚至同一院校内不同教师之间的优质课件、音视频案例、习题库等宝贵资源未能实现有效的整合和共享，导致这些资源处于一种“信息孤岛”的状态，彼此孤立，难以形成合力以提升教学质量。而资源同质化的问题则更为突出，主要体现在资源的形式过于单一，绝大多数资源仅仅是以PDF 格式的乐谱、传统的 PPT 课件以及普通的 MP3 音频为主，这类资源缺乏足够的交互性，无法实现师生之间或者学生与资源之间的互动；同时，它们也缺少动态性，不能根据教学需求灵活调整内容呈现方式；更谈不上具备沉浸性，难以让学生身临其境地感受音乐的魅力。

正如张格格（2023）在其研究所强调的那样，当前我国高等院校在音乐理论课程数字化资源的建设工作上，仍然较多地停留在简单地将纸质内容电子化的初级阶段。这种做法仅仅完成了从物理载体到数字载体的转变，却远远没有充分发挥现代数字技术所蕴含的巨大潜力，例如通过技术手段重塑整个教学流程，从而打破传统教学模式的局限；或者借助创新性的教学工具和平台，为学生提供全新的、更具吸引力的教学体验，进而激发学生的学习兴趣和主动性。[1]这些静态且孤立的教学资源，由于自身的种种局限性，很难适配学生们多样化的学习风格以及不同层次的认知水平，最终导致无法真正满足“因材施教”这一教育理念下所倡导的个性化学习需求，使得教学效果大打折扣。

（二）教研协同机制陈旧

传统的教研活动在很大程度上高度依赖于定期组织的线下会议，这种形式不仅要求所有参与者必须在同一时间聚集到同一个地点，还受限于固定的时间安排和物理空间的约束。由于这些限制，教研活动的协同深度与频次都显得不足，难以满足现代教育发展的需求。特别是跨院校、跨地区的教研交流活动，往往需要投入大量的时间、人力和资金成本，其组织过程也面临诸多困难，例如协调各方时间、安排场地以及处理其他复杂的后勤事务。这种陈旧的协同机制极大地阻碍了优秀的教学理念、方法与经验的传播与推广，使得许多具有创新性和实用性的教育成果无法快速、高效地流动起来，从而影响了整体教育水平的提升。在这样的环境下，教师们往往处于一种“单兵作战”的状态，彼此之间的互动和支持相对匮乏，缺乏持续且深入的研讨氛围。长此以往，不仅难以形成教师群体间的协同创新能力，也无法充分发挥集体智慧的力量来推动教学改革与发展。这种孤立的工作模式，使得许多教师在面对教学中的挑战时，只能依靠个人的经验和有限的资源去解决问题，而无法从更广泛的协作中汲取灵感和支持。

（三）教学评价体系单一

教学评价体系单一 当前音乐理论教学的评价多依赖于期末笔试和平时作业，是一种结果性、总结性评价，缺乏对学习过程的持续关注与动态评估。 价标准主观性强（尤其是主观题和创作题），反馈滞后。张卫东、孟晨阳 学习范式正在发生革命性变化，教育评价需从传统的“知识再现 式在应对复杂性、创新性能力评估时显得力不从心。[2] 这种“经验化 画每位学生的学习轨迹、知识薄弱点及能力变化，难以提供及时、有效的个性化学习反馈，从而限制了教学效果的优化提升。

三、AI 赋能音乐理论虚拟教研室的建设路径构（一）AI 驱动的音乐理论教学资源库搭建

构建基于AI 技术的“智慧音乐理论资源云平台”。首先，利用光学乐谱识别（OMR） 和音频特征提取技术，将海量的纸质乐谱与音频资源转化为结构化的数字数据。其次，运用知识图谱技术，构建以“音程-和弦-调性-曲式”等核心概念为节点的音乐理论知识体系，清晰呈现知识点间的关联关系。最后，集成AI 生成技术，可根据知识点图谱自动生成配套的个性化习题、视听范例甚至教学案例。例如，系统可根据学生水平，自动生成不同难度的和声连接题，并即时提供标准答案与解析，实现资源的按需供给与智能进化。

（二）AI 支撑的协同教研与交互教学模块开发

虚拟教研室的核心价值在于“协同”，AI 技术则能为协同教研注入新动能。李静（2025）在其对高校虚拟教研室内涵的研究中强调，其核心特征在于“开放、共享、协同、互动”，旨在通过跨时空的教研共同体解决教学中的共性与个性问题。[3]为此，需开发集成AI 功能的协同教研平台。其一，可内置AI 教研助手，自动完成集体备课中的资料整理、会议纪要生成与任务分配等事务性工作，让教师能更专注于教学研讨本身。其二，利用多模态情感计算与行为分析技术，对教师上传的授课视频进行智能分析，生成关于课堂互动、学生参与度、教学节奏等方面的客观数据报告，为教学反思与精准磨课提供前所未有的数据视角，极大提升教研活动的深度与客观性。

（三）AI 赋能智能评价体系构建

构建“数据驱动、过程导向”的智能评价体系。其 ，AI 作业批改系统可自动批改客观题，并对和声写作、旋律分析等主观题进行初步筛查， （如平行五八度），大幅减轻教师负担。其二，通过对学生在平台上的所有学习行为 次等）进行学习分析（Learning Analytics），AI 可自动生成个性化的“学情诊 薄弱点 其三，AI 驱动的过程性评价贯穿始终，系统会根据学生的学习进度和表现， T51 的学习路径与资源推荐，实现“教、学、评”一体化闭环。

（四）AI 应用适配的师资能力与运行机制建设

师资与机制是保障 AI 虚拟教研室可持续运行的关键。首先，需开展针对教师的 AI 教学应用能力培训，提升其数据素养、人机协同教学设计能力与AI 工具使用能力。其次，应建立跨学科建设团队，吸纳教育技术专家、AI 工程师与音乐理论教师共同参与教研室的开发与维护。最后，要创新激励与运行机制，例如，将教师在虚拟教研室中的资源贡献度、教研活跃度、教学创新成果等纳入绩效考核，并建立优质资源的有偿共享机制，激发各方参与活力。

四、AI 赋能音乐理论虚拟教研室建设的关键问题与应对策略

（一）关键问题

技术适配不足：现有的通用人工智能模型在处理音乐理论相关问题时 可能难以精准理解其中独特的语境和规则体系，例如复杂的对位法则 的抽象性和逻辑性，而通用AI模型主要基于广泛领域的数据 解和分析能力可能存在局限性。此外，针对音乐教育领域的技术 资金用于研发，还需要持续地进行维护和更新，以确保系统的稳定性 然而，对于 多院校而言，这无疑是一笔巨大的经济负担，尤其是一些资源有限的学校，很难长期承担如此高额的费用支出。

资源协同受阻：由于不同院校之间以及教师个人在制作教学资源时缺乏统一的标准规范，导致资源格式繁杂多样，难以实现无缝对接并导入到一个统一的平台中。这种情况不仅增加了资源整合的难度，还降低了资源利用的效率。同时，在资源共享的过程中，知识产权归属与利益分配机制尚未明确，使得教师们在共享优质资源时心存顾虑。他们担心自己的劳动成果得不到应有的保护，或者在共享后无法获得合理的回报，因此普遍缺乏主动分享优质资源的积极性。

主体接受度低：部分教师由于对新技术了解有限，可能会产生技术恐惧心理，认为人工智能等新技术复杂难懂且难以掌控。此外，一些教师长期以来习惯了传统的教学与教研模式，形成了固定的教学思维和行为习惯，因而在面对新技术时表现出一定的惰性，对其持怀疑态度，不愿意轻易改变原有的工作方式。与此同时，学生群体也可能对由AI 驱动的学习方式感到不适应。例如，过度依赖系统提示可能会削弱学生的自主学习能力和独立思考能力，使他们在学习过程中逐渐丧失主动性，甚至对 AI 工具产生过分依赖，从而影响学习效果和综合能力的提升。

（二）应对策略

技术优化适配： 采取“产学研”合作模式，联合高校、企业与科研院所，共同开发针对音乐教育垂直领域的专用 AI 算法与工具。推广使用开源工具与云服务，以降低技术门槛与初期成本。

资源协同解阻： 建立统一的资源建设标准与审核机制，保障资源质量与兼容性。设计合理的知识产权保护与激励制度，明确资源贡献者的权益，探索“积分兑换”、“收益分成”等模式，激发共享积极性。主体赋能提效： 组织系列工作坊与培训，展示AI 赋能教学的实际效能，通过“榜样教师”的示范效应降低焦虑感。加强对学生的引导，阐明AI 工具的辅助性角色，旨在解放其创造力而非替代其思考。

五、结语

建设AI 赋能的音乐理论虚拟教研室，是应对教育数字化变革、推动音乐理论教学高质量发展的必然选择。它通过构建智能化、协同化的教研新环境，能够有效破解传统教研室在资源、协同与评价方面的困境，为实现优质教学资源的普惠共享、教研模式的深度创新以及人才培养的精准化提供了全新路径。

然而，该建设过程并非一蹴而就，它是一项涉及技术、资源、人与制度的系统性工程，必然会面临技术适配、协同壁垒和主体接受度等多重挑战。未来，需要教育主管部门、高校、教师与技术企业形成合力，共同在技术研发、标准制定、机制创新与师资培训上持续投入，坚持以育人为本，方能稳步推进AI 赋能音乐理论虚拟教研室从理想蓝图走向广泛实践，最终构建出一个充满活力、智慧高效的未来音乐教育新生态。

参考文献：

[1] 张格格.数字化音乐技术创新高等院校理论课程的应用路径探析[J].大学,2023,(14):94-97.

[2] 张卫东,孟晨阳.人工智能时代的知识学习与教育变革[J].山东财经大学学报,2024,36(01):15-26+84.

[3] 李静.数字化时代高校虚拟教研室的内涵特征及建设策略[J].教育与教学研究,2025,39(01):13-23.此文章为本科教学项目“虚拟教研室探索与实践”成果之一，项目编号 NJXNJYS2406作者：马晓红，