生成式 AI 技术在高校音乐课程中的融合路径与教学评价机制研究

一、引言

随着人工智能技术的持续演进，生成式 AI（AIGC）正广泛应用于艺术创作领域。音乐作为最具表现力的艺术形式之一，受益于 AI 技术赋能，进入了创作民主化、生产智能化的新阶段。高校音乐课程传统上以技能训练和作品赏析为主，面临学生创作能力培养不足、评价方式单一等困境。生成式 AI 的引入为课程创新提供了技术基础和实践路径。

二、生成式 AI 在高校音乐课程中的应用逻辑

1.技术概述与教育潜能

生成式 AI 通过大数据训练生成旋律、节奏、编曲乃至完整作品，常见工具包括 Suno、MuseNet、AIVA 等。它们可辅助学生创作不同风格的音乐作品，激发个性表达，是音乐教学中的“创作助理”。

2.高校课程融合的合理性

（1）课程目标契合度高：AI 创作与课程目标中“创意能力”“音乐理解力”的培养高度一致；

（2）学习模式适应性强：AI 适合任务型、项目制等多种教学形式，便于融合实践与理论；

（3）评价体系易拓展：AI 创作过程可追踪，为过程性评价提供依据。

三、生成式 AI 参与下的教学设计策略

1.课程内容设计

将“AI 辅助创作”模块纳入作曲与音乐制作课程中，设置“主题生成”“风格模拟”“AI 作品再创作”等任务，引导学生通过对比分析提升音乐语言理解力。

2.教学组织形式

采用“翻转课堂+项目驱动”模式，结合学生小组创作与 AI 平台互动。课程以学生为中心，教师负责工具培训与创意引导，激发主动学习热情。

3.教学工具整合实践

引导学生在 MuseNet 上输入情绪标签生成旋律，用 AIVA 进行配器完善，再由教师引导进行风格改造和艺术加工，形成完整的作品提交与展示流程。

四、教学评价机制重构

1.传统评价的局限性

传统音乐教学多采用演奏水平或理论考核作为评价依据，忽视了学生在创作过程中的思维表达与个性发展。

2.三维评价机制构想

（1）生成参与度评价：依据学生使用 AI 工具的深度与广度打分；

（2）创意表达力评价：结合作品创新性、情绪传达与艺术完整性评估

（3）审美判断与反思：组织学生互评与自评，引导其反思创作意图与实现路径。

3.量化与质性结合

通过数字评分与语言陈述并重，既可采用评分表格量化 AI 生成过程，也鼓励学生撰写“创作说明书”，表达艺术意图与技术实现过程。

五、案例分析：生成式 AI 在某高校《数字音乐创作》课程中的应

某高校 2024 年秋季开设《数字音乐创作》课程，采用 AIVA+BandLab组合工具，以“文化节主题音乐”创作为主线，学生分组完成 AI 辅助音乐作品，并进行现场讲评与展示。结果表明：

（1）学生创作参与率提升 32% ；

（2）教师课堂满意度反馈上升至 92% ；

（3）超过 80% 的学生认为 AI 提高了他们的创作自信与表达能力

六、挑战与建议

1.教师能力结构亟待更新

建议定期开展 AI 音乐工具培训，建立校内“AI 音乐教研小组”，推进教研共建。

2.工具滥用与原创性风险

需明确技术辅助边界，强调原创性与人文思维不可替代的重要性，引导学生合理使用。

3.课程建设需制度化

建议将 AI 音乐课程纳入校级教学改革项目，配套评价政策与经费支持，形成可持续发展机制。

七、结语

生成式 AI 技术正在深刻改变高校音乐教学的组织结构与评价逻辑。高校应积极应对技术挑战，主动布局课程融合路径与评价机制革新，以推动音乐教育的智能化、人文化和创新化发展。

参考文献

[1]王鹏飞.人工智能生成技术在高校音乐创作课程中的实践研究\[J].艺术科技,2023(10):45-49.

[2]李莎.高校音乐教学改革中的人工智能技术融合路径\[J].中国教育信息化,2022(23):58-62.

[3]魏雪峰.智能技术赋能艺术教育：理念、路径与策略\[J].现代教育技术,2023(4):32-38.