AI 人工智能辅助初中音乐歌唱教学的策略探析

引言

教育现代化不断发展过程中，传统教学模式已不能适应学生多元发展需求，人工智能技术具有强大的数据处理能力和精准分析能力，给教育革新给予很大支持，在初中音乐歌唱课上，利用AI 技术应用可以丰富教学形式，并且有效提高学生课堂参与度以及自主学习积极性。

1 AI 辅助音乐教学的竞争优势

1.1 提供个性化教学方案

人工智能技术在初中音乐歌唱教学中的应用，冲破了传统课堂上统一进度的教学模式，给个性化学习给予了关键支撑，系统能对学生的歌唱数据（音准偏差，节奏稳定度，呼吸控制时长）实施即时采集并加以剖析，从而形成带有个人特征的学习档案，准确找出学生在各个维度上的薄弱之处，针对音准欠佳的学生，平台给予逐级递进的音阶练习计划，由半音模唱慢慢过渡到旋律跟唱，以此改进学生的听觉感知水平；而针对节奏感较差的学生，平台则发送多种类型的节拍训练课程，凭借可视化的波形图解，帮助他们深入领悟节奏强弱的改变规律。这样的定体制教学既能在技术技能训练的时候使用，也融入了教师在选择曲目素材环节，针对学生们自己的喜好去选用不同曲目的整个流程当中：对流行音乐有兴趣的同学们先去接触一些节奏感强的通俗歌曲开展练习尝试；如果更倾心于古典的朋友们，在选择材料上就直接可以找到莫扎特他们写的简单的咏叹调来获取灵感思路，这种做法是要尽量做到引导好每一位学生按着最合适自己的方向一步步进步上去，这样就可以有效避开出现“慢人一拍”或是“赶不上”的这种问题。

1.2 培养学生的自主学习能力

人工智能带动的教学模式给学生赋予了自主探究的余地，促使学习范式由单向灌输朝着交互协作的方向发展，借助智能平台，学生可以做到课前预习，利用数字化资源知晓音乐作品的背景信息并把握旋律特点，用伴奏功能展开跟唱练习从而提前适应技术难点，课堂上凭借 AI 反馈自行规划有针对性的训练方案，如果遇到音准问题就强化专项练习或者采取降速慢练改变节奏，在课后借助智能化系统达成精准巩固，平台按照实时数据生成个性化的作业，比如针对课堂节奏偏差给出定制化的练习任务。自主学习模式中，学生要自行规划练习周期，挑选学习主题，并且深入分析反馈数据，慢慢形成起“发现问题 - 解决问题 - 总结提炼”这样的循环流程，依靠人工智能平台给予的多种奖励办法，达成目标之后就发给虚拟徽章，或者把进度条变成动态更新的形式等等这些可视化的工具，可以有效加强学生的学习动力，促使他们把外界的任务变成内心的推动，从而为他们的音乐素养持续改善给予支持。

2 AI 辅助初中音乐歌唱教学的策略研究

2.1 教学内容与资源整合

在初中音乐歌唱教学里使用人工智能技术的时候，要以达成教育目的为主导方向，做到教育资源的智能化整合并有效利用起来，把教材中的重点曲目数字化拆解掉，分成旋律片段，节奏模式，歌词朗读这些基本要素，给各个模块安排对应的 AI 辅助训练工具，把旋律部分接入音准检测平台，把节奏设计嵌入到节拍同步练习系统当中，还要扩展资源获取途径，采用多种补充资料，依靠算法精确推送符合课程主题的拓展内容，在学习民族音乐的时候，如果推荐地域相仿的传统民歌变体曲目，这样就能加深学生对音乐文化传承的认同感。把知识性和趣味性相结合的资源整合方案要突出乐理知识的深度融入，依靠人工智能技术来开发交互式的教学工具，拿音乐节奏互动游戏来说，它能帮助学生直观地认识节拍，再比如用动画形式去讲解歌唱技巧，像用肺部扩张的动态图解来表现气息控制原理，这样就能让一些抽象的知识点变得更为形象化，进而激发初中生的学习兴趣，这种整合不是简单地堆砌，而是根据算法逻辑来构建内容，媒介以及延伸资源的一种有机统一系统，给学生提供全方位，立体化的学习途径，从而加深他们对歌唱技能的认识和掌握程度。

2.2 课堂教学模式创新

人工智能推动的教学范式正从传统的“教师主导”单向模式，向着以“人机协同”为核心的交互式学习框架迈进，在课前准备阶段，智能系统能够按照学习目的给学生规划个性化的前置任务，像音频听力训练或者基础节奏练习等，而且会即时搜集相关数据给教师做参考，进而改善教学计划和重点内容的安排，课堂实行当中，则采取“智能测评 - 教师讲授 - 小组合作 - 智能反馈”的递进流程，依靠 AI 平台对学生的试唱表现执行即时评价，形成音准和节奏偏移的数据报告，教师就针对共性问题展开集中讲解，借助AI 频谱分析工具来直观显示音高差别，小组实践活动期间，凭借AI 伴奏功能助力合唱排练，做到对各个声部协调状况的动态监控并给予引导，最后依靠AI 生成有针对性的习题加以加深理解，教师则着重于难点问题的专门辅导以及个别答疑。智能教育平台依靠对学生学习轨迹实施动态监测，就能准确推送符合个人特点的复习资料，在任务结束之后自动形成专门的学习反馈报告，教师可以凭借这份报告全面知晓学生对知识的掌握情况，进而为后续的教学设计给予科学支撑，此模式很好地显示了人工智能在数据收集和个性化指导方面的长处，而且维持了教师在课堂互动，情感培养和综合素质提升中的主导位置，做到技术加持和传统教育理念的完美结合。

2.3 歌唱技能训练

人工智能赋能的歌唱技能训练围绕音准、节奏、呼吸控制以及情感表达这些要素构建系统化教学架构，在音准训练部分，AI 技术被用来采集演唱者发出的声波数据，并将其转换成频谱图，然后把该频谱图同预设好的音域曲线展开对比分析，采用色彩编码手段来显示那些存在偏差的区域，促使学员凭借视觉反馈去调整自己的发音准确程度，等到进一步训练的时候，可以采用“旋律接龙”这种互动形式加深理解，即先由 AI 生成前半句旋律，之后再由学员负责接续后面的旋律，系统会自动评判前后两部分是否衔接得当，至于节奏训练，就用可视化节拍矩阵呈现给学员以让他们直接体会到节奏稳定与否，另外还安排了“动态变速”练习，慢慢改变播放速度，从而提高学员应对各种节奏环境的能力。研究数据显示，人工智能技术可以准确评判呼吸状态的平衡性，而且凭借波形振幅变化趋势来指引学生留意某个区域的气息调节，在长音练习当中，系统利用时长与时域稳定指标勾画出学习者技能发展曲线，情感表达训练依靠音色特征提取模块，让学生领悟不同情绪状态下声学特性改变的规律，比如快乐时音色明亮，悲伤时音色低沉，然后结合演唱录音和专业范例展开对比分析，即时修正发音位置以符合情感需求，这种更新模式冲破了传统单纯反复训练的束缚，做到生理反应和心理感受的有机结合，进而极大改善表演艺术的专业水准和感染能力。

结语

人工智能技术的不断革新和教育理念的持续发展，给初中音乐歌唱教学带来了新的生机，借助于创建个性化的学习计划，培育自主探究的能力，达成教学资源的智能整合，更新课堂互动的方式，细致化歌唱技能的训练，改善评价体系，人工智能可以明显改善教学质量，改善学生的学习感受，而且有效地激发学生的音乐潜能，促使他们形成稳定的音乐审美素养和长久的爱好。

参考文献

[1] 刘灏 .AI 技术在音乐领域的探索与应用——对于中国民族乐器种类以及乐器技法的识别[J]. 人民音乐,2019.

[2] 李伟 . 音乐人工智能在音乐教育领域中的应用及研究 [J]. 星海音乐学院学报 ,2019.