人工智能系统在中小学音乐教育教学中的应用

芦晓雯

摘要：现阶段教育机制的不断改革使教育目标不同于往日，现阶段的教育目标更注重学生全面素质的发展，不在局限于数理化、语文、历史等文化科目的发展。现阶段教育目标支持学生发展包括德、智、体、美、劳在内的多元化素质培养，音乐作为从古至今一直为人所传颂的学科，自然应该跟上教育改革的脚步。如何高效率的、准确的对中小学生进行音乐课程教学成了如今音乐教育界首当其冲的教育改革难题。接下来，笔者将针对人工智能系统于音乐教育的意义以及应用方式等方面进行论述。

关键词：音乐教育;人工智能;中小学教育;教育改革

多元化素质培养提倡学生培养除常规课程以外的兴趣或特长。为了响应教育目标的变化，中小学音乐教育机构的教育方式同样也应该与时俱进，在经验和历史中不断摸索，总结出新的教育方式并进行改革实践。音乐教育方式不同于普通文化类课程的教育方式，作为实践型的兴趣类学科，音乐的学习方法通常为不断的练习与思考而不是在纸上写写画画就可以掌握的。如何高效率的完成中小学音乐教育？人工智能系统技术的不断发展与成熟为我们提供了一个崭新的思路。

1 音乐课程的学习特点及教学难点分析

音乐类课程作为实践课，其教育方式与普通文化类学科的教育方式拥有较大的差别，同时，其学习方式也不同于普通文化类学科。对音乐教育的改革应该以学习和教学的难点为突破点。

1.1音乐课程的学习特点分析

人类想要掌握某种知识或技能，主要有两个途径：大脑记忆和肌肉记忆。普通文化类课程的掌握途径主要以大脑记忆为主，以肌肉记忆为辅。举例说明：在语文考试的“根据上句古诗填写下一句古诗”这一类题型中，学生常常会出现明明答案就在嘴边却就是想不起来的情况，这就是由于学生主要是通过背诵来掌握语文知识点所导致的。长时间的背诵使学生产生大脑记忆的同时也使学生产生了肌肉记忆，学生之所以感觉能说出来却想不出来就是因为文化类科目的学习及掌握主要是以大脑记忆为主，肌肉记忆为辅。音乐的学习方式与文化类课程学习方式之间的主要差异就是音乐的学习和掌握是以肌肉记忆为主，以大脑记忆为辅的。这一学习特点关乎音乐教育方式的改革方向。

1.2音乐课程的教学难点分析

音乐教学不是仅仅通过课本就能完成的，它还需要名师从旁教导才能真正达到教学的目的。音乐的学习是一个日积月累的过程，任何人都无法找到学习音乐的捷径，也正是这一原因造成了音乐界“名师难求”的状况。没有名师的教导与示范，学生就无法准确的掌握音乐的节奏，因此，音乐名师的稀缺成为了音乐课程教学的难点之一，而找到某种能够代替名师为学生进行指导和示范的方法成为了音乐教育改革的主要方向。

2 人工智能系统的概述

人工智能是计算机科学的一个分支，旨在通过计算机的计算能力使计算机能够主动分析某些问题。人工智能的特点在于它们能够快速掌握某种知识并且精度极高的将其展现出来，在人工智能的终极目标中，它们甚至希望通过某种方式使人工智能能够自主学习和思考。人工智能的发展及其特点为解决音乐课程的教学难点和学习难点提供了新的方向。

3 人工智能系统于音乐教育的应用分析

3.1人工智能在学生学习音乐方面的应用

上文提到，音乐的学习和掌握途径主要是通过肌肉记忆为主，以大脑记忆为辅。我们无法通过提高学生的音乐天赋来帮助学生提高音乐方面的造诣，只能为学生提高方便的练习方式，增加学生的练习时间来加强学生的肌肉记忆。在提供方便快捷的练习方式方面，我们可以通过人工系统编写相应的音乐程序，使学生在练习音乐时在一定程度上摆脱音乐器材的限制，做到可以随时随地练习。我们无法否认的是，人工智能系统所编辑的音乐程序无法完美的代替音乐器材的操作感，但我们同样无法否认的是，人工智能系统编辑的音乐程序可以帮助学生在没有携带器材或者不方便携带音乐器材的闲暇时候进行练习。

3.2人工智能系统在音乐教学方面的应用

人工智能可以快速掌握并再现出某种技能的这一特点几乎完美的解决了音乐界“名师难寻”这一根本问题。培养一位名师或许需要许多年的酝酿，但是制造一位精通音乐节奏的人工智能只需要短短的几分钟。或许这些人工智能所掌握的音乐是没有灵魂的，但是他们在音乐教学方面的意义绝对远大于其在音乐发展方面的意义。我们无法苛求人工智能能够发现并创造美好的音乐，但是如果仅仅是要求其利用自身的特长进行音乐教学的话，我们有理由相信人工智能可以出色的胜任这一工作。

4 结束语

音乐的学习是一个漫长的过程，如何有效的进行音乐教育是现阶段音乐教育改革的重点问题之一。我们无法快速培养一位音乐大师，但我们能够快速制造一个能够培养出名师的人工智能。人工智能的发展为音乐教育改革提供了崭新的思路，我们要充分利用人工智能的特点来解决音乐界缺乏名师的问题，紧跟教育大纲的变化，完成音乐教育的改革。

参考文献

[1]范玲.蔡元培美育思想评述[D].重庆：西南大学，2012年.

[2]陈怡雨.人工智能及其在音乐教育中的应用[D].北京：中国音乐学院，2017年.