摘要：随着人工智能技术的飞速发展，教育领域正面临深刻变革。本文聚焦高职《大学生音乐素养》课程，根据教育部对中小学人工智能通识教育分层递进体系的理念，探讨如何将人工智能有效融入该课程，以提升教学效果，培养学生适应新时代需求的音乐素养和综合能力。通过分析人工智能在音乐创作、教学辅助、个性化学习等方面的应用潜力，提出课程目标调整、教学内容优化、教学方法创新以及评价体系完善等具体改革策略，旨在为高职音乐素养教育在人工智能时代的发展提供有益参考。

关键词：高职教育；音乐素养课程；课程改革；人工智能；个性化学习；创新教学

引言

人工智能已广泛渗透到各个领域，教育也不例外。教育部发布相关人工智能教育指南，致力于构建创新教育生态。高职教育作为高等教育的重要组成部分，培养学生的综合素养至关重要。《大学生音乐素养》课程对于提升学生的审美能力、文化修养和创新思维有着不可忽视的作用。如何在这门课程中融入人工智能技术，成为当下高职教育改革的重要课题。

一、人工智能时代对高职学生音乐素养的新要求

（一）技术融合能力

学生不仅要掌握传统音乐知识和技能，还需学会运用人工智能音乐创作软件、智能音乐教学工具等，实现音乐与技术的有机结合。例如，以 MuseNet 为例，这是 OpenAI 开发的一款人工智能音乐创作软件，它能够基于对大量音乐作品的学习，生成风格多样的音乐片段。学生通过使用此类软件，能够辅助创作简单的旋律，还可以利用智能音乐分析工具，如 AIVA（人工智能虚拟艺术家），深入理解音乐作品的结构和特点。AIVA 通过对音乐作品的和声、节奏、旋律等元素进行分析，为学生提供可视化的分析报告，帮助学生从技术层面解读音乐作品，从而实现音乐与技术的深度融合。

创新思维培养

人工智能提供了海量的音乐资源和全新的创作方式，要求学生在学习过程中培养创新思维，突破传统音乐创作和欣赏的局限。例如，学生可以借助人工智能算法生成的独特音乐元素，进行二次创作和改编。像日本的 FlowMachines 项目，通过对大量古典音乐作品的分析，生成具有古典风格的全新音乐片段。学生可以以此为基础，融入现代音乐元素，创造出具有个性的音乐作品。这种创作方式打破了传统音乐创作的思维定式，鼓励学生尝试不同风格和元素的融合，培养学生的创新意识和创造力。

（三）个性化发展

人工智能技术可以根据学生的学习情况和音乐偏好，提供个性化的学习路径和资源推荐。例如，Edmodo 等智能学习平台，通过对学生在音乐学习过程中的行为数据进行分析，了解学生的学习进度、薄弱环节和兴趣点，为学生推送个性化的学习内容和练习题目。高职学生在适应这种个性化学习模式的同时，充分利用人工智能工具挖掘自身音乐潜力，实现个性化的音乐素养提升。

二、《大学生音乐素养》课程现状分析

（一）教学内容

目前课程内容多集中在传统音乐理论、音乐史和音乐欣赏等方面，对新兴的人工智能音乐领域涉及较少。学生缺乏对人工智能在音乐创作、表演、传播等方面应用的了解，难以适应未来音乐行业的发展需求。

（二）教学方法

以教师讲授为主，实践教学相对不足。在音乐欣赏环节，缺乏互动性和创新性的教学手段，难以激发学生的学习兴趣和主动性。对于学生个性化的学习需求，难以做到精准满足。

（三）评价体系

评价方式单一，主要以考试成绩和平时作业为主，无法全面评估学生的音乐素养、创新能力和实践能力。尤其在人工智能应用能力方面，缺乏有效的评价指标和方法。

三、人工智能融入《大学生音乐素养》课程的策略

（一）课程目标调整

结合人工智能时代需求，在原有培养学生音乐感知、鉴赏和表现能力的基础上，增加培养学生运用人工智能技术进行音乐学习和创作的能力目标。例如，使学生能够熟练运用至少一种人工智能音乐创作平台，运用人工智能分析工具对音乐作品进行深度剖析。

（二）教学内容优化

1. 引入人工智能音乐知识：讲解人工智能音乐的发展历程、基本原理和应用领域，如人工智能作曲、智能音乐推荐系统等。让学生了解人工智能如何改变音乐的创作、传播和欣赏方式。

2. 增加实践教学环节：设置人工智能音乐创作实践课程，让学生在实践中掌握人工智能音乐创作软件的使用技巧，尝试运用人工智能生成的音乐素材进行创作。开展智能音乐分析实践，通过分析人工智能生

成的音乐作品，加深对音乐结构和创作手法的理解。

3. 跨学科融合：将音乐与计算机科学、数据科学等学科知识进行融合，培养学生的综合素养。讲解音乐数据的采集和分析方法，让学生了解如何通过数据分析挖掘音乐作品中的潜在规律。

（三）教学方法创新

1. 项目式学习：设计基于人工智能音乐创作的项目，让学生分组完成。如要求学生利用人工智能音乐创作平台，创作一首具有特定主题的音乐作品，并进行展示和评价。通过项目式学习，培养学生的团队协作能力、创新能力和解决实际问题的能力。

2. 个性化教学：利用人工智能学习分析系统，实时跟踪学生的学习进度和学习行为，根据学生的学习数据提供个性化的学习建议和资源推荐。例如，对于在音乐创作方面有潜力的学生，推荐更高级的人工智能创作工具和相关学习资料。

3. 互动式教学：借助智能教学平台，开展互动式教学活动。如在音乐欣赏课程中，利用智能音乐分析软件与学生进行实时互动，让学生通过操作软件，深入了解音乐作品的各个元素。

（四）评价体系完善

1. 多元化评价指标：除了传统的音乐知识和技能考核外，增加对学生人工智能应用能力、创新能力和实践能力的评价指标。例如，评估学生运用人工智能创作音乐作品的创新性、技术应用的熟练程度等。

2. 过程性评价：加强对学生学习过程的评价，通过记录学生在人工智能音乐创作实践中的表现、参与项目的情况等，全面评估学生的学习态度和进步情况。

3. 学生自评与互评：在人工智能音乐创作项目中，引导学生进行自我评价和相互评价，培养学生的反思能力和批判性思维，促进学生之间的学习和交流。

四、实施案例与效果分析

（一）实施案例

选取某高职院校的两个班级作为实验对象，一个班级为实验组，在《大学生音乐素养》课程中实施上述融入人工智能的教学改革方案；另一个班级为对照组，采用传统教学方法。在一个学期的教学过程中，实验组学生参与了人工智能音乐创作实践项目，使用了智能音乐教学工具进行学习；对照组学生则按照传统教学内容和方法进行学习。

（二）效果分析

1. 学习兴趣：通过问卷调查发现，实验组学生对音乐素养课程的学习兴趣明显高于对照组。实验组学生表示，人工智能技术的融入使课程更加有趣和富有挑战性，激发了他们主动学习的欲望。

2. 知识技能掌握：在课程结束后的考核中，实验组学生在人工智能音乐知识和创作技能方面的表现明显优于对照组。例如，实验组学生能够运用人工智能创作软件创作出更具创意和技术含量的音乐作品，在音乐分析中也能运用智能分析工具提供更深入的见解。

3. 综合素养提升：通过对学生在团队项目中的表现和个人作品的评估，发现实验组学生在创新思维、团队协作和解决问题的能力方面有显著提升。他们能够更好地将音乐知识与人工智能技术相结合，展现出更强的综合素养。

五、结束语

将人工智能融入高职《大学生音乐素养》课程，是适应时代发展需求的必然选择。通过课程目标调整、教学内容优化、教学方法创新和评价体系完善等策略，可以有效提升课程教学质量，培养学生适应人工智能时代的音乐素养和综合能力。然而，在实施过程中还需要进一步加强教师培训，加大教学资源建设投入。随着人工智能技术的不断发展，《大学生音乐素养》课程的改革创新也将持续深入，为培养高素质的创新型人才发挥更大的作用。

作者简介：

冯道丽（1985.12- ）女，汉族，四川邻水，八级职员，本科，研究方向：图书管理