陈毓博,张 跃

本文聚焦数字技术赋能教育变革的时代背景，探讨人工智能与高校声乐演唱专业课程深度融合的路径与创新实践。针对当前声乐表演教学中普遍存在的个性化指导不足、教学过程数据化记录缺失、学生课后自主练习缺乏有效反馈及评价方式相对单一等问题，本文系统分析了人工智能技术在该领域的应用潜力。研究指出，以歌唱声音分析、智能伴奏、虚拟现实/增强现实、个性化学习路径推荐等为代表的人工智能技术，能够为声乐教学提供精准的生理参数监测、客观化的声音评价、沉浸式的表演情境构建以及自适应的学习支持。论文核心部分围绕课程融合的具体做法与创新场景展开。通过构建“AI辅助+教师主导”的混合教学模式，对传统课程结构与内容进行重组，将人工智能工具深度嵌入发声训练、曲目练习、舞台表现及教学评价等全过程。具体创新尝试包括利用智能分析软件进行实时发声诊断、借助虚拟仿真环境进行舞台实践训练、创建数字化的个人学习档案以实现过程性评价等。研究表明，该融合模式预期能够显著提升教学的精准性与互动性，增强学生的自主学习能力与舞台表现力，并推动教学评价向多维度、过程化方向转变。为确保融合创新的有效实施，文章最后探讨了所需的软硬件条件、师资数字素养提升、教学资源建设以及伦理规范等关键保障措施，以期为人工智能赋能声乐表演教学改革提供理论参考与实践框架。

数字赋能；人工智能；声乐演唱；课程融合；教学创新

[1] 徐浩策.哲学视域下人工智能与人类智能分析[J].艺术科技,2022,35(08):60-62. [2] 于非,何玉林,贺颖.人工智能与数字经济专题序言——人工智能赋能数字经济,共创未来无限可能[J].深圳大学学报:理工版,2023, 40(03):253-257. [3] 郑雯.多模态视域下人工智能与教育教学深度融合研究[J].教育信息化论坛,2023,(03):6-8. [4] 王熠.人工智能与数字创意产业:融合､发展与创新[J].上海大学学报:社会科学版,2023,40(03):100-111. [5] 胡晓娟,耿祎晴,崔可欣.角色偏差与赋能:数字新闻时代的人工智能与记者[J].传媒经济与管理研究,2022,(03):127-147.

点击下载PDF