The Impact and Transformation of Artificial Intelligence on Higher Education Popular Music Education
Zhou Chong
Shenzhen University
Abstract: With development of the times, artificial intelligence technology has also been able to penetrate all aspects of human life, and higher education popular music education is no exception. In this paper, the research is mainly "the impact and transformation of artificial intelligence on higher education popular music education", and the analysis is carried out from three dimensions: the improvement of teaching resources, the innovation education teaching mode, and the training of creative ability. The impact of artificial intelligence on educational concepts, talent training objectives, and educational methods is systematically analyzed, and the development path "technological empowerment humanistic guidance" is further proposed, which provides an important theoretical reference for the integration and development of higher education popular music education and artificial intelligence in the later.
Keywords:artificial intelligence; higher education; pop music; influence and transformation.
引言：近些年，人工智能技术在流行音乐产业当中得到了深度的运用，不管是辅助音乐创作、优化音频处理还是到后期的个性化传播，往往都全面塑造了流行音乐的创作及消费逻辑，而对于高校流行音乐教育来说，其作为进一步培养专业优质人才的关键环节，在日益发展的今天，也促使传统教育模式和时代发展需求适配性矛盾逐渐显现出来。而在此时，进一步探究人工智能对高校流行音乐教育带来的变革与影响，不仅仅能够突破传统音乐教育模式，同时还能够构建全新的“技术+教育+艺术”这样一种跨学科理论体系，进而不断推动流行音乐教育及人工智能时代产业的快速发展。
一、人工智能在高校流行音乐教育中的应用逻辑
1.1教学资源的工给从有限性到无限性的发展
对于传统的高校流行音乐教育而言，资源工给往往受限于时空和主体带来的限制，优质的师资队伍、课程内容、实践素材等多方面的资源大多集中在一些少数的院校当中，而对于地方性高校以及基层的教学单位来说，都很难获取相对同等的高质量教育资源，并且教材和课程内容的更新速度也相对缓慢，这就导致学生在课堂当中所学习的知识和现实呈现脱节状态。人工智能的出现则在此时打破了这一限制。首先，人工智能教学平台实现了对优质课程的标准化及规模化传播，可以将顶尖院校的核心课程进行拆解，然后在通过算法依据不同学生的学习进度来推送适配的资源；其次，动态化资源库同样要依托大数据这一技术，进而将不同流行音乐的风格、新技术等内容进行搜集，形成覆盖编曲逻辑、曲谱分析等立体化的资源体系，学生则以通过检索关键词；来快速获取信息，在很大程度上降低了时间成本以及资源获取的成本。除此之外，AI虚拟教学辅助工具也可以为现实教师提供相应的补充，通过图像分析、语音识别等等，为学生提供课后的知识拓展、技能训练等等，促进学生的发展。
1.2教学模式从标准化逐渐过度到个性化的发展
传统的高校流行音乐教育大多以班级授课为主，教育教学的内容和进度也通常参考学生的平均水平，很难适配学生的兴趣方向、技能基础以及在学习节奏上的差异需求，这种标准化的教育教学很难有针对性的解决个体差异性，进而导致教学效率以及学习效果展现出参差不齐的状况[]。而对于人工智能来说，其不断推动课程教学模式朝向个性化适配方向进行转型。首先，AI教育教学系统或对学生课堂当中的互动数据、课后学习情况、测试情况等多方面数据展开采集和分析，构建蕴含兴趣偏好、基础以及能力短板等，对学生在流行音乐创作、表演以及制作等环节的核心要求进行精准的定位；其次，也会通过相关算法对学生进行多维度的数据分析，为不同的学生制定出不同的学习计划；最后，在学习过程当中，对学生学习效果进行实时追踪，依据对不同知识点的掌握情况来动态化调整学生的学习路径，在学生学习过程中某一环节未达到预期效果的时候，则会去增加相应的练习或者是辅导内容，进而确保教育教学能够始终围绕着学生的个体发展需求，从而真正落实“因材施教”这一课程教学目标[]。
1.3创作能力的培养逐渐从经验驱动到技术赋能的转变
高校流行音乐教育中创作能力的培养是其重要的目标，传统的创作教学大多以“教师经验传授”为主，通过对经典歌曲的和声、结构及旋律逻辑进行分析，引导学生去模仿创作，这样一种模式虽然能够帮助学生掌握最基础的创作框架，但是也会受到教育者个人经验带来的局限性，进而导致学生创作思维会出现固化的情况。而对于人工智能来说，主要是通过“全流程创作辅助”，来不断培养学生的创作能力。在灵感的激发这一阶段，AI创作工具则以依据学生所输入的情绪、风格以及速度等不同的参数，迅速生成多种不同旋律、和声及歌词草稿等，为学生后期的创作提供启发，帮助其突破“无从下笔”这一思维瓶颈；在技术方面，AI编曲和混音工具则可以通过智能算法不断对音频参数进行优化，进而解决学生因为技术能力薄弱导致作品的质量难以提升的问题；在作品的优化阶段，AI音乐分析工具则以通过对比各不相同的优秀作品风格，从节奏的复杂度、旋律的辨识度以及情感表达的适配性等多个维度给予相应的改进建议，帮助学生去发现创作过程当中存在的一些潜在的问题。这些都能够在不断的运用过程中，实现“技术为创作服务”的核心逻辑[]。
二、人工智能对高校流行音乐教育的核心影响
2.1人工智能对高校流行音乐教育带来的积极影响
首先，在教育理念上抓紧从知识的传授转向能力的培养。传统高校流行音乐教育大多是以知识传授为主，注重培养学生了解流行音乐的风格、历史脉络以及表演激发等等，而对于人工智能时代而言，知识的获取相对比较便捷，学生则以快速的通过AI工具查询到自己所需要的知识内容，此时的知识量也不在是衡量教育教学效果的核心标准，由此，教育理念开始逐渐向能力培养进行过度。而对于这一理念转型则主要聚焦在三个不同的核心方面：其一，AI就是的运用，不仅要掌握流行音乐领域当中对AI工具的使用逻辑，还需要将智能教学以及智能创作等工具与专业的学习进行深度的融合；其二是创新思维能力，也就是在技术辅助之下去突破传统的创作框架，进而形成具有个性化的风格，规避对AI生成内容的过度的以来；其三则是跨学科进行成盒的能力，也就是理解人工智能技术所表现的基本原理，能够在音乐和就是的交叉领域当中真正实现创新与发展。这样一种理念转型也促使高校的流行音乐教育更加符合时代的发展需求。
其次，教学方法逐渐从单向灌输向互动赋能转型。传统的高校流行音乐教育大多还是教师单向灌输为主，学生往往处于被动接受的这样一个情况，缺乏深度的互动性，这就导致学生在流行音乐学习过程中缺乏积极性与主动性。而对于人工智能则以运用“互动式工具”和“场景化设计”，不断推动教学朝向互动赋能进行过度。其一，AI互动教学工具则可以实现写作学习和实时反馈，通过分析学生的节奏、气息及音准来给出合理的建议；其二，VR+AI技术则能够搭建虚拟的音乐场景，让学生在这样一种场景当中进行互动，这样一种互动教育教学模式不仅能够提升学生的参与度，同时还能够逐渐将教学从“理论讲解”延伸到“实践应用”，实现“学练结合”的教学目标。
2.1人工智能对高校流行音乐教育带来的人文失衡与发展风险
首先，过度依赖于智能技术。AI黄作的辅助工具能够不断提升创作效率，但是也会导致学生对于技术过度依赖的情况，进而削弱了学生的自主创作能力。有一部分学生过度依赖于AI对歌词、旋律等内容的生成，就会逐渐失去深度思考及对个性化的探索，这就导致所创作的作品呈现“同质化”严重的情况，很难更好的展现个人的风格以及对情感方面的表达。除此之外，长期对以来AI对节奏、音准进行智能修正，和会导致学生逐渐忽视对基础技能的训练，从而不断弱化学生指法与节奏的精准度，导致其专业功底薄弱，影响长期发展。这种“技术依赖”本质是“创作主体性”的丧失，若不加以引导，将违背流行音乐教育“培养创新型创作人才”的核心目标。
其次，人文素养的培养逐渐被边缘化。对于流行音乐而言，其主要的核心不仅仅是在技术层面上表现出很强的专业性，同时在情感与文化上也会展现出不一样的人文属性。在传统的课程教学当中，教育者通过对歌曲情感表达技巧、社会意义以及文化背景的分析，进而引导学生去深入理解流行音乐的人文价值，对学生的文化认同以及情感共鸣进行培养。而对于AI教育工具，则大多是围绕技术知识点进行拓展，对于情感方面的表达以及文化内涵上的关注往往存在不足，如果高校过度依赖AI展开教学，就很可能会导致人文素养的培养逐渐被“边缘化”，这就导致学生对作品的创作会缺乏“情感温度”与“文化深度”，沦为“技术堆砌的产品”，而非“有灵魂的艺术作品”。
三、人工智能时代高校流行音乐教育的变革路径
3.1构建“技术+人文”的课程体系
在教育变革中，课程体系作为其重要的核心载体，高校则需要打破传统课程的单一技能导向，进而构建出全新的“技术+人文”框架，不仅需要培养学生的AI技术应用能力，同时还要强化学生的人文综合素养，其主要可以划分为以下三个模块：首先，是传统专业基础模块，保留《流行音乐演唱技巧》、《音乐制作原理》等课程，这样则以进一步确保学生能够掌握更加扎实的专业技能，为技术的引用以及人文的表达奠定重要的基础；其次，人文素养强化模块，不断强化《流行音乐文化研究》、《跨文化音乐比较》等课程，充分引导学生对流行音乐当中情感价值以及文化内涵的理解，同时还可以开设《AI时代的艺术伦理》等课程，探究技术的应用过程中有关创作主体性和版权伦理等方面的问题，培养学生的人文思考以及伦理意识。
3.2 构建“AI辅助+教师主导”协同教学模式
规避AI技术对整个课程教学的过度主导，搭建“AI辅助+教师主导”协同教育教学机制，明确AI和教师的功能定位。AI主要承担着对资源的整合、个性化的推送以及技术的辅助等功能，而教师则主要承担着人文引导、创新启发等功能。在具体的课程教育教学当中，AI负责对学生的学习数据进行采集，进而推送一些适配性的资源，为教育者提供良好的决策参考。教育者依托AI所提供的数据，聚焦学生自身所表现的个性化的发展需求，通过课堂的讲解、一对一的辅导以及小组讨论等多种形式，不断引导学生对流行音乐的人文价值进行理解，启发创新思维，纠正技术依赖倾向。这种机制既发挥了AI的技术优势，又保留了教师在人文教育中的不可替代性，实现教学效果的最大化。
3.3 进一步完善保障机制
针对人工智能所带来的教育公平以及质量分线，需要不断从资源的工给、评价体系这两个不同的层面来完善相应的保障机制，在资源工给方面，高校则以通过校企合作等不同的方式来对资源进行整合。在评价体系方面，则以搭建“技能+技术+人文”这一多元化的评价标准，不仅仅需要关注学生自身的专业技能以及AI技术应用的能力，更需要将“文化内涵”、“作品情感表达”、“创作主体性”纳入评价指标，通过“过程性评价+终结性评价”结合这一方式，全面评估学生自身的综合能力，规避评价导向导致的技术依赖与人文缺失。除此之外，高校还需加强教师的“跨学科培训”，提升教师的AI技术应用能力与人文引导能力，确保教师能够适应“技术+人文”的教学需求，为教育变革提供师资保障。
结语：综上所述，在高校流行音乐教育当中，人工智能不仅仅带来的是一种技术上的更新，同时也是教育理念、人才培养目标以及教学模式上的变革。在这样一种变革过程当中，高校往往需要规避“技术至上”这一误区，始终坚守着流行音乐教育所独有的人文属性，进而以“技术赋能+人文引领”作为重要的核心，通过课程体系的重构、保障机制的完善以及教育教学模式的优化，培养既能够掌握专业技能和AI技术，有兼具人文素养和创新思维的复合型人才，也只有这样，高校的流行音乐教育才能够在人工智能新时代实现可持续的发展。
参考文献
[1]人工智能介入音乐创作的路径与思考.鞠抗抗.中国文化报,2024-08-12.2
[2]人工智能技术在流行音乐创作中的应用研究[J].周玉雪.大观(论坛),2024(12).27-29
[3]人工智能在音乐创作领域中的应用与展望[J].苏越.艺术评鉴,2024(06).153-158
