Πώς η τεχνητή νοημοσύνη αναδιαμορφώνει τη μουσική εκπαίδευση

Η τεχνητή νοημοσύνη λαμβάνει μεγαλύτερη αναγνώριση καθώς γίνεται όλο και πιο οικείος παράγοντας της σύγχρονης τεχνολογίας στην καθημερινή μας ζωή. Το ευρύ κοινό εκτίθεται σε έναν νέο τρόπο αναγνώρισης σχετικού περιεχομένου, απόκτησης πληροφοριών και ακόμη και δεξιοτήτων μάθησης. Αυτό δυνητικά επηρεάζει τον τρόπο με τον οποίο οι αρχάριοι μουσικοί προσεγγίζουν την εκμάθηση ενός οργάνου και θα επηρεάσει άμεσα τον τρόπο με τον οποίο προχωρά η μουσική εκπαίδευση τα επόμενα χρόνια.

Από την αναζήτηση τραγουδιών ανά συγχορδίες έως τη δημιουργία των συγχορδιών οποιουδήποτε τραγουδιού, την προβολή διαγραμμάτων συγχορδιών σε πραγματικό χρόνο ή τον διαχωρισμό των πηγών ήχου μέσα στα τραγούδια, αυτά είναι μερικά μόνο από τα χαρακτηριστικά με δυνατότητα AI που επεκτείνουν τις δυνατότητες μουσικής εκπαίδευσης. Δεν υπάρχει πλέον μια τυποποιημένη προσέγγιση στα μαθήματα μουσικής και η άνοδος της τεχνολογίας δίνει περισσότερες επιλογές και δυνατότητες εξατομίκευσης των μονοπατιών εκμάθησης μουσικής.

Γίνεται πιο προσιτή η εκμάθηση οργάνων;

Ενώ η όπως η βελτιωμένη μνήμη Το παίξιμο ενός μουσικού οργάνου είναι ευρέως αναγνωρισμένο, το γεγονός ότι δεν μπορούν όλοι να συμμετέχουν σε αυτή τη δραστηριότητα συχνά παραβλέπεται. Στην πραγματικότητα, The Arts Education Data Project (AEDP) τόνισε πώς εκατομμύρια μαθητές των ΗΠΑ δεν έχουν πρόσβαση στη μουσική εκπαίδευση παρά την πρόοδο και τις προσπάθειες που έχουν γίνει για να διατηρηθούν τα μαθήματα μουσικής στα δημόσια σχολεία.

Πρώτον, η εκμάθηση ενός οργάνου μπορεί να είναι απρόσιτη σε κάποιους από α οικονομική άποψη. Εκτός από οικονομικούς λόγους, οι άνθρωποι μπορεί να είναι απρόθυμοι να μάθουν ένα όργανο λόγω χρονικών περιορισμών ή της αρχικής αδυναμίας να παίξουν τη μουσική που θα ήθελαν, καθώς μπορεί να βρουν την προοπτική υπερβολική ή πολύ δύσκολη στην αρχή.

Επιπλέον, κάθε μαθητής μαθαίνει με διαφορετικό ρυθμό, επομένως τα ομαδικά μουσικά μαθήματα ή οι προσδοκίες των μεμονωμένων μαθημάτων μπορεί να μην είναι για όλους. Άλλωστε το γεγονός ότι γύρω 50% των μαθητών Το να σταματήσουν τα μαθήματα μουσικής και τις δραστηριότητες που σχετίζονται με τη μουσική μέχρι τα 17 τους σημαίνει ότι δεν αρκεί η γνώση και η εκμάθηση ενός οργάνου. Οι μαθητές πρέπει επίσης να απολαμβάνουν να παίζουν ένα όργανο για να είναι βιώσιμη αυτή η δραστηριότητα – με αυτή τη νοοτροπία, βοηθά στη διαμόρφωση μιας συνήθειας και τους παρακινεί να βελτιώσουν τις μουσικές τους ικανότητες, ενώ παράλληλα παρέχει μια δημιουργική διέξοδο.

Οι πλατφόρμες μάθησης που ενσωματώνουν εκμάθηση τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσαν να μετριάσουν πολλούς από αυτούς τους παράγοντες που επηρεάζουν την εκμάθηση μέσων σε ευρύτερη βάση και να βοηθήσουν στη βελτιστοποίηση του μαθησιακού περιβάλλοντος σε συνδυασμό με τα παραδοσιακά μοντέλα διδασκαλίας. Μπορούν να παρέχουν μια πιο προσιτή πλατφόρμα για εξάσκηση, επιτρέποντας στον μαθητή να ακολουθήσει την προσέγγιση που νιώθει άνετα και να βρει τον δικό του ρυθμό, αντί να βασίζεται σε ένα προκαθορισμένο πρόγραμμα εκμάθησης μουσικής. Ο καθορισμός του προσωπικού ρυθμού μάθησης μπορεί να είναι ένας κρίσιμος παράγοντας για τους μαθητές που επιστρέφουν στο όργανό τους, ώστε να μην αισθάνονται πίεση για την πρόοδό τους. Τέλος, παγκόσμια διαθεσιμότητα Διαδικτύου δίνει περαιτέρω επιλογές για μάθηση σε περιοχές σε όλο τον κόσμο όπου μπορεί να μην είναι καν δυνατό να γίνουν μαθήματα μουσικής αυτοπροσώπως.

Ορισμένες πλατφόρμες εκμάθησης μουσικής με δυνατότητα AI, όπως π.χ Χορδή, μπορούν να εξαγάγουν τις συγχορδίες από οποιαδήποτε πηγή ήχου και να τις παρουσιάζουν στην οθόνη μέσα σε λίγα δευτερόλεπτα. Ο πυρήνας αυτής της πλατφόρμας είναι ένας αλγόριθμος μηχανικής μάθησης που βασίζεται σε βαθιά νευρωνικά δίκτυα. Αυτά τα δίκτυα μαθαίνουν να έχουν μια συγκεκριμένη συμπεριφορά εισόδου-εξόδου - εκπαιδεύονται σε μια τεράστια ποσότητα φασματογραμμάτων τραγουδιών, μαζί με τους αντίστοιχους σχολιασμούς συγχορδιών. Αυτή η διαδικασία επαναλαμβάνεται για τους ρυθμούς τραγουδιών και μετά από αρκετά παραδείγματα εκπαίδευσης, τα δίκτυα μαθαίνουν πώς να αναγνωρίζουν μια συγχορδία και να εντοπίζουν έναν ρυθμό, ακόμη και σε κομμάτια ήχου που δεν έχουν ξαναδεί. Με αυτά τα δύο στοιχεία να συνεργάζονται, ο αλγόριθμος μπορεί να εμφανίσει τις συγχορδίες τη σωστή στιγμή σε οποιοδήποτε τραγούδι.

Έτσι, ένα μοναδικό στοιχείο αυτής της πλατφόρμας είναι ότι οι μαθητές μπορούν να αναζητήσουν τις συγχορδίες οποιουδήποτε τραγουδιού και να δουν τα αποτελέσματα, έτσι ανεξάρτητα από το γούστο τους στη μουσική και πόσο εξειδικευμένο μπορεί να είναι, μπορούν να βρουν έναν τρόπο να ασχοληθούν και να μάθουν. Η εταιρεία έχει επίσης αναπτύξει μια εφαρμογή διδασκαλίας κιθάρας με δυνατότητα τεχνητής νοημοσύνης, που στοχεύει στην καθοδήγηση των απόλυτων αρχαρίων ενώ μαθαίνουν τις πρώτες τους συγχορδίες. Αναγνωρίζει τι παίζετε και στη συνέχεια δίνει σχόλια για να βοηθήσει την απόδοσή σας. Αυτό είναι ενδεικτικό των πρόσθετων λεωφόρων μάθησης που μπορεί να ανοίξει η τεχνητή νοημοσύνη και της παρουσίας που θα μπορούσε να έχει στο μέλλον της διδασκαλίας της μουσικής.

Εάν οι αρχάριοι είναι άνετοι ή εξοικειωμένοι με ορισμένες μόνο συγκεκριμένες συγχορδίες, μπορούν επίσης να αναζητήσουν τραγούδια με βάση αυτές τις συγχορδίες. Η εύρεση τραγουδιών με συγχορδίες που ήδη γνωρίζουν θα ενθαρρύνει τους αρχάριους να συνεχίσουν να παίζουν, κάτι που μπορεί να είναι πολύ ωφέλιμο στα αρχικά βήματα της εκμάθησης ενός οργάνου, που είναι γνωστό ότι είναι η πιο δύσκολη στιγμή για να διατηρήσετε την ορμή. Αυτό μπορεί να είναι μια αποτελεσματική βάση για τη δημιουργία της συνήθειας να επιλέγετε το όργανο για να παίξετε σε τακτική βάση και να προχωρήσετε στη μουσική τους ανάπτυξη.

Συμπέρασμα

Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη έχει σίγουρα κάνει την εκμάθηση οργάνων περισσότερο προσβάσιμο και διαδραστικό, αυτό δεν σημαίνει το τέλος για μαθήματα παραδοσιακής μουσικής και ομαδικές τζαμαρίες. σημαίνει την προσφορά πρόσθετων πόρων και τον πιθανό εκδημοκρατισμό της εκμάθησης οργάνων και του παιξίματος. Οι αυτοδίδακτοι μπορούν επίσης να απολαύσουν τη διαδικασία εκμάθησης ενός μουσικού οργάνου, ενώ τα άτομα που θα ήθελαν να εξασκηθούν πέρα ​​από τα μαθήματα μουσικής και τις πρόβες έχουν επιπλέον υποστήριξη από αυτόν τον πόρο. Οι τεχνικές μηχανικής μάθησης θα μπορούσαν επίσης να χρησιμοποιηθούν στους τομείς της μουσικής θεωρίας και ανάλυσης – έχουν σχεδιαστεί για να αναγνωρίζουν πρότυπα, που σημαίνει ότι είναι ιδανικό για την ανάλυση συνθέσεων.

Ανάμεσα στις τεράστιες πληροφορίες που είναι διαθέσιμες στο διαδίκτυο, οι πλατφόρμες με δυνατότητα AI μπορούν να βοηθήσουν στην προσαρμογή των ατομικών αναγκών μάθησης και να παρέχουν μεγαλύτερη ευελιξία. Εάν χρησιμοποιηθούν σωστά, μπορούν να ενισχύσουν τις δημιουργικές διαδικασίες – οι αρχάριοι μουσικοί μπορούν να ξεκινήσουν μαθαίνοντας υπάρχοντα τραγούδια και αυτό μπορεί τελικά να επεκτείνει το μουσικό τους λεξιλόγιο καθώς αναπτύσσονται οι δεξιότητές τους.

Περισσότερες μέθοδοι εκμάθησης ενός μουσικού οργάνου μπορούν μόνο να ωφελήσουν την κοινωνία και σίγουρα θα είναι ενδιαφέρον να δούμε πώς αναπτύσσεται η σχέση μεταξύ AI και μουσικής εκπαίδευσης καθώς η τεχνολογία συνεχίζει να εξελίσσεται.