数智化转型驱动下高校音乐“AI+思政”教学的实践研究

摘要：在教育数智化转型和美育浸润行动不断深入发展的大背景之下，高校音乐教学要冲破传统育人局限，达成艺术素养培育和思政价值引领的深度交融。本文以AI技术为依托，从高校音乐“AI+思政”教学实践入手，解读数智化赋能的主要价值，探寻图谱创建、数据引领、算法助力的价值途径，给出虚实相生、双线闭环、全景评价的推进策略，给高校音乐教育落实立德树人根本任务，推进数智化和思政教育、美育深度融合赋予操作参照。

关键词：数智化转型；高校音乐教学；AI+思政

教育部的文件中明确提出要全面开展学校美育浸润行动，以数字技术为依托推动美育和人工智能深度融合，落实立德树人根本任务。目前高校音乐思政教学还存在着元素融入的碎片化、教学针对性不强等状况。在此背景下，探寻数智化推动下的高校音乐“AI+思政”教学实践，既是响应国家教育数字化战略和美育改革的必然之举，也是充实音乐教学内容、改善思政育人效果的有效途径，对推进高校音乐教育高质量发展、培育担当民族复兴大任的时代新人有着十分重要的意义。

一、图谱构建与效能提升：高校音乐“AI+思政”教学的数智化价值解码

（一）知识图谱赋能，重塑思政元素可视化表征

知识图谱的加入，从根本上改变了高校音乐“AI+思政”教学中思政元素隐匿、零散的传统状态，把育人资源由原来的“经验驱动”转变为现在的“数据驱动”。其关键之处在于依靠AI深度学习技术，对大量音乐作品展开语义挖掘和关联剖析，塑造起“音乐作品-思政元素-价值内涵-实践场景”四者相联结的结构化网络，给跨学科融合教学赋予了结实的底层逻辑支撑。该技术路径的价值就在于创建起艺术形式和思政内核之间的精准映射机制。通过对算法解析出的音乐本体特征和文化基因进行分析，把抽象的思政概念具体化为某种旋律、节奏或者体裁，准确找到客家山歌和红色精神之间血脉联系的地方，从技术上解决了美育与德育“两张皮”问题，保证价值引导的客观性和靶向性。

可视化图谱表征把师生认知图式和教学互动重新组织起来。它把线性音乐知识变成立体的网状结构，给教师提供宏观教学导航和微观切入点，使学生可以直观地“看到”音乐背后的精神谱系，大大降低跨领域理解的认知负担。结构化的呈现方式，促使思政元素和音乐教学深度交融，使价值引领在艺术感受中自然而然地产生出来，很好地体现了数智化技术对于教学内容体系的重塑作用[1]。

（二）数据画像驱动，实现教学供需精准化匹配

数据画像的建立依靠的是利用AI技术对学生学习全过程的数据展开准确的采集和深入的剖析，从而给高校音乐“AI+思政”教学赋予个性化的供需匹配方案。AI系统可以实时获取学生音乐学习行为、思政认知水平、审美偏好、学习难点等各方面数据，包括学生对不同思政主题音乐作品的聆听时长、互动频率、创作反馈，对思政内涵理解的程度等，用算法建模生成个性化学生数据画像。根据该画像，教学系统可以准确找到学生的学习需求和认知缺陷，对于审美感知好但是思政理解欠缺的学生，推送包含思政解读的音乐赏析内容，对于擅长音乐创作的学生，给予思政主题创作的智能支持。

数据画像可实现动态更新，体现学生学习状况及思想转变情况，给教师调节教学内容、改良教学方法给予数据支撑，使得教学供给更契合学生的实际情况，让音乐AI思政教学冲破同质化困局，达成千人千策的个性化育人目的，使思政引领更有指向性和实效性[2]。

（三）智能算法增效，激活审美育人全过程动能

智能算法的深度介入，不只是简单的技术辅助，而是对高校音乐“AI+思政”教学产生结构上的增效、机制上的重构。其根本意义就是依靠数据驱动的精准映射，冲破了传统思政教育“大水漫灌”的束缚，达成因材施教和个性化的契合。算法依靠多模态分析来制订差异化的学习途径，把宏大的思政叙述转变成契合个体的艺术感受，从而明显加强了价值引领的接受度和亲和力。

算法更深层次的价值就是形成美育和德育双向互构的协同机制。AI充当“创意协作者”和“思维引导者”的时候，在创作、欣赏和践行等全部环节当中，它把艺术表达同思政内在意图之间的认知差距给拉平了，使得学生在感受艺术审美时自然而然地产生理性的价值认同。该种机制很好地解决了美育和德育相脱离的问题，把知识传授、能力培养和价值塑造统一起来。另外智能算法创建起全流程、沉浸式育人生态，把价值引领的节点从单个课堂延伸到课外创作和社会实践当中。依靠资源的智能匹配以及场景的智能生成，思政教育就犹如盐在水里，润物无声地渗透到各个环节之中。不但大大提高了思政育人的渗透力和实效性，也为新时代高校落实“立德树人”根本任务提供了一个可以量化的、可追踪的、可优化的数智化解决方案。

二、算法融入与模式再造：高校音乐“AI+思政”教学的数智化实施路径

（一）多维感知融创，打造虚实共生智慧新场域

多维感知融创的关键在于依靠AI、VR/AR等数智技术，融合可操作的实操策略，冲破传统音乐教学的时空束缚，创建起“虚拟+现实”共生的智慧教学场域，达成音乐艺术、思政教育和数智技术三者之间的深度整合。高校可以牵头建立集成化的AI音乐思政智慧教学平台，确定平台建设标准，把虚拟仿真、智能交互、数据采集等主要功能整合起来，并且将平台接入校园教务系统和音乐专业数据库，实现教学资源的互联互通，平台可以由学校信息技术中心和音乐院系共同运维，保证系统的正常运行。依托VR设备创建了4类标准沉浸式教学场景，每个场景均配备对应教学脚本，分别是红色音乐场景、民族音乐场景、经典思政音乐场景和西方音乐史场景。红色音乐场景再现《黄河大合唱》创作现场，学生可通过手柄操控参与创作研讨；民族音乐场景搭建侗族大歌传承工坊，支持学生与虚拟传承人实时互动学唱；经典思政音乐场景模拟国家大剧院演出环境，配备思政解读字幕；西方音乐史场景还原经典西方音乐创作场景，呈现不同时期音乐风格演变，辅助学生理解中西方音乐文化差异与共通性。

现实教学中，每间音乐教室配备1台AI智能演奏测评终端和2-3套情感捕捉设备，终端实时采集学生演奏音准、节奏数据，情感捕捉设备通过面部识别和肢体动作分析，判断学生情感表达与思政内涵的契合度并生成优化建议，助力教师精准指导[3]。同时建立跨校音乐思政资源共享机制，联合3-5所同类高校组建联盟，定期开展云端赏析会与创作研讨，通过AI初审、教师复审保障协同教学实效。虚实共生的智慧场域，打破了教学场景单一性，让学生在多维度感知中实现艺术素养与思政认知同步提升，让音乐“AI+思政”教学更具趣味性和感染力。

（二）双线混融进阶，重构“学练赛评”闭环链条

双线混融进阶模式把AI技术作为纽带，将线上智能教学和线下实践教学结合起来，重新塑造出一个“学练赛评”一体化的闭环链条，促使高校音乐“AI+思政”教学朝着系统化、常态化的方向前进。学阶段建立分层分类的音乐思政课程体系，在基础层、提高层、创新层分别设置不同内容，基础层为红色经典、民族音乐等思政主题作品赏析，提高层为作品思政内涵的深入挖掘，创新层为思政主题音乐创作技巧的培养，每类课程都有对应的AI题库和线上答疑功能。AI系统根据学生的数据画像，精准推送相应的教学资料，对低年级学生推送思政音乐入门赏析视频，对高年级学生推送创作案例解析，同时开通24小时智能答疑服务，使用语义识别快速回答学生问题，每周举行一次线上专题研讨，将研讨重点汇总到授课教师处，促进学生自主化、个性化学习。

线下“练”时，在每个实训室里都配有AI智能伴奏终端、音准节奏矫正仪等设备，学生可以自由挑选思政主题伴奏来练习，终端即时收集演奏、演唱数据，AI算法从音准、节奏、情感表达这三个方面展开剖析，给出可视化的报告以及个性化的改进意见，比如对情感表达欠缺的学生，给予相关思政情感表达训练素材的推荐[4]。教师每周五次对学生的作业进行集中讲解，以学生生成的练习数据为基础，对学生的共性问题进行有针对性的辅导，使学生把国家意识、奋斗精神等元素融入到技能表达当中来，提高学生对于练习效果的认识。在“赛”环节中利用AI技术创建多元化的赛事平台，开展思政主题音乐创作、展演等赛事活动，AI系统承担赛事组织、作品评审工作，依靠算法对作品艺术水平和思政内涵进行分析，保证评审的公平公正，给参赛学生提供有针对性的点评，从而达到以赛促学、以赛促练的目的。在评这一环节中，把AI智能评价和教师主观评价结合起来，达到评价的全面性和客观性，形成学习、练习、竞赛、评价、改进的闭环链条，使每一个环节都能够互相支撑、协同发力，促进学生艺术素养和思政水平的不断提高，体现数智化技术对教学模式的再造价值。

（三）全景伴随评价，构建增值导向多元坐标系

全景伴随评价以AI技术为依托，冲破传统评价的单向度、终结性的限制，创建起以增值为方向、多维立体的评价坐标系，全方位地把握学生在音乐“AI+思政”教学过程中的发展与提升。创建AI数据采集和分析能力，达成教学过程全方位伴随监测，须依靠标准化工具选型，全流程数据采集体系以及精准化分析办法，保证数据全面，分析合理，具体落实途径可以分成三个部分，全程契合高校教学实际，具备很强的操作性。在AI数据采集能力的创建上采取“硬件终端+软件平台+场景联动”的三维采集方式，确定具体的工具选择和采集范围，从而达成教学全过程无死角的监测。硬件上每间音乐教室、实训机房都配有专门的AI采集设备，AI音视频采集终端（海康威视AI智能摄像头）、情感捕捉设备（旷视Face ID情感分析终端）、演奏演唱数据采集仪（雅马哈AI智能演奏终端）。软件使用校园AI音乐思政智慧教学平台，腾讯云AI数据采集模块和百度智能云语义识别模块，完成对线上学习数据、互动数据的实时采集，场景联动把线上教学平台、线下硬件终端、校园教务系统打通，实现课堂学习、课后练习、实践展演、线上研讨等多场景数据互联互通，保证采集到的学生学习行为、技能提高、思政认识、创作实践等各方面数据。为了保证采集的数据是全面的、真实的，有三个主要的方法，分别是建立数据采集分级责任制、设置数据采集权限管理以及建立动态采集机制，即按照教学进度对采集重点进行调整，在教学创作实践阶段主要采集作品数据，在教学思政研讨阶段主要采集语义表达数据，并且使用加密存储的方式保存所有的数据。选择具体的AI工具，并且制定出标准的量化分析方案，保证分析结果可以被准确地引用。核心AI分析工具选择百度飞桨Paddle Paddle深度学习平台和科大讯飞AI教育分析系统，前者做数据建模和特征提取，后者做量化评分和质性解读，二者共同完成全方位的分析。就“艺术素养、思政内涵、实践能力”这三个评价指标而言，AI工具采取了不同的量化分析手段，每一个指标都有量化标准和分析逻辑，艺术素养指标里，演奏、演唱技能依靠雅马哈AI智能演奏终端所搜集的音准、节奏、力度数据，经由百度飞桨平台加以量化评分，设定60分作为合格分数线，音准偏差每0.5音分扣1分，节奏偏差每0.1秒扣0.5分，力度控制贴合作品情感需求能加1到5分，创作技能用科大讯飞AI教育分析系统，从旋律完整性、和声合理性、主题契合度这三个方面来量化，每个维度按0到10分打分，加权平均得到量化结果。思政内涵指标中价值认同、家国情怀等抽象维度用旷视情感捕捉设备采集的情感数据和百度语义识别模块抓取的语言表达数据做联合量化分析，学生在赏析红色音乐时积极情感占比≥80%得满分，相关语言表达中思政关键词（家国、奋斗、传承）出现频率每增加1次加2分，消极情感占比过高扣分[5]。实践能力指标中公益演出、思政主题创作等用AI音视频采集终端录制的现场表现来判定，科大讯飞AI系统从表现完整性、情感传递、思政内涵呈现三个方面对实践结果进行评分，并与线下实践记录相结合来完善，从而获得全面的量化成果。为了保证量化的合理性，采取了两项优化措施，第一，创建量化标准动态校准体系，每学期联系教学实践和专家评审意见，改变各个指标的量化权重，保证贴合教学实际情况，第二，加入人工复查流程，AI量化评分之后，邀请3名音乐专业教师、2名思政教师做为复核人员，对异常分数、争议数据进行人工审核工作，从而保证分析结果客观公正。经过上述具体的工具选择、采集方法和量化策略，AI数据采集与分析能力得以有效形成，从而达到对教学全过程的全方位伴随监测的目的，给多元评价体系提供强有力的数据支持，使评价真正成为促进学生全面发展的有效途径，推动音乐“AI+思政”教学育人效果的不断改善。

三、结语：

数智化转型给高校音乐“AI+思政”教学带来了新的发展机遇，也给落实立德树人根本任务、推进美育改革赋予了重要途径。本文通过对数智化赋能核心价值进行解码，提出知识图谱、数据画像、智能算法这三个赋能路径，创建起虚实共生、双线闭环、全景评价的实施策略，达成音乐教学、思政教育和数智技术的深度融合。经过实践证明，数智化技术对于高校音乐思政教学而言可以较好地解决存在的问题，提高教学的针对性、实效性。未来高校要不断加强数智化和音乐思政教学的融合，警惕技术异化风险，坚持育人初心，不断改进教学模式和评价体系，使数智化技术真正服务于艺术素养的培养和思政价值的引领，为培养具有艺术才能和家国情怀的新时代音乐人才提供有力保障。

参考文献

[1]陈丹娜.AIGC赋能下红色音乐元素在高校课程思政中的应用研究[J].艺术评鉴,2025(06):105-111.

[2]詹锦.红色音乐文化融入高校思政课教学的价值意义与实践路径[J].塑料包装,2025,35(06):292-294.

[3]孙稳,黄宇涛.中西音乐互鉴视域下高校钢琴课思政教学研究——以阿拉波夫《中国民歌主题钢琴小曲六首》为例[J].当代教研论丛,2025,11(12):71-74.

[4]陈丽.新时代高校“大思政”体系中协同育人创新模式探索——以“音乐党课”为例[J].区域文化艺术研究,2025(01):42-47.

[5]谭娟.“课程思政”在高校音乐教学中的渗透路径与创新设计研究[J].黄河之声,2025(21):220-223.

作者简介：

王一品，（1981—），女，汉族，沈阳音乐学院，讲师，研究方向：音乐教育

基金项目：辽宁省教育科学“十四五”规划课题  “数智化转型驱动下高校音乐“AI+思政”教学的实践研究” （项目编号JG25DB467）