AI赋能高中音乐鉴赏“教、学、评”一体化新路径
过去高中音乐鉴赏课常面临流程僵化、学生被动、评价单一等痛点，致使“教、学、评”脱节，核心素养培养难以落地。本文以人音版高中必修《音乐鉴赏》中的影视音乐单元为例，主张利用AI技术进行课前学情诊断、课中情境创设与个性化探究以及课后巩固迁移，促使教学决策由经验驱动转向数据驱动，评价方式由单一结果转向多元过程，为解决“教、学、评”割裂难题提供了可操作的路径。实践表明，此举不仅能大幅提升学生的课堂活跃度与审美感知力，还能推动教学从单纯的知识灌输向素养培育转型。
关键词：音乐鉴赏课程；“教、学、评”一体化；人工智能；影视音乐
当前，人工智能在教育领域的深度应用正引发学校育人模式的系统性变革。《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确指出，应将AI融入教育教学全要素、全过程，推动育人从侧重知识传授转向以能力提升为本，加速实现大规模因材施教［1］。基于核心素养的高中音乐课程强调“教、学、评”三位一体的实施路径，要求教师统筹三者关系，落实一体化设计［2］。在此背景下，探索AI与高中音乐课程的深度融合，既是响应国家政策的必然选择，也是顺应智能时代教育发展趋势的重要实践。
一、人工智能赋能“教、学、评”一体化的逻辑基础与模型构建
（一）“教、学、评”一体化的核心意蕴
教、学、评三者需在目标、内容与方法上保持高度统一，共同服务于学生核心素养的培养。教师应依据课程目标开展教学，学生围绕目标进行学习，评价则基于目标与学业质量标准系统评估成效。因此，“教、学、评”一体化的本质在于改变三者割裂的状态，构建目标一致、相互融合、彼此促进的有机整体。其深层机制是以促进学生深度学习和核心素养发展为根本，以清晰目标为引领，以持续嵌入的评价为反馈调节手段，构建动态循环、持续优化的教学生态系统。
（二）人工智能的技术优势与高中音乐鉴赏教育的契合之处
音乐鉴赏是一个包含感知、体验、联想、想象、评价与创造的综合性审美心理过程［3］。AI凭借其强大的数据处理、情境感知与生成能力，为课程实施提供系统性支持，推动教学结构从线性流程转向动态循环、双向赋能的整体。在“教”的层面，AI可帮助教师基于学情数据精准定位重难点，创设多样化音乐情境，增强教学针对性与感染力；在“学”的层面，AI可为学生推荐个性化鉴赏路径，并借助Suno等工具支持其进行音乐创作，使其从鉴赏者转变为实践者，提升主体性与成就感；在“评”的层面，AI通过持续采集学生在讨论、创作等环节的过程性数据，实现对学生审美感知、文化理解与创造性思维等多角度评估，使评价成为持续反馈、支持教学优化的动态机制。
（三）人工智能赋能“教、学、评”一体化的运行模型构建
“教、学、评”一体化强调目标、教学与评价的动态一致。逆向教学设计为此提供了核心支撑。逆向教学设计强调教师首先从学习结果出发设定目标；其次围绕目标设计评价任务，预设评价证据，依据学生表现判断是否达标；最后结合目标与评价设计教学活动［4］。本研究基于AI的智能分析、个性化推荐与实时反馈功能，构建了以核心素养为导向的“教、学、评”一体化实践模型（如图1）。
这是一个动态的、以终为始的闭环系统。首先，教师依据课标设定清晰可测的核心素养目标。其次，设计评价任务时，需考虑“学生需有何表现或作品以证明达标”，并预设采集学习证据的工具。最后，设计匹配的教学活动。实施中，AI工具持续收集“学”的过程数据，及时反馈给“教”与“评”，确保三者围绕核心素养达成进行循环互动与双向赋能。
二、人工智能在影视音乐单元“教、学、评”一体化中的整合应用策略
（一）教学前的分析与准备
1.教材分析与教学目标设定
本单元内容选自人音版高中音乐必修《音乐鉴赏》，包含《怀念战友》《大宅门》《星球大战》《艾米莉的华尔兹》等代表性作品，涵盖渲染气氛、塑造人物、推动剧情、深化主题等功能及发展历程。依据课标核心素养要求，本单元围绕“审美感知”“艺术表现”“文化理解”三个维度展开设计，引导学生系统理解影视音乐的艺术功能与文化内涵。具体目标设定如下：①学生能初步识别音乐在影视中渲染气氛、塑造人物的基本功能。②学生能结合具体片段深入分析音乐与画面、叙事的相互作用，并进行简单配乐实践。③学生能迁移运用所学知识对新作品进行独立审美判断。这构成了单元教学的核心框架，为后续“教、学、评”一体化活动的实施指明了方向。
2.工具准备
在推进AI赋能高中音乐鉴赏课程“教、学、评”一体化的实践中，工具选择应遵循“轻量化、易上手、零成本”原则，以降低技术门槛，使教师专注于教学设计。以本单元为例，学情诊断采用“问卷星”采集数据并借助Kimi分析；情境创设使用Suno生成音乐；过程性评价基于AI开放平台的情感分析功能，结合“班级优化大师”实现即时反馈与记录，形成贯穿全过程的技术支持框架。
（二）人工智能赋能“教、学、评”循环互动的实施过程
1.课前阶段：精准诊断，以学定教
传统的音乐鉴赏备课多依赖教师经验，难以精准把握学生起点。引入AI后，可基于前置诊断实现以学定教，避免“一刀切”。在此模式下，“教”的决策基于数据分析，“学”的起点被激活并显性呈现，“评”先行于正式教学，为效果对比提供标准。
在具体教学中，针对目标①，教师使用“问卷星”设计包含选择题与开放题的前测问卷。例如，选择题：“你认为电影《星球大战》开头滚动字幕时的音乐主要作用是什么？（A.渲染宇宙浩瀚神秘B.塑造人物英雄形象C.推动剧情发展）”。开放题：“请用2-3个关键词描述听到电影《天使艾米莉》片尾曲《艾米莉的华尔兹》时脑海中的画面或情绪”。
随后，运用AI工具使“教、学、评”三环节高效联动。在“教”的层面，教师将问卷星收集的开放题文本导入Kimi，指令其“分析学生对《艾米莉的华尔兹》的描述，总结3个情感关键词和2个画面意象，指出普遍偏差”。Kimi生成报告，帮助教师精准定位起点。在“学”的层面，学生通过问卷链接个人经验，做好课堂准备。在“评”的层面，问卷星统计正确率，Kimi分析开放题，共同构成前置性评价证据，使“教”有的放矢。通过此流程，课前阶段实现闭环，为精准教学奠定基础。
2.课中阶段：创设情境，个性探究
课中是知识学习与能力生成的关键。通过引入AIGC技术，教师能创设多样音乐情境，借助对比聆听与即时创作等策略，培养高阶思维。过程中，AI工具承担过程数据采集分析，使课堂评价贯穿始终，实现“教”因情境生动、因数据灵活；“学”因探究深入、因创造主动；“评”嵌入过程、即时反馈，使思维清晰可见。具体应用中，教师围绕目标②，组织了两个层次递进的活动。
活动一：AIGC情境对比，理解“渲染气氛”功能。教师播放《大宅门》白景琦幼年闯祸的无声片段，使用Suno生成两段不同配乐，一段为“充满京韵、铿锵有力、紧张的中国风音乐”，另一段为“幽默、诙谐、俏皮的中国风音乐”。学生对比聆听后讨论音乐如何影响画面情绪，理解“渲染气氛”功能。在“评”的层面，使用“班级优化大师”实现即时评价与记录。
活动二：个性化配乐实践，体会“塑造人物”功能。学生分组选取《星球大战》《天使艾米莉》或《冰山上的来客》的无声片段，使用Suno输入“黑暗、压迫感强的交响乐”“灵动、梦幻的音乐盒旋律”等提示词生成配乐，展示成果并说明选择理由及塑造人物形象的要素。Suno降低了作曲难度，将审美感知外化为音乐生成。在“评”的层面，教师将录音转为文字汇总，使用百度AI开放平台情感倾向分析API进行批量分析，关注情感表达并评估音乐要素词汇的运用准确性。
3.课后阶段：实现个性化巩固与迁移应用
课后是知识巩固与能力迁移的重要环节。基于课中采集的学习表现数据，教师借助AI进行个性化作业推送，实现因材施教，使每位学生在原有基础上发展。AI介入使“教”的延伸更具针对性，“学”的路径更自主，“评”的结果用于诊断成效并引导改进，形成“教、学、评”一体化闭环。
本阶段围绕目标③，设计两级评价任务。一是基础巩固类，如观看《百鸟朝凤》片段分析唢呐功能并完成选择题。二是迁移创造类，如使用Suno创作配乐并撰写设计说明。实施中，“教”的层面，教师依据课中记录与报告，向薄弱生推基础任务，向优生推进阶任务。“学”的层面，学生在“最近发展区”内巩固或挑战，提升自主性与成就感。“评”的层面，重点从知识记忆转向能力应用，通过评价“配乐设计说明”中音乐与画面的契合度、阐述逻辑与术语运用水平，综合考查迁移与创造性思维。
三、实践反思与挑战
AI在赋能高中音乐鉴赏课程“教、学、评”一体化的实践中展现出明显优势，同时也带来新挑战。在成效方面，个性化路径与AIGC工具有效激发学生主体性，使其从被动接受者转变为主动分析创作者。教师基于数据推动教学决策从“经验驱动”走向“证据驱动”，提升精准性。AI助力评价多元化，打破“标准答案”局限，使审美过程、思维与创造性表达被看见，评价更全面客观。然而，实践仍面临技术门槛高、艺术与技术主次把握不当、数据隐私差等挑战。对此，教师可协同探索轻量化AI工具，逐步推进应用，坚守音乐学科本体地位，明确技术服务于艺术感知的宗旨。同时需重视数据隐私，推动教师角色向学习设计者与引导者转型，通过研修与反思，稳步推进技术与教育融合。
［参考文献］
［1］李新，杨现民.AI技术平权：实现大规模因材施教与教育公平［J］.中小学信息技术教育，2025（10）：16-18.
［2］资利萍.《普通高中音乐课程标准》（2017年版）学科核心素养产生的背景、释义分析及其课程实施［J］.中国音乐，2018（5）：176 182.
［3］冯巍巍，查汪宏.音乐核心素养视域下的高中音乐鉴赏教学［J］.课程·教材·教法，2018，38（3）：95-100.