以人工智能为代表的智能技术迅猛发展，深入音乐教育领域，为高校钢琴音乐创作、演奏、教学等环节注入新动能。通过依托智能技术丰富音乐资源、借助深度学习精进弹奏技巧、创设虚拟情境加强音乐实践以及深化人机协同优化评价机制，推动人工智能赋能高校钢琴音乐教育，可不断拓展教育深度，助力钢琴音乐创新发展。

依托智能技术，丰富钢琴音乐资源

完善多媒体音箱、无线扩音器、便携式录音设备、智能数控黑板等智慧化互动设备及教学软件，推进高校钢琴音乐教育智能化转型。聚焦人工智能与钢琴音乐理论课程的融合。借助大语言模型，整合钢琴音乐曲目、曲式结构、创作背景、和声分析、乐理知识等内容。搭建钢琴音乐资源共享平台，整合教师教学课件、钢琴演奏视频、技巧讲解视频、作品赏析视频等资源，给予教师下载权限。发挥平台辅助教学功能，教师及时发布课程通知、预习指导指令、学生疑问解答等，广泛传播钢琴音乐知识，实现资源最大化利用。智能分析学生钢琴音乐学习水平和兴趣，精准获取学习需求，针对性搜集整合、个性化分配资源。

汇聚音乐、计算机、美术和中国语言文学专业骨干教师，共建跨学科钢琴音乐教学体系。以钢琴音乐为纽带，以人工智能技术为载体，融合美术、文学等艺术形式，建设“AI+钢琴音乐”工作坊或实验室。整合Suno AI钢琴音乐生成、创作风格初探、经典钢琴音乐作品赏析、视频剪辑、影视配乐工作流程等理论知识内容，引导学生全面学习钢琴音乐、宣传视频、主题海报等一体化创作知识，辅助学生创作出集音乐、艺术、美学和文学于一体的原创作品。面对人工智能时代海量信息的冲击，注重培养学生审美情趣、学识修养、跨学科学习能力，筛选优秀歌剧、中国风钢琴音乐作品、电子琴与钢琴结合的音乐作品等，使学生能够活学活用钢琴音乐资源和专业知识。

借助深度学习，精进钢琴弹奏技巧

基于深度学习技术的大规模计算、语音识别、图像识别等取得卓越成就，为学生提供钢琴音乐深度学习模型，可助力学生理解钢琴音乐语义信息表征，系统学习创作规则，提高作曲能力，深刻认知钢琴弹奏技巧的重要性。

借助深度学习的手势姿态识别、视频目标检测、对比等功能，设计钢琴手型指法识别系统，自动识别、靶向纠正学生钢琴弹奏的错误指法。手型识别模块，全面检测学生钢琴弹奏手指关节，对比名师标准手势和姿态，针对拇指夹指、小指平躺、指尖站立、翘手腕、掌关节塌陷等动作进行检测。弹奏错误识别模块，教师调用摄像头开启实时监测功能，或者对学生上传的钢琴弹奏录屏进行检测。通过调用目标检测算法技术对错误弹奏按键进行识别，在图像画面中标记出按错键的手指和姿势，之后由系统为学生实时推送检测结果，让学生及时了解自身仍有待提高的钢琴弹奏技巧。历史数据模块，系统全面记录学生钢琴弹奏数据，搜集弹奏错误位置等，并向学生实时推送，便于用户掌握技术薄弱点、错误指法。系统为不同学生提供钢琴弹奏回放讲评功能、自动评测功能等，充分激发学生学习积极性，培养深度学习、深度思考能力。

创设虚拟情境，加强钢琴音乐实践

借助虚拟现实技术、增强现实技术等，创设仿真模拟钢琴演奏环境。学生佩戴VR设备，仿佛处于真实的钢琴演奏舞台、录音室或演唱会现场，沉浸式参与钢琴音乐演奏实践；智能技术为学生自动生成伴奏，营造钢琴合奏练习情境，让学生有机会与国内外学生进行在线合奏演练、参加各种级别的钢琴演奏比赛，培养学生良好的钢琴演奏竞技心态和舞台表现能力，深刻领悟不同环境下钢琴音乐的演奏差异。预先将大量钢琴协奏曲目储存到智能系统中，系统为学生匹配人工智能协奏者，让学生与虚拟合唱团、乐队一起演奏，模仿和体验世界级钢琴家演奏风格，帮助学生理解和掌握高水平钢琴演奏技巧。VR设备精准捕捉学生手指运动、按键等细节，针对学生错误按键手法给出红光提示，针对学生正确按键手法给出绿光提示，为学生生成个性化“诊断书”，并提供定制化练习计划，指导学生针对自身不足进行实训，提高现场演奏水平。虚拟现实技术还可辅助教师将虚拟教程叠加于钢琴上，指导学生在真实演奏环境中跟随虚拟教程进行自主学习；智能分析系统深度解析学生钢琴演奏数据，精确测量其演奏力度、速度、节奏、乐感等，精准诊断节奏不稳、音阶转换不流畅等问题。在此基础上，模拟观众笑声、掌声、沉默等现场反应，帮助学生适应和正确处理观众反应，专注精进钢琴音乐学习、演奏等实践效果。

引入人工智能陪练系统，搭建与钢琴课堂互补的、并行的“练习空间”。无需教师实时监督，学生通过“小叶子智能陪练”等获得节奏、音准、错音定位、重点强化等即时反馈，提高实践质量和效率。进一步开发互动式钢琴音乐教学软件，深化应用视听双识别技术，运用游戏化钢琴音乐学习方式，让学生体验分手练习、智能纠错等功能，激发学习兴趣。

深化人机协同，优化钢琴教学评价

构建“人工智能+专业教师”协同评价机制，全面评价学生钢琴音乐综合素养。人工智能技术记录学生钢琴演奏视频、理论考核成绩、钢琴音乐创作成果等数据，从音符准确性、节奏稳定性、表情管理等维度评价学生钢琴演奏水平。进一步追踪学生自主学习任务、练习曲目、练习时间等数据，评价学生自主学习能力。基于大数据技术，将同水平学生数据进行横向对比，精准确定学生优势和特征；纵向追踪学生自身成长和钢琴学习轨迹，分析个体进步空间，为学生提供钢琴音乐实践规划。专业钢琴教师则作为情感支持提供者，重点发挥鼓励、情绪调节、回应等作用，着重评估学生钢琴音乐理解力、合作能力、创新能力、情感表达力。

打造人机协同的钢琴音乐评价图谱，明确音准识别、节奏分析、音乐表现、触键和踏板等细节反馈，以及学习情绪调节、重复动作练习计划、即时评价等评价任务中人工智能和教师扮演的角色。人工智能发挥实时跟踪评价功能，对钢琴音乐演奏硬性指标进行动态监测，自动生成即时评价数据。将数据同步到教师端，由教师主导评价学生综合素质，最终由人工智能汇总生成多维评价报告。教师进一步提炼学生钢琴重奏、协奏、赏析、创作等学习行为数据，构建学习者模型，科学设置不同学生钢琴音乐知识点、薄弱点、盲点、兴趣点等级，细化“小数据”评价指标。通过此类评价，教师不断优化教学策略，学生自主识别问题并调整练习策略，共同构建“智能反馈+教师指导”的人机协同、以评促学闭环。

赵 静（作者单位：荆楚理工学院艺术学院）