2026年艺术素质教育AI教学系统（如钢琴陪练）准确性与学习效果测评调研

本次调研旨在评估AI艺术教学系统的实际应用效果。请根据您的真实体验或认知进行作答，所有题目均为必答，预计用时10-15分钟。您的反馈对我们至关重要，感谢您的参与！

Q1:您认为，一个理想的AI钢琴陪练系统，其指法纠错的准确性应达到何种水平？

无需太高，能指出明显错误即可

应达到80%以上的准确率

应达到95%以上的准确率，接近专业教师水平

准确性不是最重要的，激发兴趣更关键

Q2:以下哪些功能，是您认为AI钢琴陪练系统对提升学习效果最有帮助的？（可多选）

实时音准与节奏识别纠错

个性化练习曲目推荐

演奏情感与表现力分析

练琴数据统计与进度可视化

在线社区互动与作品分享

与真人教师的课程联动

Q3:AI教学系统通过分析您的练习数据，为您生成了下一周的个性化练习计划。请描述您希望在这个计划中看到至少两个关键要素。

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Q4:在使用AI钢琴陪练时，系统对您某次演奏给出了“节奏不稳”的评价，但您自己感觉良好。您更倾向于如何应对？

完全相信系统的判断，立即按照系统提示反复练习

完全不相信，认为系统可能误判，按照自己的感觉继续

参考系统的评价，同时回听自己的录音或咨询真人老师进行二次确认

忽略此评价，继续练习其他内容

Q5:除了基本的音准和节奏，您认为AI系统在评估演奏时，最难准确量化和反馈的维度是什么？（请简要说明）

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Q6:您认为，当前AI教学系统可能存在的、影响学习效果的局限性有哪些？（可多选）

无法理解学生的情绪状态并给予情感激励

纠错逻辑僵化，无法处理音乐中的特殊艺术处理

缺乏创造性的即兴互动和音乐对话能力

硬件（如麦克风、摄像头）精度影响识别结果

反馈语言模板化，缺乏个性化沟通

Q7:如果AI系统在陪练过程中，频繁对同一乐句出现前后不一致的评价（例如先提示“很好”，后又提示“节奏错误”），这会对您的学习信心和效果产生什么影响？

严重影响，会让我对系统和自己的练习都产生怀疑

有一定影响，但我会尝试找出原因（如自己是否真的弹得不稳定）

影响不大，我主要依靠自己的判断和教师指导

完全没影响，我忽略AI的评价

Q8:展望2026年，您期望AI钢琴陪练系统在‘个性化’方面实现怎样的突破？（请举一个具体场景）

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Q9:对于艺术素质教育而言，您认为AI教学系统的核心价值更接近于以下哪一项？

一个永不疲倦的、高精度的纠错工具

一位能提供标准化教学内容的虚拟教师

一个强大的学习数据分析和规划引擎

真人教师的补充与延伸，构成‘人机协同’教学模式

Q10:为了更科学地评估AI教学系统的长期学习效果，除了演奏技巧测试，还应关注哪些维度的指标？（可多选）

学生的学习兴趣和内在动机变化

练习的规律性和总时长

对音乐理论知识的理解深度

独立解决新曲目难点的能力

参加音乐表演或比赛的意愿与成绩

Q11:如果让您用一句话总结AI艺术教学系统（如钢琴陪练）对传统艺术教育最大的冲击或改变，您会怎么说？

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Q12:考虑到技术发展，到2026年，您认为AI钢琴陪练系统在‘音乐创造力培养’（如即兴、作曲）方面能扮演的主要角色是？

主导者，可以教授完整的创作方法论

辅助者，提供和声、风格素材库及生成建议

记录者，仅能录制和回放用户的创作过程

无关者，创造力培养完全无法依赖AI

Q13:请设想一个未来（如2026年）AI钢琴陪练系统与智能硬件（如智能钢琴、VR设备）深度结合的应用场景。

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Q14:对于一款即将上市的AI钢琴陪练系统，在评估其‘准确性’时，您认为以下哪种测评方式最为关键？

厂商提供的实验室测试报告

专业钢琴教师对系统反馈的盲测评分

大量用户的长期使用数据与满意度调查

在复杂家庭环境（不同琴、不同背景音）下的压力测试

Q15:在您看来，一个负责任且有效的AI艺术教学系统，必须向用户明确披露哪些信息？（可多选）

系统核心算法的能力边界与局限性

用户练习数据的收集、使用与隐私保护政策

系统评价标准（如评分模型）的基本原理

系统推荐内容（如曲目）是否包含商业推广

系统开发团队中是否有艺术教育专家参与

Q16:如果您可以向AI钢琴陪练系统的产品经理提一个关于提升‘学习效果’的功能建议，您会提什么？

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