音乐院校教师数字化转型素养与AI教学应用现状调查问卷(教师卷)

        尊敬的老师:您好!我们是湖北省教育科学规划课题《AI元宇宙时代音乐院校教师数字化转型素养提升路径研究》(编号:2023GB060)课题组。为了解音乐院校教师在数字化转型与AI教学应用中的真实现状、需求与困境,特开展本次调查。本问卷采取匿名填写,数据仅用于学术研究,感谢您的支持!

       

       填写说明:“数字化与AI技术”泛指AIGC音乐生成与编曲工具(如Suno、Udio等)、智能伴奏/纠错系统、声学与音乐分析软件、在线教学平台,以及扩展现实(XR)与虚拟仿真教学系统等。

H.基本信息



H1.您的性别
H2.您的教龄
5年及以下
6—10年
11—15年
16—20年
21年及以上
H3.您的职称
助教
讲师
副教授
教授
其他
H4.您授课的主要专业方向
声乐
器乐
作曲与作曲技术理论
音乐科技/录音艺术
音乐教育/音乐学/艺管
舞蹈/音乐剧等表演艺术
音乐理论类(乐理、视唱练耳、音乐学等)
其他,请注明
H5.您所在院校类型
独立专业音乐学院
综合性大学音乐学院
师范类院校音乐院系
高职高专艺术类院校
H6.过去一年,您参加AI或数字化教学相关培训的情况为
从未参加
参加过1次
参加过2—3次
参加过4次及以上
记不清

T.数字技术与AI工具使用情况



T1.过去三个月,您在教学、科研或艺术实践中使用AI工具的频率为
每天使用
每周多次
每周一次
每月几次
基本不用
T2.您曾使用过下列哪些数字技术或AI工具?
通用生成式AI助手(如ChatGPT、DeepSeek、豆包、通义、Kimi等)
文献检索、文献总结或课程知识库工具
在线课程平台或智慧教学平台(如超星、雨课堂等)
AI辅助课件、图像或视频制作工具(如Canva AI、Gamma、剪映等)
音频分轨、人声分离、变调变速或伴奏制作工具(如Moises、LALAL.AI等)
智能扒谱或制谱工具(如Klangio、Melody Scanner、MuseScore等)
音高、节奏、频谱或声音分析工具(如Praat、Sonic Visualiser等)
数字音乐工作站(DAW)或录音制作软件(如Cubase、Logic、ProTools等)
AI作曲、编曲或音乐生成工具(如Suno、Udio、AIVA等)
智能乐器、智能钢琴陪练系统或数字交互设备
云端音乐协作、虚拟合唱或数字排练平台(如BandLab、Soundtrap等)
XR、虚拟仿真或数字舞台系统
暂未使用相关工具
其他,请注明
T3.您主要将AI或数字技术应用于哪些场景?
教学资料搜集
教学大纲或教案设计
课件、微课或视频制作
学术文献阅读与研究资料整理
音乐剧作品、人物或唱段分析
音频处理、伴奏制作或声部分离
学生音准、节奏或声音特点分析
作曲、编曲或音乐创作
舞台视觉、灯光或表演空间设计
课堂互动或学生作业反馈
学习数据分析或课程评价
尚未应用于教学、科研或艺术实践
其他,请注明
T4.您所在单位是否具备以下条件?(每项选择最符合实际情况的选项)
已具备且使用较多 已具备但使用较少 正在建设 尚未具备 不清楚
数字课程平台或智慧教学平台
AI软件账号或专业平台使用权限
数字音乐制作或录音设备
声学分析或智能音乐教学软件
虚拟仿真、XR或数字舞台设备
专门的技术支持或培训机制

A.数字化教育理念与AI艺术伦理认知


请根据您的实际情况,对下列表述进行评价:(不适用=本校无相关设备/课程,不适用)
完全不符合 比较不符合 一般 比较符合 完全符合 不适用
A1. 我能够理性看待AIGC对传统音乐教学的冲击,确立“艺术为主导、技术为赋能”的教学观念。
A2. 我了解AI生成内容的版权归属、数据隐私与伦理规范,并能在教学中引导学生合规使用。
A3. 我理解大语言模型(如ChatGPT、Claude)在乐理判断上存在“生成幻觉”风险,不会不加甄别地采信其输出。
A5. 我能明确AI在教学中的辅助角色,不替代教师专业判断,不弱化审美引领和创造力。
A6. 我愿意主动学习新的数字技术与AI工具,并尝试将其应用于音乐教学。

B.AI音乐工具与数字技术应用能力


请根据您的实际情况,对下列表述进行评价:(不适用=本校无相关设备/课程,不适用)
完全不符合 比较不符合 一般 比较符合 完全符合 不适用
B1. 我能熟练运用主流在线平台(超星、腾讯会议等)开展线上授课与答疑互动。
B2. 我能熟练运用主流数字音乐制作(DAW)或AIGC音乐生成工具辅助教学。
B3. 我能运用专业术语(曲式、配器、调性、声部对位等)撰写精准的AI提示词(Prompt),引导AI生成符合教学预设的素材。
B4. 我能运用声谱可视化等分析工具,辅助声乐或器乐的微观技能教学。
B5. 我能尝试运用扩展现实(XR)设备或虚拟仿真平台,开展沉浸式/虚拟场景教学。
B6. 遇到新的AI音乐工具时,我能在较短时间内自主摸索掌握其基本教学用法。
B7. 我能够根据课程内容、学生水平与专业训练目标,判断某一数字工具或AI工具是否适用于我的教学。

C.智能化教学反馈与主客观结合评估技能


请根据您的实际情况,对下列表述进行评价:(不适用=本校无相关设备/课程,不适用)
完全不符合 比较不符合 一般 比较符合 完全符合 不适用
C1. 我能利用数字化平台收集并分析学生的学习过程数据与练习行为。
C2. 我能结合智能软件/系统的客观测绘与数据反馈(如音准、节奏、和声规范等),开展精准纠错。
C3. 我会将重复性训练(如音准节奏纠偏、标准化伴奏生成)交由AI辅助完成,课堂时间更多聚焦情感表达等高阶教学。
C4. 当AI给出的评估结果与我的专业判断不一致时,我能自信地以专业判断为准进行取舍。
C5. 我能够根据数字工具提供的学习数据与反馈,对学生进行有针对性的个别化指导。

D.人机协同驱动的音乐教学与创作实践能力


请根据您的实际情况,对下列表述进行评价:(不适用=本校无相关设备/课程,不适用)
完全不符合 比较不符合 一般 比较符合 完全符合 不适用
D1. 我能独立设计并实施“音乐+数字/AI技术”深度融合的课程方案或线上线下混合式教学。
D2. 我能够从音乐风格、情感表达与艺术价值的角度,判断AI生成内容是否适用于本专业教学。
D3. 我能在课堂中开展“人机协同”实践,指导学生以AI生成内容为创意原型,通过“构思—生成—审辨重构”的循环进行改写与再创作。
D4. 我能在作曲、编曲教学中,指导学生运用AI开展多声部编创或跨风格改编练习。
D5. 我能运用数字技术与互动媒介,丰富音乐课堂互动、作品展示与跨界舞台呈现。

E.跨学科协同与艺术评价秩序重建能力


请根据您的实际情况,对下列表述进行评价:(不适用=本校无相关设备/课程,不适用)
完全不符合 比较不符合 一般 比较符合 完全符合 不适用
E1. 我具备与计算机、人工智能、数字媒体等领域学者开展跨学科教学与科研合作的能力。
E2. 我能根据学科特点制定AI辅助作业的评价标准与学术诚信规范。
E3. 我能敏锐识别AI生成内容中风格趋同、结构公式化等同质化特征,不让教学被平庸内容裹挟。
E4. 我积极参与“音乐与科技”相关培训,并愿意共享资源以建设跨院校教学共同体。
E5. 我常在教学中提醒学生注意个人信息、声音与作品数据的保护,引导学生成为负责任的“数字公民”。

F.现实困境与支持需求


F1.您在推进数字化/AI音乐教学过程中遇到的主要困难是(限选3项)
不清楚有哪些适合本专业的工具
相关软件操作复杂,学习成本较高
缺少针对音乐专业的实践培训
缺少软件授权、设备或技术支持
没有足够时间开展数字化教学尝试
缺少适合本专业的成熟教学案例
担心学生过度依赖AI
担心学生艺术基本功受到影响
担心AI生成内容存在错误或质量不稳定
担心版权、原创性或学术诚信问题
担心学生声音、图像或个人信息泄露
学校缺少相应的评价与激励机制
暂未遇到明显困难
其他
F2.您目前最希望提升的能力是(限选3项)
AIGC工具(AI作曲、智能伴奏等)的高阶操作与教学应用
基于主客观数据融合的精准教学诊断与评估能力
音乐人机协同创作与人机即兴交互指导实践
混合式课程开发与XR沉浸式/虚拟仿真教学设计
“音乐+科技”跨学科教研与团队合作能力
智能乐器、智能钢琴陪练系统在个别课与练习指导中的应用
云端音乐协作、虚拟合唱与数字排练的组织与指导
F3.您更希望通过哪些方式提升数字化教学能力?(限选3项)
专题讲座
分专业实践工作坊
小规模软件操作培训
优秀课程或案例观摩
在线课程与自主学习
跨专业教师团队合作
一对一技术指导
参与真实课程建设或创作项目
其他
F4.您认为学校应优先提供哪些支持?(限选3项)
提供AI工具或专业软件使用授权
配置数字音乐与教学设备
建立稳定的技术支持团队
开展持续性培训
建设跨专业教学与研究平台
支持数字课程和教学资源建设
完善AI使用规范与版权指引
将数字化教学成果纳入评价或激励体系
其他
F5.您对音乐院校教师AI素养提升、数字课程建设或相关培训还有哪些建议?
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