在人工智能深度渗透教育领域的当下，AI辅助教学成为各学科探索的热点。首都师范大学音乐学院声乐系副教授李姗认为，声乐学科所具备的人声特质、情感表达、师生面对面传承的艺术特点，决定了AI赋能教学需格外注重适配范围及使用边界，以寻求“技术理性”与“艺术灵性”的平衡。对声乐教学中AI的应用，她建议遵循“辅助不主导、适配不盲从”的原则，既发挥AI助力教学的高效性，又明确其作为工具而非教学主体的边界属性。
聚焦三类教学场景
“声乐教学中的AI不是主角，而是精准服务教学需求的辅助工具。”这是李姗始终秉承的观点。经过教学实践探索，她发现AI在知识类内容传递、标准化检测、资源整合三类教学场景中能发挥显著作用，尤其在集体课、理论课教学中的效能更为突出。
李姗举例，每次声乐课堂上，师生会围绕多个作品选段开展教学打磨，这些选段源自不同作品、不同作曲家，面对学生的提问或相关资料查找需求，教师需提前充分备课。若要拓展更深入的背景资料、历史材料，有时还需现场耗时检索。在这类知识内容教学场景中，AI可作为沉浸式教学助手，根据教师即时指令检索信息。如梳理《费加罗的婚礼》创作背景、对比《小河淌水》不同演唱版本等，既节省课堂时间，又能通过多元资源拓展学生艺术视野。又如，“打开喉咙”一直被视为声乐教学中“只可意会不可言传”的难点，运用AI可生成发声器官的直观图谱，甚至通过动画演示进行解析，为学生提供可视化参考，弥补传统教学中单纯语言讲解的局限。
在学生演唱的音准、节奏等标准化指标检测上，AI的量化分析优势尤为显著。李姗说，歌唱者的每次演唱都存在随机性，借助AI生成音频图谱进行分析，能让学生在对比中清晰看到自身每次练习的差异，以及与优质演唱版本的差距。针对音准薄弱的学生，AI还可通过实时反馈纠正偏差。在乐理、视唱练耳等集体课中，AI的助教角色能进一步发挥——批量批改作业、即时出题、统计答题情况，将教师从重复性劳动中解放出来，使其能专注解决学生的个性化问题。
此外，AI还可搭建课堂与舞台的桥梁，例如构建全景式音乐会虚拟场景，帮助学生熟悉舞台氛围，缓解首次登台的紧张感。借助AI整合不同时期、不同风格的声乐作品资源，教师还能为每位学生搭建个性化学习库，方便学生课后拓展学习。
情感共鸣难以替代
尽管AI优势明显，但李姗仍坚持认为，声乐艺术的情感性、创造性特质，决定了AI在短时期内无法替代声乐教师的核心作用。声乐的本质是“以声传情”，其感染力源于歌者与作品、观众之间的情感共鸣。而情感表达的缺失，是AI目前仍存在的短板。
她以AI歌手为例，AI歌手在音准与节奏上可做到高度精准，音色亦趋近理想，但其本质仍是对已有数据的合成模仿，既无真正的生命体验，也无法传递发自内心的情感共鸣。在日常声乐教学中，学生对作品的情感理解，往往源于教师通过亲身经历分享、情感引导、现场示范等充满人文温度的经验传递与启发。每位教师都有独特的艺术感悟与情感体验，这与数据算法存在本质区别。
在李姗看来，人声的随机性与个性化，也使得AI的标准化判断难以完全适配。声乐演唱的不可控性极强，同一歌者在不同场景、不同心境下都会呈现不同的声音状态，这正是其艺术魅力所在。而声乐教学的核心是“因材施教”，帮助学生基于自身声音条件，塑造独特的表演风格与音色标识，这与AI的标准化逻辑天然相悖。
不依赖、不盲从、不偏离
面对AI的优势与局限，李姗提出声乐教学中AI使用应遵循“不依赖、不盲从、不偏离”的原则。
不依赖，即把AI作为工具而非支撑。声乐教学的核心始终是“人”的成长，她要求学生使用AI时保留独立探索的过程——例如利用AI获取资料线索后，需自行核实、筛选并深入研读，真正实现知识积累与思维训练。即便在声乐课堂中使用AI测评音准和节奏，也需结合教师的听觉判断分析问题根源，不能完全依赖AI给出的结论。
不盲从，即以批判性思维验证AI输出。李姗在使用AI搜集资料时发现，部分珍贵资料尚未录入数据库，导致AI无法检索并可能给出以偏概全的答案；即便常见资料，也可能因关键词差异出现检索偏差。因此，她要求学生将AI输出作为初步参考，通过查阅权威文献、咨询教师验证其准确性，以此培养批判性思维。对AI生成的演唱建议，教师始终要坚持“以听觉判断为核心”，因为教师能捕捉到学生演唱中声音松弛度、情感真实性等机器无法感知的细微却关键的要素。
不偏离，即坚守艺术教育的核心目标。声乐教育的本质是“培养有温度、有个性、有创造力的歌者”，这一目标不应因AI介入而改变。李姗在教学中始终坚持现场实践与情感互动，组织学生参与线下音乐会感受现场情感共鸣，通过小组合作、师徒结对等形式促进情感交流与经验分享，“声乐学习离不开人与人的真实连接，AI可提供便利，但永远无法替代这种生命与生命的对话。”
未来的声乐教学，终将是传统经验与现代技术的有机融合。李姗认为，声乐教师既不应拒绝技术，也不应被技术全盘统治，而应让技术为艺术服务，最终实现“技术赋能艺术，艺术引领成长”的育人目标——这也是人工智能时代艺术教育的必然走向。
陈茴茴/文
