摘要: 在生成式人工智能快速发展的背景下，传统音乐教育亟需借助新兴技术实现资源更新与教学创新。民歌作为中华优秀传统文化的重要载体，在当代音乐课堂中的传承面临着学生兴趣不足、教学素材单一等困境。为回应“AI + 文化教育”的融合趋势，本研究以《茉莉花》为案例，探索了基于生成式AI的民歌故事化教学资源再创作路径。研究通过文本生成、图像与视频合成等工具构建多模态的故事化教学资源，并在高校音乐课堂中实施教学实践，采用教师观察、课堂回顾与学生问卷等方式开展评估。结果表明，AI生成的故事化资源显著提升了学生的课堂参与度、文化理解与情感表达，拓展了传统民歌教学的表现空间和育人功能。研究强调了人机协作在文化教育中的潜力，同时也指出AI生成内容需结合教师专业判断，确保文化准确性与教育适配性。本研究为传统音乐教学的数字化创新提供了新路径，也为人工智能在美育中的实践应用提供了案例支持。
Abstract: Against the backdrop of rapid advancements in generative AI, traditional music education urgently requires leveraging emerging technologies to renew resources and innovate teaching methods. As a vital carrier of China’s outstanding traditional culture, folk songs face challenges in contemporary music classrooms, including insufficient student interest and limited teaching materials. Responding to the trend of integrating “AI + cultural education”, this study uses “Jasmine Flower” as a case to explore a generative AI-based approach for re-creating storytelling teaching resources for folk songs. Utilizing text generation, image synthesis, and video compositing tools, the study constructed multimodal storytelling teaching resources. These were implemented in university music classrooms and evaluated through teacher observations, class reflections, and student questionnaires. Results indicate that AI-generated narrative resources significantly enhance student engagement, cultural comprehension, and emotional expression, expanding the expressive scope and educational functions of traditional folk song instruction. The study highlights the potential of human-machine collaboration in cultural education while emphasizing that AI-generated content must be integrated with teacher expertise to ensure cultural accuracy and pedagogical appropriateness. This research offers a new pathway for digital innovation in traditional music education and provides a case study supporting the practical application of artificial intelligence in aesthetic education.
1. 引言
民歌作为中华优秀传统文化的重要载体，蕴含着丰厚的历史记忆与地域风貌，是音乐教育中连接美育与文化传承的关键资源。它不仅有助于学生掌握节奏、音准等基础技能，更承载着对民族情感、审美品格与文化认同的培育价值[1]。在“美育进课堂”与“课程思政”持续推进的政策背景下，民歌教学的文化教育功能日益凸显，不再只是技能训练，更成为落实“立德树人”、实现“以美育人”的重要路径[2]。然而现实教学中，传统民歌资源往往呈现为静态的音频或乐谱，缺乏情境性与趣味性，难以激发学生兴趣，影响了其文化内化与审美体验。
随着生成式人工智能技术的迅速发展，文本生成、图像创作与视频合成等AI工具为民歌教学提供了全新的资源重构可能[3]。生成式AI不仅能够实现文本重构与语义理解，还能进行图像创作、语音生成与视频合成，为传统内容提供故事化、可视化、交互化的表达途径[4]。在此语境下，探索如何通过AI实现民歌教学资源的故事化再创作，成为传统文化教育与技术融合的重要突破口。然而，目前AI在音乐教育中的应用仍多集中于个性化学习、乐理识别、流行歌曲辅助训练等方面，传统民歌等文化性内容的故事化表达与教学实践尚存在研究缺口。已有的AI教学资源开发多停留在辅助演示层面，缺乏以文化意象与情境再建为核心的教学资源重构路径。此外，当前文献中也较少关注AI生成资源在具体课堂教学中的实践效能与教育反响，尤其是在学生情感体验、文化理解与审美共鸣等方面的现实证据仍然匮乏[5]。
因此，本研究提出以生成式AI为工具、以故事化转化为方法，探索民歌资源数字化重构与课堂教学之间的有效连接路径。这不仅回应了音乐教育领域内容再构与AI时代美育的发展趋势[6]，也为广大一线音乐教师提供了一种可操作、可复制的数字资源设计范式，助力实现传统音乐教育的现代转化。
2. 研究方法与过程
2.1. 案例选取
为探索生成式AI在传统民歌教学中的应用路径，本研究以中国经典民歌《茉莉花》为例，设计并实施了一个基于AI故事化再创作的教学实践活动。研究过程涵盖了教学内容的选择、技术工具的运用、再创作流程的构建以及实际课堂的应用，力求实现内容完整、风格统一、情感连贯的故事化资源再创呈现。
在案例选择方面，《茉莉花》作为广为流传的传统民歌，具备高度的可识别性和文化代表性[7]。其歌词简洁、旋律优美，既适合音乐课堂中的演唱训练，也蕴含了丰富的文化象征意象，如“花”“香”“洁白”“赠予”等，为后续进行AI故事化生成提供了理想的素材基础。相比内容复杂、语言抽象的其他民歌，《茉莉花》更易激发学生的情感共鸣，也便于借助AI工具进行视觉化和情境化重构。
2.2. 工具与步骤
研究者主要采用了三类AI工具：文本生成(ChatGPT)、图像生成(Midjourney)、以及语音和视频合成工具(如讯飞AI配音与CapCut AI剪辑)。整个操作步骤遵循“文本构思–图像匹配–音视频融合–教学适配”四个阶段。具体如下：首先，通过文本生成工具将《茉莉花》的歌词意象转化为一个简短、连贯的叙事文本，例如“江南水乡的少女在清晨采摘盛开的茉莉花，准备赠与远方的亲人”；接着，输入关键提示词，如“江南小镇”“采花少女”“古风庭院”等，生成与文本内容相匹配的插图；随后，将文本、图像与配音结合，合成一个时长约为1分钟的教学导入视频，用于课堂故事引入；最后，研究者将所有资源整合成PPT课件，完成教学环节设计。
2.3. 故事化再创作流程
整个故事化再创作过程以“民歌歌词”为素材起点，以“叙事逻辑”为核心结构，借助AI技术完成从传统文本到数字教学资源的系统转化。流程具体如图1所示。该流程强调了“意义转换”与“感官
Figure 1. Storytelling re-creation flowchart
图1. 故事化再创作流程图
呈现”的双重目标。从歌词出发，借助AI实现语义外延和文化想象的扩展，使原本抽象的文字意象变得具象、生动、可视。AI不仅在资源生成上提供了效率支持，也在表达方式上拓宽了教学手段，使民歌不再只是“唱一唱”的曲目，而是可“讲故事”“看图像”“做表演”的多模态学习素材。
2.4. 教学实践的应用
教学实践环节选取某高校教育学院2022级学前教育本科1班为实施对象，课程设置为一节90分钟的《声乐I》课。教师引导学生以“听故事–识意象–唱歌曲–述文化”的路径参与学习，课堂结构共分四个阶段：首先是故事导入，播放AI生成的《茉莉花》故事视频，呈现“采花–歌唱–赠花”的故事情境，引发学生对民歌意境的初步联想；其次是歌词与文化解析，由教师带领学生朗读歌词，分析故事与歌词之间的意象关联，帮助学生理解词语背后的文化象征；第三阶段是歌曲演唱训练，教师组织学生进行旋律学习、音准练习与情感表达训练，着重引导其将情感融入到气息、咬字和音色控制中；最后一个环节则是学生故事复述与表达，引导学生进行故事复述和创造表达，如用自己的语言讲述“茉莉花的故事”，或尝试设计新的故事结尾。
整个教学过程中，教师采用“AI资源 + 情境引导 + 演唱训练”的教学模式，充分发挥了AI生成内容的情境感与直观性，同时保留教师的艺术引导与价值引领功能。这既包含了歌唱技巧的训练，也融入了文化解读、审美体验与语言表达，体现了“以歌为媒、以文载情”的教学理念。
3. 结果与分析
在完成基于AI的《茉莉花》故事化教学资源生成并应用于实际课堂后，对教学过程进行了多角度的观察与归纳，重点关注了学生的学习兴趣、歌词理解、文化感知、演唱表达以及教学过程中AI赋能的局限性。结果如表1所示。
Table 1. Student feedback results on AI storytelling teaching resources
表1. 学生对AI故事化教学资源的课后反馈结果
反馈维度 |
赞同人数 |
总样本数 |
赞同比例 |
平均满意度评分(1~5) |
课堂兴趣提升 |
30 |
35 |
85.7% |
4.7 |
歌词理解增强 |
28 |
35 |
80.0% |
4.5 |
文化情境感更强 |
29 |
35 |
82.9% |
4.6 |
演唱情感表达更自然 |
26 |
35 |
74.3% |
4.3 |
更愿意主动参与课堂讨论 |
24 |
35 |
68.6% |
4.2 |
希望更多类似AI故事资源 |
32 |
35 |
91.4% |
4.8 |
3.1. 学习兴趣
从学生的学习兴趣来看，AI生成的故事化视频作为课堂导入，显著提升了学生的注意力集中度与主动参与意愿。多数学生在观看视频后表现出浓厚兴趣，主动提出问题，如“这个故事是谁写的？”“这个画面是哪里？”“和歌词有什么关系？”等。与传统的“直接唱谱”教学相比，故事化引入创造了沉浸式的情境，让学生“带着情感走进歌声”。根据课后反馈问卷，约85.7%的学生表示“课堂兴趣提升：更喜欢这种通过故事来理解歌曲内容的方式”，满意度评分为4.7 (满分为5分)；约91.4%的学生表示“希望更多类似AI故事资源”，满意度达4.8分。可见，AI生成的故事与图像显著增强了教学的情境感和代入感，激发了学生的学习积极性，解决了传统教学中“民歌过于传统、缺乏吸引力”的痛点。
3.2. 歌词理解与文化感知
AI生成的叙事文本有效帮助学生构建了歌词意象与生活场景之间的关联。例如，“花香”与“少女采花”的画面、“洁白”与“纯洁赠予”的情节，使学生能将抽象的词义具体化、情境化。教师在引导环节中提问“你觉得这个茉莉花代表了什么？”时，学生的回答从最初的花“好闻”，逐渐过渡到“代表纯洁的心”“像给重要的人表达感情”。28人表示通过故事化呈现更容易理解歌词意境，赞同率达80.0%，满意度评分为4.5。AI工具将茉莉花的文化象征性、情感寄托和叙事逻辑转化为具体图像与文本，有效支撑了学生对歌词背后含义的掌握。29名学生(82.9%)认为“文化情境感更强：故事背景强化了民歌所代表的地域文化和生活方式”，平均评分为4.6。该结果表明，AI生成的故事背景和视觉场景能够成功营造出符合歌曲文化语境的沉浸式学习体验，从而增强学生的文化理解力和认同感。这些结果说明AI故事化资源在引导学生进行文化象征意义的理解方面，起到了桥梁作用。
3.3. 演唱表达
情境导入对学生的音色控制、情感投入有一定促进作用[8]。部分原本演唱较为生硬的学生，在理解故事情节之后，能够更自然地在歌唱中融入呼吸与语调变化，表达出“轻柔”“含蓄”等艺术特质。26人(74.3%)表示“演唱情感表达更自然：通过故事能更自然地表达歌曲情感”，平均评分为4.3。虽然该维度相较于文化理解略低，但仍显示出故事化资源对情感迁移和声音表现的促进作用，尤其是在歌唱情境建构和角色代入方面为学生提供了可视可感的辅助支架。教师观察发现，课堂后半段学生在演唱中使用了更多气息延伸与动态控制手法，与故事中情感状态形成呼应。
此外，在学生主动参与层面，有24人(68.6%)表示更愿意在课堂上发言、讨论或模仿故事中的角色进行演唱，说明AI资源不仅改变了教学内容的呈现形式，也在一定程度上激发了学生的学习行为和课堂参与感。
3.4. 存在问题
然而，在实际操作过程中，也暴露出一定的问题。其一，AI生成内容的文化准确性仍需人工审核。例如图像生成中，部分画面中的人物穿着、建筑风格与清代江南的背景不符，需要教师事前筛选与修正。其二，部分学生对视频故事过于沉迷，反而在演唱训练环节中表现出注意力转移，忽略了音准、节奏等音乐性基础训练。这表明，AI生成资源虽能提升学习动机，但教学重点的把握仍需教师把控。其三，由于生成素材缺乏统一标准，不同教师在资源制作上的时间投入与技术熟练程度差异较大。
4. 讨论
4.1. 教学价值与理论意义
本研究以“AI赋能民歌故事化教学资源再创作”为切入点，探索了生成式人工智能在音乐教育中的实际应用路径。从教学实效来看，AI生成的故事内容与数字化材料不仅提高了学生对传统民歌的兴趣，也有效提升了其对歌词意境与文化内涵的理解，验证了AI工具在促进学习动机与文化认知方面的积极作用。这种AI、教师与学生三者协同的教学模式，打破了传统教学中以教师为中心、资源固定的封闭结构。并且形成了一个“技术–内容–教学”三位一体的可复制路径。通过小切口、短流程、轻资源的策略尝试，为民歌教学的情境构建与资源创新提供了可行的操作模板，也为后续研究与深度融合提供了基础。
在理论层面，本研究回应了当前“AI如何介入艺术教育”这一议题，为技术与音乐教育融合的机制研究提供了实证依据。AI在本研究中不仅是一个工具，更是“意义生产”的参与者，它在文化符号转译、情感语境建构与学习动机唤起方面展现出参与主体性。这一点对推动教育技术从“工具逻辑”向“共创逻辑”转型具有启发性意义。在育人层面，研究强调技术应用服务于文化认同的养成，体现了人工智能时代美育实践的文化温度与人文立场。
4.2. 局限性与反思
尽管本研究取得了一定的成果，但仍存在若干限制。首先，案例选取仅限于一首民歌《茉莉花》，其故事结构和情感线条本身较为清晰[9]，适宜进行AI再创作，因而结果的普适性尚需在更多类型的民歌或艺术歌曲中加以检验。其次，由于本研究以小班级实验为主，学生样本数量有限，数据结果虽具代表性，但在统计推广性方面仍需谨慎。此外，AI生成内容的质量仍受限于训练语料与模型偏好。尽管本研究所用AI工具在内容创意方面表现较好，但个别生成结果存在语义跳跃、风格不稳定等问题，仍需教师进行人工干预与二次筛选。这提示我们在教育实践中应持续关注“人机协同设计”的可控性与适配性，避免对AI能力的过度依赖。
4.3. 对未来的启示
基于本研究的发现与反思，未来音乐教育中可进一步拓展AI应用的深度与广度。一方面，教师可围绕不同民歌题材建立“故事 + 情境 + 视频”的多模态教学资源包，结合生成式AI进行快速迭代与定制化设计，从而实现教学内容的“因歌制宜”。更重要的是，未来应推动教师AI素养的系统提升，使其具备基本的AI辅助教学设计能力、资源评估能力与伦理判断能力，从而实现技术嵌入与教师引导的有效融合。正如Chan所指出，AI只有在“教育者主导”的场景中才能实现其最优教育潜力[10]。本研究也正是对这一观点的实践回应。
5. 结论
本研究以生成式人工智能为技术支点，围绕传统民歌教学中存在的资源单一、情境缺失与学生兴趣不足等现实问题，探讨了基于AI的民歌故事化教学资源再创作路径，并以《茉莉花》为案例展开教学实践。通过对民歌教学资源的故事化再创作，研究发现AI确实有效赋能了课堂趣味性与文化情境感，显著提升了学生在课堂参与、文化理解与情感表达等方面的表现，验证了人机共创在艺术教育中的可行性与价值。研究进一步指出，在AI介入教学设计的过程中，教师仍发挥着不可替代的引导与调节作用，提出了一个“技术–内容–教学”三位一体的可复制路径。这不仅为传统音乐教学提供了新型资源开发范式，也为AI在艺术教育中的融合路径提供了理论支持与实践样本。