基于人工智能的舞蹈教学空间建设的实施策略研究

2021-03-22 02:56林亭宇常光云朱敬东
电脑知识与技术 2021年6期
关键词:舞蹈人工智能

林亭宇 常光云 朱敬东

摘要:传统舞蹈教室桎梏下的舞蹈教学已不符合当下个性化、信息化、科学化的舞蹈教育改革方向,存在舞蹈基训效果参差不齐、舞蹈教学效率停滞不前、自身训练成效难以判断等问题。由此,新时代舞蹈教学空间的建设首先应基于智能技术,开发智能系统以推动学生自主学习,其次可通过创设虚实融合空间以实现深度互动,最后需营造出数据环境以促进教学反思与调控,最终实现舞蹈教学的优化。

关键词:人工智能;舞蹈;空间建设

中图分类号:G481        文献标识码:A

文章编号:1009-3044(2021)06-0128-02

Abstract:the dance teaching under the shackles of traditional dance classroom is not in line with the current personalized, information-based and scientific direction of dance education reform. There are some problems such as uneven effect of basic training, stagnant efficiency of dance teaching, and difficulty in judging the effect of self training. Therefore, the construction of dance teaching space in the new era should be based on intelligent technology, develop intelligent system to promote students' autonomous learning, create virtual and real integration space to achieve deep interaction, and finally create data environment to promote teaching reflection and regulation, and finally realize the optimization of dance teaching.

Key words:artificial intelligence;dance; space construction

1问题的提出

舞蹈美育属于教育中极为重要的组成成分,其对于提高身心素质,尤其对于心理素质,主要包括智力、非智力因素、创造力、心理健康及审美心理能力等都具有重要的作用、地位、价值与意义[1]。虽然舞蹈教学已日益得到重视,但随着信息化社会的发展以及生源数量的不断增加,传统舞蹈教学已不符合当下个性化、信息化、科学化的舞蹈教育改革方向。舞蹈教育家和研究人员Gayle k(2010)建议21世纪舞蹈教育的变化“需要更复杂的教学和评估策略,以满足不同学生群体的需求”[2]。而《地平线报告》(2016)[3]则指出“学习空间的再设计将成为教育技术未来发展的一种趋势”,因为它不仅能打破传统教育方式与教学行为的桎梏,更能满足以学术或职业为导向下的多元化培养需求。由此,Radcliffe(2008)[4]等提出,在信息化社会,应当综合考虑教学法、信息技术、学习空间三者之间的关系。

2 新时代下舞蹈教学面临的主要问题

2.1.舞蹈基本动作是舞蹈学习的基石,学生掌握程度却参差不齐

舞者必须经过既严格又系统的训练才能够拥有扎实的舞蹈基本功,其主要包括舞者的身体协调能力、肢体控制能力、表演时的舞台爆发力以及动作与表情的衔接流畅度等。舞蹈基本功是舞者未来发展的纽带与桥梁,舞蹈作品必须依靠扎实的舞蹈基本功支撑才能够完成与实现,其重要性不言而喻。但目前的舞蹈基本功训练情况却不容乐观,随着生源数量的增加,一部分基础较弱的甚至是没有基础的学习者,因其天赋从未被开发过,他们与其他具备舞蹈功底的同学存在较大差异,使得他们的基本功训练效果是不协调且僵硬的,而由于教师无法顾及全体学生的基本功训练效果,这将致使这些学生慢慢丧失对舞蹈学习的信心,进而逐渐跟不上学习进度、失去学习兴趣,甚至最终放弃了舞蹈学习。

2.2纠正学生基本动作是教学重点,逐一纠正却是教学难点

准确、优美、灵动的舞蹈动作,能尽显舞蹈学习者的综合素质与能力,使舞者完美展现出舞蹈作品,但舞蹈动作的偏差与错误若不能尽早被纠正,一方面会影响作品的呈現效果,另一方面更是会损害到舞者身体的健康。但在传统舞蹈教学空间中,囿于时空的限制,教师仅能采取传统的“言传身教”的舞蹈教学方式,教师难以保证分层化或个性化逐一教学,无法强调学习者的主体地位及自主学习的学习方式,更无法注重实践反思或尝试将舞蹈与其他学科的学科进行融合教学。而只能采取以教师为核心的灌输式示范统一教学,基础差或远离教师的学生则容易跟不上进度而丧失课堂参与度或降低舞蹈学习兴趣,更无法保证全体学生所学内容的正确性,存在舞蹈教学效率无法提升、效果欠佳的局面。

2.3学生认真的反复练习,对自身动作标准度的判断却是盲点

掌握舞蹈技能是舞蹈教育中的重要内容,而任何舞蹈技能的学习都并非“看了就会”或“听了就懂”,舞蹈是一门残酷的艺术,它需要通过艰苦训练才能获得,并会在多次重复练习后巩固为舞蹈技能的动力定型,即在中枢神经系统和心理现象共同的控制下通过感知与调整并纠正动作偏差、错误后所形成的条件反射[5]。但囿于传统舞蹈教学空间的信息化程度不足,致使舞蹈课程与信息技术并未有效融合,依旧存在未打通场地设备端教学链的问题,这导致学生对自身练习动作标准度的判断仍存在盲点,以至于学习者很难自主形成并完善舞蹈技能。另一方面,现阶段的舞蹈教学评价,普遍是由教师进行主观化评价[6],而这种单一的评价模式欠缺公正性和全面性。例如,一方面,教师对学生的考核评价缺乏必要的数据支撑,教学评价也因此欠缺合理性和客观性;另一方面,因教师无法有效掌握学生课前课后的学习情况,由此无法对学生进行多元化学情分析,对于学生的评价考核仍是固定保守,这将影响评价的科学性与多元性,不利于促进学生的舞蹈学习动机的提升等。因此,这已不符合当下个性化、信息化、科学化的舞蹈教育改革方向。

3基于智能技术的舞蹈教学空间建设策略

3.1引入人工智能动作分析技术,推动学生自主学习

传统舞蹈教学囿于教学时空、资源、方法等多种因素,出现了舞蹈教学以教师为中心的情况,缺乏个性化设计与考虑,不利于学生的自主学习。而人工智能技术在舞蹈辅助教学中的运用,能够有效获取学习者舞蹈训练动作并给予个性化、实时化、深入化剖析后的数据反馈,这对促进学生的自主学习、协助教师的辅助教学,以及提高舞蹈教学效率都大有裨益。首先,人工智能动作分析技术可以成为开放的,可以根据学生的动作训练及数据反馈,智能化的为学生集成相匹配的学习内容,为不断延展学生的最近发展区提供良好的辅助。其次,人工智能动作分析技术可以结合学生自身的训练数据,智能化实时生成个性化评分报告,有针对性地帮助学生解决舞蹈训练中的难点,纠正训练偏差,弥补动作训练盲点,以此充分激发其自主学习热情和训练活力,帮助学生自主形成舞蹈技能的动力定型,提高师生共同的教学效率。最后,人工智能动作分析技术,也能够通过学生逐步形成的舞蹈训练数据,进一步借助机器学习来帮助学生调整动作训练计划,为学生提供个性化且及时、科学、有效的舞蹈学习建议。

3.2打造线上线下融合空间,实现课内外深度互动

创设虚实融合的舞蹈教学空间能够增强师生愉悦的教学体验,是顺利实现多种教学方法的保障,其能支持延展教学时空、丰富学习交互,打造多功能统一管理、便捷管理,实现线上线下、课内课外均能学,进而能更好地促进舞蹈教学的交互性与开放性的发展,推动学生内隐式学习发展及创造性思维培养,共同提升师生的信息化素养。基于虚实融合空间,一方面学生可以灵活进行泛在化学习,或是学习舞蹈理论知识,或是回放、比对舞蹈训练视频进行反思巩固。另一方面,如程起龙(2019)等将微课及翻转课堂与舞蹈基训课程相融合[7],相比于传统化舞蹈教学空间,线上线下相融合的舞蹈教学空间,能够更好地营造出自由化、愉悦化、互动化的教学氛围,能够增进学生的参与度,使其更有机会去表达出个人想法,也能够让师生就舞蹈教学上的细节问题进行更深入地探讨,以实现“AI教书,教师育人;线下学习,线上研讨;课中训练,课外反思”的创新化舞蹈教学新理念、新方法,充分释放学生自主学习动力,实现舞蹈课堂内外深度互动。

3.3大数据统计与分析,促進教学反思与教学调控

杨现民(2019)[8]提出应通过营造数据环境来培养教师的数据意识,使其具备数据素养,即能够充分挖掘教学数据中所隐含的价值,通过制定科学决策以提升教学质量。因此,舞蹈教学中通过借助对大数据的统计与分析,教师能对学习者的舞蹈技能掌握程度,理论知识学习情况形成高效明晰的认识,不仅能了解到每一位学生的动作“短板”所在,明确其现阶段所存在的学习问题,也能通过科学、客观且丰富的学生画像、班级画像等可视化学情数据,具体了解到每一位学生的舞蹈学习进度、态度及程度,实现对学习者的学习过程及学习路径的精准点评和把控,更能利用数据来更好地挖掘出其潜在水平,为教师进行教学反思、教学方法优化及教学策略调整提供科学有效的依据,这对于舞蹈教学效率与效果的提升具有重要价值意义。另一方面,通过舞蹈训练数据分析后所形成的可视化数据报告,能够将学习者的训练效果、动作偏差、技能素养等难以观测的维度可视化地呈现给学习者。通过向学习者呈现个人及他人,个体与团体等多种学习绩效等数据信息,有助于学生去了解并反思总结自我的学习状态,从而促进其学习思维的发展及其对知识的主动建构,有利于增进学生的元认知发展水平,使其发展成为能够利用数据更好地进行舞蹈训练的主动学习者。

4总结

虽然人工智能化辅助教学在现阶段还处于萌芽状态,但其却是未来教育的发展趋势。而目前教学空间方面的研究主要以普遍意义上的智慧教室、未来教室居多,对于舞蹈领域的教学空间研究较少,因此,本研究在前人研究基础上,进一步聚焦到舞蹈教育领域、聚焦到教学空间、聚焦到舞蹈教学空间与智能互联技术的融合上。通过梳理现阶段舞蹈教学中存在的问题,提出基于人工智能的舞蹈教学空间建设策略,以期对舞蹈智能教学空间的研究形成新的补充,为改善传统舞蹈教学质量发挥效用。

参考文献:

[1] 王国宾,平心,矫立森.关于舞蹈美育与素质教育的研究——兼谈舞蹈在美育中的重要地位与作用[J].北京舞蹈学院学报,2002(2):1-12.

[2] Kassing, G. 2010. New challenges in 21st-century dance education. Journal of Physical Education, Recreation and Dance 81(6):21–32.

[3] 金慧,刘迪,高玲慧,宋蕾.新媒体联盟《地平线报告》(2016高等教育版)解读与启示[J].远程教育杂志,2016,35(2):3-10.

[4] Radcliffe D. A Pedagogy-Space-Technology (PST) Framework for designing and evaluating learning places[A]. David R, Hamilton W, Derek P, Belinda T. Proceedings of the next generation learning spaces colloquium[C]. Brisbane: The University of Queensland, 2008:9-16.

[5] 平心.舞蹈感觉与本体感觉——舞蹈艺术的内涵、舞蹈心理学的外延[J].北京舞蹈学院学报,2001(2):37-44.

[6] 李海革.“互联网+”背景下高校舞蹈教学方式的创新路径[J].科教导刊(中旬刊),2019(10):127-128.

[7] 程起龙.基于微课的翻转课堂教学模式在舞蹈基训教学中的应用研究[J].电脑知识与技术,2019,15(17):122-123+125.

[8] 李新,杨现民,晋欣泉.美国教师数据素养发展现状及其对我国的启示[J].现代教育技术,2019,29(4):5-11.

【通联编辑:王力】

猜你喜欢
舞蹈人工智能
我校新增“人工智能”本科专业
你可曾见过父亲的舞蹈
冰上舞蹈搭档
人工智能与就业
我和舞蹈