AI赋能下儿童舞蹈创编课程的项目式教学 ——以舞蹈《悯农》为例

摘要：为探索人工智能技术与儿童舞蹈创编课程的深度融合路径，文章以跨学科项目式教学理论为基础，结合人工智能在艺术创编领域的实践优势，构建AI赋能儿童舞蹈创编项目教学的理论框架。并以儿童舞蹈《悯农》为例，详细阐述AI在学情分析与目标设定、活动组织与资源整合、成果展示与园所指导等项目实施环节中的具体应用路径，旨在通过AI技术助力教学定制优化、创新教学策略、辅助教学评价与反馈，提升儿童舞蹈创编课程的教学质量与实施效果，为新时代舞蹈教育的智能化发展提供实践参考。

关键词：AI附能；项目式教学；跨学科；儿童舞蹈创编

1.AI赋能儿童舞蹈创编项目教学的理论框架

1.1理论基石：跨学科项目式教学在舞蹈教育中的价值与适用性

所谓项目式学习，是指借助多种资源开展探究活动，在规定时间内解决一系列实际存在的问题，完成并创作出独特的产品或提供独特的服务。这种学习模式意味着学生在实践过程中需运用综合的知识、技术和能力来完成一个项目任务。教师作为引导者，需要通过跨学科项目式教学有目的地培养学生的综合知识与技能。

舞蹈是一种与音乐、文学、历史、美学等学科深度融合的艺术形式，但在传统教育教学中往往难以突破学科界限。跨学科项目式教学打破了这一局限，它强调知识的整体性和系统性，将舞蹈与多学科知识相结合。一方面，在舞蹈创编课程中融入文学、音乐、美术等学科元素，有助于拓宽学生的艺术视野。例如，在创编以诗词为主题的舞蹈时，学生需要深入了解诗词的文学内涵和历史背景，这不仅能增强他们对文学、历史的感知能力，更有助于他们从更深层面挖掘舞蹈的情感表达，使舞蹈作品更具文化内涵。另一方面，跨学科项目式教学能够培养学生的综合能力。舞蹈不再仅仅是肢体运动，而是与逻辑思维、创新思维、团队协作等能力密切相关。在项目实施过程中，学生需要分析主题、规划舞蹈结构、编创作品，这锻炼了他们的逻辑思维和创新思维；通过小组合作完成舞蹈作品，则提高了团队协作能力。在面对真实而复杂的编创问题时，要求学生运用多学科知识和经验来解决问题，能够促进学生的深度学习，有效提升学生解决实际问题的能力。

1.2赋能依据：人工智能支持艺术创编项目教学的多维实践

在职业教育蓬勃发展以及人工智能技术深度渗透的背景下，伴随大数据技术、动作捕捉、生成式AI等新兴技术的迅猛发展，豆包、DeepSeek等AI软件逐步进入课堂，成为提升课堂效率、实现人工智能与信息化教学融合的创新性路径，同时为舞蹈创编教学提供了全新的赋能途径与教学可能性。

在教学实施方面，借助机器学习算法，系统能够收集学生在平台上的学习行为数据，如视频观看时长、章节测验答题情况、讨论区参与度等，并生成课堂数据热力图，助力教师分析学生在课前预习及学习过程中的动态，了解课堂教学效果，进而及时调整教学策略。

在舞蹈动作教学环节，部分具备动作捕捉与姿态识别功能的智能工具，如“教练智眼”“Pixmotion”，依托全景透视和数据解析功能，对学生的肢体动作进行分析与反馈，能够协助学生改进动作，辅助教师开展精准指导。

舞蹈创编的核心在于将抽象主题转化为具象动作。在融合音乐、文学、历史、美学的舞蹈艺术编创教学中，自然语言处理等技术以及生成式人工智能为舞蹈提供了主题语义转化的思路和具象动作生成的范例，为教学提供了丰富的素材与参考依据。例如，豆包、DeepSeek等自然语言处理工具能够将文学文本转化为舞蹈文本和元素，助力实现从文学文本或语言描述到身体表达的跨越。在生成式人工智能中，“VideoMotionGraphs”“PicDance - AI”等软件，能够根据加工处理后的舞蹈文本、图像或已有片段，生成可视化的舞蹈动作、队形序列乃至舞蹈作品。同时，“AIVA”等智能音乐生成工具，能够为舞蹈的动作、节奏与主题自动生成适配的音乐片段。这些技术与软件工具不仅提高了创编效率，更通过可视化的交互方式激发了学生的创作兴趣，极大地拓展了学生的想象空间与创作素材库。

2.AI赋能下儿童舞蹈《悯农》项目式教学的实施路径

儿童舞蹈创编实训课程能够深化学生专业技能的学习，帮助学生建立跨艺术形式协作的意识与综合艺术服务的能力，对于培养学生的艺术感知、编创能力和职业定位具有至关重要的作用。然而，传统的教学模式往往在“口传身授”与“理论讲解”中磨灭学生的个性化学习需求，难以充分调动学生自主思考能力和解决问题的能力，无法达到编创能力的提升，因而导致学生学习兴趣不高、学习效果不佳。为改变这一状况，儿童舞蹈创编实训课程立足真实的儿童教育或陪练岗位，以《悯农》舞蹈创编项目作为任务驱动，创设真实情境，有效利用AI技术，结合超星学习通、“Choreographic”舞蹈队形编排、“画世界”等数字化平台和创作工具，实施理实一体、任务驱动、小组合作的跨学科项目式教学。通过项目引导学生在园所的志愿服务和专业实践过程中，掌握儿童表演性舞蹈创编要素、路径和方法，并以舞蹈的形式实施园所主题教育，通过在园所的应用性排练，提高学生的职业素养和教育情怀。在此过程中，AI技术从不同层面渗入到教学实践当中，既助力于教师教学设计，又促使学生运用AI技术充分发挥主动创新意识和自主学习能力，培养了学生运用信息化技术解决问题的能力。

2.1学情分析与目标设定：助力教学定制与优化

AI技术深度参与学情分析与目标设定，能够为教学定制与优化提供有力支持。教师借助超星学习通平台整合学生在先修课程《舞蹈》《乐理》《声乐》《美工》中的成绩数据，并通过AI技术对课前问卷调查和学生在平台上的学习行为数据，包括视频观看时长、小组合作任务、主题研讨情况等，进行全面挖掘与分析。通过AI分析可知学生在知识、技能和素养方面的优缺点，借助AI的智能诊断功能，针对学生在舞蹈创编实践中出现的问题，如动作设计缺乏创意、舞蹈结构不合理等，生成详细的问题诊断报告，并提供相应的改进建议和学习资源。例如，对于动作设计问题，AI推荐使用“PicDance-AI”软件，让学生通过输入关键词或主题，获取软件生成的舞蹈动作创意，启发学生的创作思维；对于舞蹈结构问题，AI提供经典舞蹈作品的结构分析案例，帮助学生理解合理的舞蹈结构构建方法；对于舞蹈创编知识薄弱的学生，AI为其推送中国大学慕课上的《儿童舞蹈创编》视频课程，帮助学生深入学习创编理论。根据AI学情分析结果与课程标准，教师则进一步利用AI辅助教学目标的设定。后续通过记录学生在项目实践中的团队协作表现、创新思维表现等数据，进行教学优化和调整，促进学生素质的全面提升。

2.2活动组织与资源整合：创新教学策略与实施

将AI软件的运用深度嵌入主题解构、创作实践环节之中，能够有效实现教学策略的创新和资源的整合。在《悯农》舞蹈构思环节，教师利用自然语言处理工具，引导学生对《悯农》主题解构。学生将诗词输入“豆包”工具，解析诗词中的情感、意象、场景等元素，并转化为与舞蹈创编相关的关键词和主题，如“劳作的艰辛”“粮食的珍贵”“对农民的感恩”等，也可以向AI提出问题并发出指令，让其从儿童视角，将“锄禾日当午”进行舞蹈情节构思和场景设计。AI的语言处理技术能有效激发学生的想象力，弥补其生活经验与文学转化能力的不足。学生小组由此展开讨论，结合儿童的身心特点和认知水平，构思舞蹈的主题和情节，形成了“耕种—育苗—丰收”三大舞段主题，即通过舞蹈展现农民从播种、耕耘到收获的过程，传递珍惜粮食和热爱劳动的理念。

在创作实践环节，AI软件能够有效降低跨学科知识整合难度，使小组协作更具方向性，解决传统教学中创编脱节的问题。例如，在音乐改编环节当中，引入“AIVA”智能音乐生成工具。学生先确定舞蹈主题段落的风格、节奏和情感基调，将相关信息输入“AIVA”软件，生成适配的音乐片段，并对生成的音乐旋律、节奏、和声进行调整和修改，使其更好地与舞蹈动作相配合。在这个过程中，AI为学生提供了丰富的音乐创作素材，降低了音乐创作的难度，培养了学生的音乐素养和综合运用能力。在舞美设计环节，“画世界”软件结合AI技术，为学生提供了强大的设计工具。学生向AI软件发出设计指令，输入“农民服饰”“田园风格”等关键词，对服饰的风格、款式、颜色以及舞台布景的道具和装置进行构思设计，利用“画世界”的绘图功能，快速生成服装、道具、布景的设计草图。在动作设计层面，AI向学生提供思路，启发学生的动作编创灵感，输入“手握锄头，俯身和抬起”等动作描述指令或上传“弯腰握锄”真实场景，“ViggleAI”将小组创意生成简单的动态预览，帮助学生直观感受动作的连贯性与视觉效果，学生进而解构与重组动作，实现动作编创。在队形编排方面，输入人数、队形要求和预期效果，AI向学生推荐了多种队形变换方案，配合使用“Choreographic”软件进行队形变化的模拟，在正式舞台合成前，提前预见并解决音乐、队形、空间之间的配合问题，优化舞台构图与空间利用。

2.3成果展示与园所指导：辅助教学评价与反馈

在《悯农》儿童舞蹈创编实训的成果展示环节，AI技术为学生提供了更加丰富的展示方式。学生利用“PicDance-AI”软件，将舞蹈主题和“《悯农》诗词元素”“田园意境”“耕地劳作”“喜悦丰收”等场景关键词输入动画制作，要求AI生成符合的舞蹈作品的动画背景，同时添加特效、字幕、音乐等元素，制作成高质量的舞蹈演出背景。借助AI制作的场景渲染和交互功能，演员和观众都能得到沉浸式的体验，舞蹈作品的感染力和吸引力得到了显著提高。

在园所指导与教学评价反馈方面，AI技术实现了数据的高效收集和精准分析。依托超星泛雅数字化教学管理平台，结合合作企业及社区园所平台，构建“全过程、多主体、多维度”的多元考核评价体系。在课前，通过AI分析学生的预习数据，了解学生对知识的掌握程度和学习需求，为教学调整提供依据；课中，实时监测学生的学习行为数据，如课堂参与度、小组讨论表现、实践操作情况等，利用AI的智能评价算法，对学生的学习表现进行即时评价和反馈。课后，教师借助AI对学生的作业、作品进行分析评价。在舞蹈作品的评估与反馈方面，AI可以从舞蹈动作的规范性、创新性、趣味性，与音乐的契合度以及舞美设计的合理性等多个维度进行评估，生成详细的评价报告。同时，邀请学校教师、企业导师、园所教师及学生助教等多主体参与评价，通过线上线下相结合的方式，收集各方评价意见。园所教师根据儿童的实际反应和接受程度，对舞蹈作品的教育性、趣味性以及是否符合园所儿童身心发育的角度提出建议，企业导师从市场需求和专业标准的角度，对作品的质量和可行性进行评价。AI将这些评价数据进行整合和分析，形成综合评价结果，反馈给学生和教师。学生根据评价结果，对作品进行改进和完善，教师则根据评价反馈，调整教学策略和方法，优化教学过程，实现教学质量的持续提升。

3.实践成效与改进措施

经由AI赋能，学生于跨学科项目式学习中掌握了舞蹈创编、音乐改编、舞美设计的基础技能，完成了儿童舞蹈的编创、排演以及劳动教育，达成了岗位职责与综合素养提升的目标，构建起“园所需求—老师指导—学生实践—儿童体验—反馈优化”的良好闭环，学生在项目进程中实现了教育实践的转化。

尽管AI赋能教学的方式在《悯农》儿童舞蹈创编项目中展现出良好成效，但也需警惕一些弊端。一方面，AI工具的过度使用会致使编创呈现模式化并产生依赖性，学生反倒丧失独立思考能力与创造能力，缺乏对舞蹈内容进行深度打磨的能力；另一方面，在实际课堂教学中，当前的AI技术仅能作为一种简易辅助工具，在舞蹈教育领域的应用仍存在局限。部分AI软件的功能尚不完善，例如在舞蹈动作生成方面，所生成的动作缺乏流畅性与艺术性，需要学生进行大量后期调整，且AI姿态捕捉技术如“教练智眼”“Pixmotion”的操作成本较高，难以在课堂教学中实现理想化应用；在音乐生成方面，AI软件生成的音乐风格较为单一，难以满足多样化的创编需求，若学生音乐素养不足，则难以脱离教师指导开展独立创作。此外，在教学评价环节，AI模式化的评价算法难以估量动态过程中学生的情感价值以及教师的主观评价，其科学性与准确性尚需进一步验证与优化，以确保评价结果能够真实反映学生的学习状况与作品质量。

针对上述问题，未来可采取以下改进举措。其一，合理引导学生运用AI工具进行创作，着重强调真实舞蹈创编项目的思想内涵与层次深度。其二，强化对AI软件的开发与运用，提升其在舞蹈创编教学中的实用性与适用性。其三，深入研究并改进AI评价算法指令，结合多主体的评价意见，持续提高教学评价的科学性与准确性，推动AI赋能儿童舞蹈创编项目教学的持续发展与完善。

4.结语

AI技术的迅猛发展为儿童舞蹈创编教育带来了前所未有的机遇与挑战。以儿童舞蹈《悯农》项目教学为例的实践探索表明，将AI技术深度融入项目式教学的各个环节，能够有效优化教学过程，激发学生的创作潜能，提升教学效率与质量。尽管在实践过程中，AI在技术应用、工具适配及教学评价等方面仍存在一些亟待解决的问题，但通过合理引导、技术研发与算法优化等改进措施，其赋能儿童舞蹈创编项目教学的潜力将得到进一步释放。未来，随着AI技术的不断迭代与教育理念的持续更新，AI与儿童舞蹈创编教育的融合必将迈向更深层次，为培养具有创新精神和实践能力的新时代儿童舞蹈创编人才贡献更大力量，推动儿童舞蹈教育在智能化时代焕发出新的生机与活力。

文章来源：《尚舞》https://www.zzqklm.com/w/wy/26862.html