人工智能赋能高校舞蹈编创人才培养研究

摘要：随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正逐步渗透到各个行业领域，教育领域也不例外。在高校舞蹈编创人才培养中，人工智能的引入为传统教学模式带来了革新。文章旨在探讨人工智能如何赋能高校舞蹈编创人才培养，通过分析其多维度优势、当前存在的问题以及实践探索，为高校舞蹈教育提供新的思路和方法。

关键词：人工智能；高校舞蹈编创；人才培养

舞蹈编创是舞蹈发展创新的源动力，培养优秀的舞蹈编创人才对舞蹈创新和繁荣舞蹈艺术具有重要意义。在科技高速发展的时代背景下，人工智能技术对科技领域的转型发展正在产生深远影响。将人工智能技术应用于高校舞蹈编创人才培养过程中，有利于改善教学质量，解决如何培养兼具跨学科能力和创新能力的人才的问题。因此，人工智能依托其大数据、智能识别和智能生产的优势为高校舞蹈编创人才提供大量资料、多元化指导、智能编创工具，促使高校培养出跨学科、创新型舞蹈编创人才。

1.人工智能赋能高校舞蹈编创人才培养的多维度优势

1.1技术工具革新：提升舞蹈编创效率与创意拓展

随着人工智能技术的不断发展，其在舞蹈编创领域的应用日益广泛。技术工具的革新不仅极大地提升了舞蹈编创的效率，还为编创者提供了更为广阔的创意空间。传统的舞蹈编创过程往往需要大量的时间和精力去构思、编排和修改，而人工智能技术的引入，使得这一过程变得更加高效和便捷。通过智能化的编创软件，编创者可以快速地生成多种舞蹈动作和组合，大大缩短了创作周期。同时，人工智能技术还能够根据编创者的需求，提供个性化的创意建议。通过对大量舞蹈作品的学习和分析，人工智能可以捕捉到不同舞蹈风格的特点和规律，从而为编创者提供符合其创作意图的舞蹈动作和编排方案。这种智能化的创意拓展，不仅丰富了舞蹈编创的表现手法，还为编创者带来了更多的灵感和创意源泉。

1.2跨学科能力培养：构建复合型人才知识体系

在舞蹈编创领域，跨学科能力的培养至关重要。通过引入人工智能技术，我们可以构建一个复合型人才的知识体系，将舞蹈艺术与科技、心理学、管理学等多个学科相结合。这种跨学科的知识结构不仅能够拓宽学生的视野，还能激发他们的创新思维，使其在舞蹈编创中融入更多元化的元素。例如，通过学习科技知识，学生可以了解最新的虚拟现实、增强现实等技术，将这些技术应用于舞蹈表演中，创造出更为震撼的视觉效果。同时，心理学知识有助于编创者更好地理解观众的心理需求，从而创作出更能触动人心的作品。管理学知识则可以帮助学生在未来的职业生涯中更好地管理团队和项目，提升整体创作效率。因此，跨学科能力的培养对于构建复合型人才知识体系、提升舞蹈编创水平具有重要意义。

1.3教学模式优化：推动个性化与实践化教学改革

在传统的教学模式中，舞蹈编创课程往往注重理论知识的传授，而忽视了学生个性化发展和实践操作能力的培养。而人工智能技术的引入，为教学模式的优化提供了新的思路。通过人工智能技术，教师可以更加精准地了解每位学生的学习情况和需求，从而制定个性化的教学计划。例如，利用AI系统分析学生的学习进度和能力水平，为学生提供量身定制的学习资源和练习任务，帮助他们更好地掌握舞蹈编创技能。同时，人工智能技术的应用也推动了实践化教学改革的深入。通过虚拟现实、增强现实等技术手段，学生可以身临其境地体验舞蹈编创的过程，加深对舞蹈艺术的理解和感悟。此外，利用人工智能平台进行远程协作和在线交流，还可以打破地域限制，让学生与全球的舞蹈艺术家和学者进行互动和学习，拓宽他们的国际视野和跨文化交流能力。

1.4教育资源拓展：打破时空限制与文化传承创新

人工智能技术不仅为舞蹈编创教育提供了更为丰富的教学资源，还极大地打破了传统教育的时空限制。借助云端存储和传输技术，学生可以随时随地访问舞蹈编创的相关资料，无论是经典舞蹈作品的视频资料，还是最新的舞蹈编创理论，都能轻松获取。这种资源的便捷获取，不仅拓宽了学生的视野，还为他们的自主学习提供了极大的便利。同时，人工智能技术还在文化传承与创新方面发挥了重要作用。通过对传统舞蹈动作的数字化处理，人工智能技术能够精准地记录和分析舞蹈的每一个细节，使得这些珍贵的文化遗产得以更好地保存和传承。此外，结合现代审美和技术手段，人工智能还能为传统舞蹈注入新的活力，创造出具有时代特色的舞蹈作品，从而推动舞蹈文化的创新发展。

1.5风险规避与价值引领：确保技术应用的正向赋能

在应用人工智能技术于高校舞蹈编创人才培养的过程中，风险规避与价值引领同样重要。为了确保技术应用的正向赋能，我们需要关注几个关键方面。首先，风险规避是技术应用的前提。高校应建立完善的监管机制，对人工智能技术的使用进行规范，防止技术滥用或误用带来的负面影响。同时，加强师生的技术伦理教育，提升他们对人工智能技术的正确认识和责任意识，确保技术应用的合法合规。其次，价值引领是技术应用的导向。高校应明确舞蹈编创教育的核心价值，将人工智能技术与这些价值相结合，推动技术在教育中的正向应用。通过引导学生树立正确的艺术观和技术观，培养他们的创新精神和实践能力，使人工智能成为推动舞蹈编创教育发展的重要力量。此外，高校还应加强与社会各界的合作，共同探索人工智能技术在舞蹈编创教育中的创新应用，为舞蹈艺术的发展贡献智慧和力量。

2.人工智能赋能高校舞蹈编创人才培养存在的问题

2.1教学方法传统，缺乏创新性

传统的教学模式往往侧重于教师的单向传授，忽视了学生的主体性和创造性。在舞蹈编创教学中，这种“填鸭式”的教学方式限制了学生的思维发散和创新能力的发展。教师往往过于注重舞蹈技巧的讲解和示范，而忽视了引导学生主动探索和创造的过程。此外，缺乏多样化的教学手段和方法也使得课堂氛围沉闷，难以激发学生的学习兴趣和积极性。

2.2课程设置不合理，缺乏系统性

高校舞蹈编创专业的课程设置往往过于注重理论知识的传授，而忽视了实践环节的重要性。理论课程与实践课程的衔接不够紧密，导致学生难以将所学理论知识应用于实际舞蹈编创中。此外，课程内容的更新速度较慢，无法及时跟上舞蹈编创领域的最新发展动态，使得学生的知识体系相对陈旧，缺乏前沿性和创新性。

2.3评价手段单一，缺乏全面性

目前，高校舞蹈编创专业的评价手段往往侧重于期末考试和作品展示等传统方式，这种评价方式过于单一，难以全面反映学生的实际能力和潜力。期末考试往往侧重于理论知识的考察，而忽视了对学生实践能力和创新能力的评估；作品展示虽然能够体现学生的编创能力，但往往受限于时间和形式，无法充分展示学生的多样性和创造力。此外，评价过程中缺乏对学生个体差异的考虑，采用统一标准进行评价，导致评价结果缺乏公正性和客观性。

2.4教学形式与社会脱节，缺乏实践性

当前，高校舞蹈编创专业的教学形式大多局限于课堂内，缺乏与社会实际需求的紧密联系。课堂教学往往注重理论知识的传授，而忽视了与实践操作的结合，使得学生在面对实际问题时缺乏解决能力。同时，高校与舞蹈行业、文化机构等社会的联系不够紧密，缺乏为学生提供实践机会和平台的渠道。

3.人工智能赋能高校舞蹈编创人才培养的实践探索

3.1人工智能辅助舞蹈编创课程设计

3.1.1课程定位与课程目标、内容

人工智能辅助舞蹈编创课程以人工智能为切入点，课程定位为开发学生对人工智能技术应用的创新舞蹈编创能力，提升学生的创新、实践能力与综合素质。课程内容主要包括人工智能基础理论与技术、人工智能数据化舞蹈编创、人工智能在舞蹈编创中的应用等。例如，在人工智能基础理论与技术模块，对机器学习、计算机视觉及自然语言处理的技术原理及应用进行讲解；在人工智能数据化舞蹈编创过程中，指导学生对舞蹈动作及音乐等数据的收集、整理、分析方法；在人工智能在舞蹈编创中的应用环节，指导学生应用人工智能工具的创意生成、编排及表演。

3.1.2教学方法和手段

采用项目教学法、案例教学法、实践教学法。采用项目教学法，将学生分成小组，完成一个完整的舞蹈编创项目，在项目实施过程中应用人工智能解决舞蹈编创中的实际问题。案例教学法通过对优秀的人工智能辅助舞蹈编创实践案例进行分析，从而启发学生，了解成功的编创方法。实践教学法是采取实践手段，学生将专业舞蹈编创软件、人工智能设备等工具，在实验室或舞蹈教室展开实际的舞蹈创编操作和练习。比如学生对舞蹈动作进行采集时，利用动作捕捉设备进行采集，利用机器学习对舞蹈动作数据进行处理分析，形成舞蹈动作序列等。

3.1.3课程考核方式

构建多元化课程考核方式，全面考查学生学习效果。将考核内容设置为考核学生理论知识的知识点考核、实践操作考核、项目作品考核、学生学习过程中的表现等。理论知识考核采用笔试和在线测试等方法，主要考查学生的AI技术及舞蹈编创理论知识；实践操作考核是考查学生使用AI工具进行舞蹈编创过程中对技术的操作熟练程度；项目作品考核是从项目作品的创新度、AI技术的应用程度、作品的艺术性等多个角度对学生的舞蹈项目作品进行考查；学习过程中表现考核是从学生的课堂讨论、小组合作、作业的提交等方面进行考查。这样的评价方式能全面综合地评价学生学习成果及能力。

3.2基于人工智能的舞蹈编创实践平台建设

3.2.1平台功能设计

设计基于人工智能的舞蹈编创实践平台，具备舞蹈素材管理、动作分析与生成、创意辅助、作品展示与交流等平台功能。在舞蹈素材管理上，平台包含大量的舞蹈动作素材、音乐素材、视频素材等，学生可采用关键词搜索、分类选择的方式进行素材的查找与获取。动作分析与生成功能，采用人工智能技术对平台接受的学生编舞动作进行分析，按分析结果生成新的动作组合和动作变化。创意辅助功能，借助自然语言交流，为学生提供舞蹈创作的思路和创意，在舞种编创领域，如根据舞蹈作品的主题以及学生舞蹈情态需求，生成舞蹈作品场景以及舞蹈动作的编创建议。

3.2.2平台资源整合、平台内容更新

为了确保平台资源的丰富性和动态性，须对平台资源进行整合、更新；一方面，通过与国内外相关舞蹈机构、院校、相关艺术家等合作，采集和整理优质的舞蹈素材与舞蹈作品资源，并不断地充实于平台上；另一方面，应关注人工智能技术和舞蹈艺术领域内应用的最新进展动向，及时地更新平台的功能模块与算法模型，以提高平台智能化水平与应用成效。

3.2.3平台应用及推广

积极在高校舞蹈编创教学中推广应用平台，通过教师的平台应用培训，明确平台的功能及应用，鼓励教师将平台引入高校舞蹈编创的日常教学当中。鼓励学生积极使用平台，进行舞蹈编创实践应用，如平台使用大赛、创意作品征集大赛等活动，以激发学生的使用热情及使用积极性。

3.3人工智能驱动的舞蹈编创人才培养模式创新

3.3.1跨学科协同培养

突破传统舞蹈专业与其他学科的藩篱，实现跨学科协同培养。在培养过程中，组织舞蹈学、计算机、艺术设计、心理学等领域的老师和教学资源，共同开发培养方案和教学计划。如让计算机专业的教师给舞蹈编创专业的学生讲授人工智能技术，让学生熟悉人工智能技术；艺术设计专业的教师给学生讲授舞蹈作品的舞台美术，增强作品的表演效果；

3.3.2产学研一体的培养模式

加强高校与企业、科研院所的联合，建立产学研一体的培养模式。大学与舞蹈行业企业共建实习基地、培训基地，使学生获得实习的机会，依托真实项目锻炼舞蹈编创能力。同时，大学与科研院所联合进行人工智能舞蹈编创的相关科研项目，鼓励学生参与科研，实现科研锻炼，培养学生的科研能力与创新能力。例如，高校与科技公司合作进行基于人工智能的舞蹈动作智能生成技术研究项目的科研项目，学生参与教师、企业工程师指导下的项目研究工作，实现研究成果在舞蹈编创上的应用与转化，实现产学研相结合。

4.结语

人工智能技术在高校舞蹈编创人才培养中展现出巨大的潜力和价值。通过技术工具革新、跨学科能力培养、教学模式优化、教育资源拓展以及风险规避与价值引领等多方面的努力，我们可以有效推动舞蹈编创教育的创新发展。然而，在实施过程中也面临着教学方法传统、课程设置不合理、评价手段单一以及教学形式与社会脱节等问题。为了解决这些问题，我们进行了实践探索，包括人工智能辅助舞蹈编创课程设计、基于人工智能的舞蹈编创实践平台建设以及人工智能驱动的舞蹈编创人才培养模式创新等。这些实践探索不仅丰富了舞蹈编创教育的内容和方法，还为学生提供了更多元化的学习和发展机会。未来，我们将继续深化人工智能技术在舞蹈编创教育中的应用，为培养更多具有创新精神和实践能力的舞蹈编创人才贡献智慧和力量。

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