Oʻzbekcha
MUSIQIY TA'LIMIDA SUN'IY INTELLEKT: IMKONIYATLAR, CHEKLOVLAR VA ISTIQBOLLAR (FORTEPIANO MISOLIDA)
Journal
Zamonaviy fan: innovatsion yondashuvlar va yosh tadqiqotchilarning dolzarb izlanishlari
Issue
Zamonaviy fan: innovatsion yondashuvlar va yosh tadqiqotchilarning dolzarb izlanishlari
Abstract
Ushbu maqolada sun'iy intellekt texnologiyalarining musiqa ta'limi jarayoniga integratsiyalashuvi xalqaro ilmiy adabiyotlar tahlili asosida ko'rib chiqiladi. Maqolada SI'ning musiqiy ta'limidagi asosiy qo'llanilish sohalari, ularning pedagogik imkoniyatlari, amaliyotda uchraydigan texnik cheklovlar, hamda sohaning kelajakdagi rivojlanish istiqbollari tahlil qilinadi. Tadqiqot natijalari shuni ko'rsatadiki, SI texnologiyalari o'quv jarayonini individuallashtirish, real vaqtda fikr-mulohaza berish va o'qituvchining pedagogik yukini kamaytirish imkonini beradi, biroq hissiy-badiiy ifodani baholash, madaniy moslashuvchanlik va shaffoflik borasida jiddiy cheklovlarga ega. Xulosa qilib aytganda, SI'ni musiqa ta'limida inson o'qituvchisini almashtiruvchi emas, balki uni to'ldiruvchi hamkor sifatida integratsiyalashgan gibrid modellar eng samarali yondashuv hisoblanadi
Keywords
fortepiano ta'limi
individuallashtirilgan ta'lim
musiqa ta'limi
pedagogik innovatsiya
raqamli ta'lim texnologiyalari
sun'iy intellekt
Русский
В данной статье рассматривается интеграция технологий искусственного интеллекта в процесс музыкального образования на основе анализа международной научной литературы. В статье анализируются основные направления применения ИИ в музыкальном образовании, их педагогические возможности, технические и этические ограничения, встречающиеся на практике, а также перспективы дальнейшего развития данной области. Результаты исследования показывают, что технологии ИИ позволяют индивидуализировать учебный процесс, обеспечивать обратную связь в режиме реального времени и снижать педагогическую нагрузку преподавателя, однако имеют существенные ограничения в оценке эмоционально-художественной выразительности, культурной адаптивности и прозрачности алгоритмов. В заключение отмечается, что наиболее эффективным подходом является внедрение гибридных моделей, в которых ИИ выступает не заменой, а дополняющим партнёром преподавателя-человека в музыкальном образовании
индивидуализированное обучение
искусственный интеллект
музыкальное образование
педагогическая инновация
фортепианное образование
цифровые образовательные технологии
English
This article examines the integration of artificial intelligence technologies into music education based on an analysis of international scientific literature. The article reviews the main areas of AI application in music education, their pedagogical opportunities, the technical and ethical limitations encountered in practice, and the future prospects of the field. The findings indicate that AI technologies enable the personalization of the learning process, real-time feedback, and a reduction in teachers' pedagogical workload, yet they face significant limitations in assessing emotional-artistic expression, cultural adaptability, and transparency. In conclusion, hybrid models that integrate AI as a complementary partner to, rather than a replacement for, the human teacher represent the most effective approach in music education
artificial intelligence
digital learning technologies
music education
pedagogical innovation
personalized learning
piano education
1.Cui, K. Artificial intelligence and creativity: piano teaching with augmented reality applications // Interactive Learning Environments. 2023. Vol. 31, No. 10. P. 7017–7028. https://doi.org/10.1080/10494820.2022.2059520
2.Huang, N., Ding, X. Piano music teaching under the background of artificial intelligence // Wireless Communications and Mobile Computing. 2022. Vol. 2022. Art. 5816453. https://doi.org/10.1155/2022/5816453
3.Li, W. Analysis of piano performance characteristics by deep learning and artificial intelligence and its application in piano teaching // Frontiers in Psychology. 2022. Vol. 12. Art. 751406. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.751406
4.Liao, Y. Educational evaluation of piano performance by the deep learning neural network model // Mobile Information Systems. 2022. Vol. 2022. Art. 6975824. https://doi.org/10.1155/2022/6975824
6.Mazlan, C. A. N., Hanafi, H. F., Sarifin, M. R., Md Noor, A. R., Sadykova, S. A., Hidayatullah, R., Jamnongsarn, S. Artificial intelligence applications and pedagogical challenges in music education // Discover Education. 2026. Vol. 5. Art. 140. https://doi.org/10.1007/s44217-026-01127-3
7.Merchán Sánchez-Jara, J. F., González Gutiérrez, S., Cruz Rodríguez, J., Syroyid Syroyid, B. Artificial Intelligence-Assisted Music Education: A Critical Synthesis of Challenges and Opportunities // Education Sciences. 2024. Vol. 14, No. 11. P. 1171. https://doi.org/10.3390/educsci14111171
8.Ng, S. C., Lui, A. K., Kwok, A. C. Easy-to-learn piano: A mobile application for learning basic music theory and piano skill // International Conference on Technology in Education. Berlin, Heidelberg: Springer, 2015. P. 103–112. https://doi.org/10.1007/978-3-662-48978-9_10
9.Ruan, W. Increasing student motivation to learn the piano using modern digital technologies: independent piano learning with the soft Mozart app // Current Psychology. 2024. Vol. 43. P. 33998–34008. https://doi.org/10.1007/s12144-024-06924-3