Między uchem a algorytmem: sztuczna inteligencja w edukacji muzycznej

Marcin Michalak

Streszczenie w języku polskim


Celem artykułu jest analiza roli sztucznej inteligencji w edukacji muzycznej z perspektywy współczesnych przemian technologicznych i kulturowych. Omówiono w nim ewolucję AI – od algorytmicznej kompozycji po narzędzia generatywne – oraz ich wpływ na praktyki twórcze i kształcenie muzyczne. W tekście przedstawiono wyniki najnowszych badań nad wykorzystaniem AI w nauczaniu muzyki. Dały one wgląd w walory edukacyjne sztucznej inteligencji, do których można zaliczyć m.in.: demokratyzację twórczości, indywidualizację nauczania, rozwijanie kreatywności i motywacji uczniów, integrację nauczania formalnego i nieformalnego. W artykule podkreślono również zagrożenia wynikające z automatyzacji, komercjalizacji i braku emocjonalnego wymiaru muzyki tworzonej przez algorytmy – w tym kwestie etyczne, prawne i społeczne, które wymagają krytycznego namysłu pedagogicznego. W publikacji przyjrzano się także wybranym aplikacjom AI, które można wykorzystać w różnych praktykach muzyczno-edukacyjnych w szkołach powszechnych, muzycznych oraz szkolnictwie wyższym – zarówno od strony uczniów/studentów, jak i nauczycieli. W podsumowaniu wskazano na potrzebę dalszych badań nad wpływem sztucznej inteligencji na proces kształcenia muzycznego, szczególnie w kontekście przygotowania nauczycieli do pracy z nowymi technologiami oraz integracji kompetencji cyfrowych z rozwojem wrażliwości artystycznej. Podkreślono również znaczenie zachowania równowagi między kreatywnością człowieka a automatyzacją procesów twórczych, aby technologia pozostawała środkiem edukacyjnym, a nie jej celem.


Słowa kluczowe


sztuczna inteligencja; edukacja muzyczna; muzyka; kultura muzyczna, etyka technologii

Pełny tekst:

PDF

Bibliografia


Abu-Naser, S. S., & Dwimah, A. (2025). Symbolic Hybrid Knowledge-Based Systems: Integrating Knowledge-Based Reasoning and Machine Learning in Explainable AI. International Journal of Academic Engineering Research (IJAER), 9(8), 80-84. DOI: 10.13140/RG.2.2.22704.21765.

Behr A. (2023). Now and Then: enabled by AI – created by profound connections between the four Beatles. The Conversation, 3 November. Pobrane z: https://theconversation.com/now-and-then-enabled-by-ai-created-by-profound-connections-between-the-four-beatles-216920 (data dostępu: 11.10.2025).

Bienstock R. (2021). An artificial intelligence algorithm has created „new” Jimi Hendrix, Nirvana songs. Guitar World, 5 April. Pobrane z: https://www.guitarworld.com/news/an-artificial-intelligence-algorithm-has-created-new-jimi-hendrix-nirvana-songs (data dostępu: 9.10.2025).

Bolwell R. (2024). AI Revives Elvis: Presley Resurrected in Innovative Immersive Production. MNPR Magazine. 4 January. Pobrane z: https://www.mnprmagazine.com/news/ai-revives-elvis-presley-resurrected-in-innovative-immersive-production (data dostępu: 12.10.2025).

Carbonell, J. R. (1970). AI in CAI: An Artificial-Intelligence Approach to Computer-Assisted Instruction. IEEE Transactions on Man-Machine Systems, 11(4), 190-202.

Cao Y., Sun Y. (2024). The Research on the Application of Deep Learning in Education. IETI Transactions on Data Analysis and Forecasting (iTDAF), 2(3), 4-11. DOI: https://doi.org/10.3991/itdaf.v2i3.514.

Casey, M. A., Veltkamp, R., Goto, M., Leman, M., Rhodes, C., & Slaney, M. (2008). Content-based music information retrieval: Current directions and future challenges. Proceedings of the IEEE, 96(4), 668-696. DOI: https://doi.org/10.1109/JPROC.2008.916370.

Cheng L. (2025). The impact of generative AI on school music education: Challenges and recommendations. Arts Education Policy Review, 126(4). DOI: https://doi.org/10.1080/10632913.2025.2451373.

Elgammal A., Gotham M., Song K. & Böhlefeld N. (2022). Beethoven X: Es könnte sein! (It could be!). 3rd Conference on AI Music Creativity (AIMC). DOI: https://doi.org/10.5281/ZENODO.7088335.

Fernández, J. D., & Vico, F. (2013). AI Methods in Algorithmic Composition: A Comprehensive Survey. Journal of Artificial Intelligence Research, 48, 513-582. DOI: https://doi.org/10.1613/jair.3994.

Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep Learning. Warszawa: PWN.

Holmes T. (2020). Electronic and Experimental Music: Technology, Music, and Culture. New York: Routledge.

Holster J. (2024). Augmenting Music Education through AI: Practical Applications of ChatGPT. Music Educators Journal, 110(4). DOI: 10.1177/00274321241255938.

Jimenez, I. A. C., Marcolin, F., & Vezzetti, E. (2025). Exploring the emotional landscape: cutting-edge technologies for emotion assessment and elicitation. Frontiers in Psychology, 15. DOI: 10.3389/fpsyg.2024.1542158.

Johnson, C., & King, A. (2024). Music, Technology, Innovation: Industry and Educational Perspectives. New York: Routledge.

Lattie, E. G., Adkins, E. C., Winquist, N., Stiles-Shields, C., Wafford, Q. E., & Graham, A. K. (2019). Digital mental health interventions for depression, anxiety, and enhancement of psychological well-being among college students: systematic review. Journal of Medical Internet Research, 21(7), e12869. DOI: 10.2196/12869

Martínez-Ramírez M. A., Liao W-H., Fabbro G., Uhlich S., Nagashima C. & Mitsufuji Y. (2022). Automatic music mixing with deep learning and out-of-domain data. 23rd International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR), December. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2208.11428.

Merchán Sánchez-Jara J., González Gutiérrez, S., Cruz Rodríguez, J. & Syroyid Syroyid B. (2024). Artificial Intelligence-Assisted Music Education: A Critical Synthesis of Challenges and Opportunities. Education. Science, 1171(14). DOI: https://doi.org/10.3390/educsci14111171.

Mitchell T. (1997). Machine learning, Portland: McGraw-Hill Companies, Inc.

Ng P. & Bax N. (2023). Spooker Trouper: ABBA Voyage, Virtual Humans and the Rise of the Digital Apparition. White Rose Research Online, 46(2). DOI: https://doi.org/10.3366/para.2023.0427.

Nierhaus, G. (2009). Algorithmic composition: paradigms of automated music generation. Wien-New York: Springer Science & Business Media.

O’Leary E. (2025). Considering the Possibilities and Problems of AI in Music Education: The Need for Critical Literacies. Action, Criticism, and Theory for Music Education, 24(3), 138-64. DOI:10.22176/act24.3.13.

Orio, N., Lemouton, S., & Schwarz, D. (2003). Score Following: State of the Art and New Developments. Proceedings of the 2003 Conference on New Interfaces for Musical Expression (NIME-03), Montreal, Canada, 36-41. DOI: 10.5281/zenodo.1176547.

Pedersen I. (2025). AI agents, wearable computing and the future of postsecondary learning. Frontiers in Education. 10. DOI: 10.3389/feduc.2025.1651453.

Roddy, S., & Bridges, B. (2025). Cybernetic Resurgences: Machine Music Beyond AI Slop. W: N. Zagalo, D. Keller (eds.), Emerging Trends in Narratives, Education and Creative Practice (p. 95-113). Cham: Springer.

Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Harlow: Pearson.

Shu L. (2024). Research on Creative Practice in Music Education Empowered by AI. Lecture Notes in Education Psychology and Public Media, 67.

DOI: 10.54254/2753-7048/67/20251010.

Stolyarov, G. (2019). Empowering musical creation through machines, algorithms, and artificial intelligence. Journal of Contemporary Music, Art and Technology, 1(2), 81-99. DOI: https://doi.org/10.51191/issn.2637-1898.2019.2.2.81.

Szajner, A. (2024). Wpływ sztucznej inteligencji na edukację muzyczną: ewolucja czy regresja? Dydaktyka Informatyki, 19, 159–165. DOI: 10.15584/di.2024.19.12.

Śluzek, N., Suppan, K. (2024). Sztuczna inteligencja w edukacji wyższej – szansa czy zagrożenie? Szkoła – Zawód – Praca, 27, 13–24. DOI 10.34767/SZP.2024.01.01.

Yang, S. (2025). The Illusion of ‘Authenticity’: Ethical Dilemmas and Aesthetic Imagination in Pop Music Creation in the Age of AI. Journal of Contemporary Art Criticism, 24(2), 77–94. DOI: 10.71113/JCAC.v1i1.302

Yang, S. (2025). The Illusion of ‘Authenticity’: Ethical Dilemmas and Aesthetic Imagination in Pop Music Creation in the Age of AI. Journal of Contemporary Art Criticism, 24(2), 77-94. DOI: 10.71113/JCAC.v1i1.302.

Yu X., Ma N., Zheng L., Wang L. & Wang K. (2023). Developments and Applications of Artificial Intelligence in Music Education. Technologies, 11(42). DOI: https://doi.org/10.3390/technologies11020042.

Zhang Y., Wen Fen B., Zhang C. & Pi S. (2024). Transforming Music Education Through Artificial Intelligence: A Systematic Literature Review on Enhancing Music Teaching and Learning. International Journal of Interactive Mobile Technologies, 18(18). DOI: https://doi.org/10.3991/ijim.v18i18.50545.

Zhao, S. (2024). The Role of Artificial Intelligence in Personalized Music Teaching Quality Evaluation. Journal of Computational Methods in Sciences and Education, 12(4), 155-172. DOI: 10.1177/14727978241297010.

Żochowska W. (2019). Dzieciństwo maszyny. Dwutygodnik.com. Strona Kultury, 265. Pobrane z: https://www.dwutygodnik.com/artykul/8473-dziecinstwo-maszyny.html (data dostępu: 11.10.2025).

Żochowska W. (2022). Sztuczna muzyka, prawdziwe lęki. Ruch Muzyczny, 10. Pobrane z: https://ruchmuzyczny.pl/article/2298-sztuczna-muzyka-prawdziwe-leki (data dostępu: 11.10.2025).




DOI: http://dx.doi.org/10.17951/j.2025.38.3.127-140
Data publikacji: 2026-01-30 08:09:59
Data złożenia artykułu: 2025-10-21 20:45:30


Statystyki


Widoczność abstraktów - 0
Pobrania artykułów (od 2020-06-17) - PDF - 0

Wskaźniki



Odwołania zewnętrzne

  • Brak odwołań zewnętrznych


Prawa autorskie (c) 2026 Marcin Michalak

Creative Commons License
Powyższa praca jest udostępniana na lcencji Creative Commons Attribution 4.0 International License.