Αξιοποιώντας πρακτικές Τεχνητής Νοημοσύνης στην πρωτοβάθμια μουσική εκπαίδευση: Παιδαγωγικές προοπτικές, STEAM εφαρμογές, δυνατότητες και περιορισμοί

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) αποτελεί μία από τις αναδυόμενες τεχνολογίες που διαμορφώνουν καθημερινά το εκπαιδευτικό τοπίο, αναδεικνύοντας νέες προοπτικές αλλά και προκλήσεις για τη μουσική διδασκαλία και μάθηση. Το παρόν άρθρο διερευνά τις δυνατότητες, τους περιορισμούς και τις παιδαγωγικές προεκτάσεις της ενσωμάτωσης πρακτικών ΤΝ στην πρωτοβάθμια μουσική εκπαίδευση, στο πλαίσιο μιας πολυτροπικής, δημιουργικής, συνεργατικής και βιωματικής προσέγγισης, βασισμένης στη φιλοσοφία του STEAM. Αξιοποιώντας εφαρμοσμένες πρακτικές από αυθεντικά σενάρια και εμπειρικές παρεμβάσεις, και εντός μιας ανθρωποκεντρικής θεώρησης της ΤΝ, προτείνονται δραστηριότητες για τη δημιουργία τεχνουργημάτων (όπως ηχοϊστορίες και podcast) με γλωσσικά μοντέλα, η αξιοποίησή της στη μουσική θεωρία και ιστορία, η σχεδίαση διαδραστικών εφαρμογών με μηχανική μάθηση, η κατασκευή ψηφιακών μουσικών οργάνων, καθώς και η ανάπτυξη εμβυθιστικών ηχοτοπίων σε περιβάλλοντα εικονικής πραγματικότητας. Ιδιαίτερη έμφαση δίνεται στους περιορισμούς και στις ηθικές διαστάσεις της χρήσης ΤΝ, με έμφαση στην αυθεντικότητα, στα ζητήματα πνευματικής ιδιοκτησίας και στη διαφάνεια των αλγορίθμων, καθώς και στην ανάγκη για κριτική στάση των μαθητών/τριών. Η ΤΝ προσεγγίζεται όχι ως αυτοσκοπός, αλλά ως αφορμή για την ενίσχυση και την επανανοηματοδότηση των πρακτικών διδασκαλίας και μάθησης στην πρωτοβάθμια μουσική εκπαίδευση.

Publication Details

Journal
University of Patras
Published
2025-11-14
DOI
https://doi.org/10.26220/cul.5464
Primary Topic
Diverse Music Education Insights
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Αξιοποιώντας πρακτικές Τεχνητής Νοημοσύνης στην πρωτοβάθμια μουσική εκπαίδευση: Παιδαγωγικές προοπτικές, STEAM εφαρμογές, δυνατότητες και περιορισμοί

University of Patras
Diverse Music Education Insights
article

Αξιοποιώντας πρακτικές Τεχνητής Νοημοσύνης στην πρωτοβάθμια μουσική εκπαίδευση: Παιδαγωγικές προοπτικές, STEAM εφαρμογές, δυνατότητες και περιορισμοί

article en

Abstract

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) αποτελεί μία από τις αναδυόμενες τεχνολογίες που διαμορφώνουν καθημερινά το εκπαιδευτικό τοπίο, αναδεικνύοντας νέες προοπτικές αλλά και προκλήσεις για τη μουσική διδασκαλία και μάθηση. Το παρόν άρθρο διερευνά τις δυνατότητες, τους περιορισμούς και τις παιδαγωγικές προεκτάσεις της ενσωμάτωσης πρακτικών ΤΝ στην πρωτοβάθμια μουσική εκπαίδευση, στο πλαίσιο μιας πολυτροπικής, δημιουργικής, συνεργατικής και βιωματικής προσέγγισης, βασισμένης στη φιλοσοφία του STEAM. Αξιοποιώντας εφαρμοσμένες πρακτικές από αυθεντικά σενάρια και εμπειρικές παρεμβάσεις, και εντός μιας ανθρωποκεντρικής θεώρησης της ΤΝ, προτείνονται δραστηριότητες για τη δημιουργία τεχνουργημάτων (όπως ηχοϊστορίες και podcast) με γλωσσικά μοντέλα, η αξιοποίησή της στη μουσική θεωρία και ιστορία, η σχεδίαση διαδραστικών εφαρμογών με μηχανική μάθηση, η κατασκευή ψηφιακών μουσικών οργάνων, καθώς και η ανάπτυξη εμβυθιστικών ηχοτοπίων σε περιβάλλοντα εικονικής πραγματικότητας. Ιδιαίτερη έμφαση δίνεται στους περιορισμούς και στις ηθικές διαστάσεις της χρήσης ΤΝ, με έμφαση στην αυθεντικότητα, στα ζητήματα πνευματικής ιδιοκτησίας και στη διαφάνεια των αλγορίθμων, καθώς και στην ανάγκη για κριτική στάση των μαθητών/τριών. Η ΤΝ προσεγγίζεται όχι ως αυτοσκοπός, αλλά ως αφορμή για την ενίσχυση και την επανανοηματοδότηση των πρακτικών διδασκαλίας και μάθησης στην πρωτοβάθμια μουσική εκπαίδευση.

University of Patras
Openalex Percentile: Top 34%
Diverse Music Education Insights
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.