Editorial ilmu komputer
Open AccessOA2024
Mentransformasi Pendidikan Musik Melalui Kecerdasan Buatan: Tinjauan Literatur Sistematis tentang Peningkatan Pengajaran dan Pembelajaran Musik
Tinjauan sistematis ini menganalisis 31 studi tentang AI dalam pendidikan musik, menemukan bahwa bidang ini masih dalam tahap awal namun mengidentifikasi empat aspek kunci: pengajaran yang dipersonalisasi, umpan balik yang tepat waktu, pengalaman interaktif, dan materi digital yang terorganisir.
Yi-Fang Zhang; Beh Wen Fen; Chao Zhang; S. Pi· International Journal of Interactive Mobile Technologies· 2024· DOI 10.3991/ijim.v18i18.50545
Masalah inti
Integrasi kecerdasan buatan (AI) ke dalam pendidikan telah memicu minat yang signifikan, terutama dalam domain khusus seperti pendidikan musik. Pedagogi musik tradisional, yang sering bergantung pada instruksi satu-satu dan penilaian subjektif, menghadapi tantangan dalam skalabilitas dan umpan balik yang dipersonalisasi. AI menawarkan solusi potensial dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin, memberikan wawasan berbasis data, dan memungkinkan lingkungan pembelajaran yang adaptif. Meskipun penelitian terus berkembang, lanskap AI dalam pendidikan musik masih terfragmentasi. Studi ini mengatasi kesenjangan tersebut dengan melakukan tinjauan literatur sistematis untuk memetakan kemajuan, mengidentifikasi tren utama, dan menyintesis pendekatan pedagogis yang inovatif. Pertanyaan penelitian utama mengeksplorasi: (1) Bagaimana penelitian AI dalam pendidikan musik berkembang seiring waktu? (2) Apa aplikasi utama AI dalam membentuk ulang pedagogi musik? Dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, tinjauan ini bertujuan memberikan pemahaman dasar bagi pendidik, peneliti, dan pembuat kebijakan.
Inovasi
Tinjauan ini mengikuti pedoman PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) untuk memastikan ketelitian dan transparansi. Pencarian komprehensif dilakukan pada 9 April 2024, di dua basis data utama: Web of Science dan SCOPUS. Strategi pencarian menggunakan kata kunci "music education" AND "artificial intelligence" untuk menangkap artikel ilmiah yang relevan. Kriteria inklusi mensyaratkan bahwa studi secara spesifik menjelaskan pemanfaatan AI dalam pengajaran dan pembelajaran musik. Tidak ada batasan tanggal yang diterapkan untuk menangkap cakupan perkembangan secara penuh. Pencarian awal menghasilkan kumpulan artikel, yang kemudian disaring oleh beberapa peneliti. Untuk memastikan reliabilitas, hanya artikel yang diverifikasi oleh setidaknya dua peneliti yang disertakan. Proses ini menghasilkan sampel akhir sebanyak 31 artikel. Ekstraksi data berfokus pada detail bibliometrik (misalnya, tahun publikasi, negara, tingkat pendidikan) dan aplikasi pedagogis. Analisis dibagi menjadi dua bagian utama: perkembangan AI dalam pendidikan musik dan pedagogi musik inovatif berbasis AI. Analisis bibliometrik digunakan untuk menilai tren publikasi dan distribusi geografis.
Pendahuluan
Integrasi kecerdasan buatan (AI) ke dalam pendidikan telah memicu minat yang signifikan, terutama dalam domain khusus seperti pendidikan musik. Pedagogi musik tradisional, yang sering bergantung pada instruksi satu-satu dan penilaian subjektif, menghadapi tantangan dalam skalabilitas dan umpan balik yang dipersonalisasi. AI menawarkan solusi potensial dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin, memberikan wawasan berbasis data, dan memungkinkan lingkungan pembelajaran yang adaptif. Meskipun penelitian terus berkembang, lanskap AI dalam pendidikan musik masih terfragmentasi. Studi ini mengatasi kesenjangan tersebut dengan melakukan tinjauan literatur sistematis untuk memetakan kemajuan, mengidentifikasi tren utama, dan menyintesis pendekatan pedagogis yang inovatif. Pertanyaan penelitian utama mengeksplorasi: (1) Bagaimana penelitian AI dalam pendidikan musik berkembang seiring waktu? (2) Apa aplikasi utama AI dalam membentuk ulang pedagogi musik? Dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, tinjauan ini bertujuan memberikan pemahaman dasar bagi pendidik, peneliti, dan pembuat kebijakan.
Mengapa penting
Temuan ini menunjukkan bahwa meskipun AI menjanjikan untuk mentransformasi pendidikan musik, integrasinya masih dalam tahap awal. Konsentrasi penelitian di Tiongkok dan pada tingkat universitas menunjukkan perlunya keragaman geografis dan tingkat pendidikan yang lebih luas. Empat aspek yang diidentifikasi sejalan dengan tren teknologi pendidikan yang lebih luas, menekankan personalisasi, umpan balik, interaktivitas, dan manajemen sumber daya. Namun, tantangan tetap ada, termasuk biaya tinggi alat AI, kebutuhan pelatihan guru, dan pertimbangan etis seputar privasi data dan bias algoritma. Tinjauan ini menekankan pentingnya mengembangkan aplikasi AI yang secara pedagogis sehat dan dapat diakses. Penelitian di masa depan harus berfokus pada studi longitudinal untuk menilai dampak, mengeksplorasi peran AI dalam pengaturan K-12 dan pembelajaran informal, serta mengatasi masalah kesetaraan. Kolaborasi antara pendidik, teknolog, dan pembuat kebijakan sangat penting untuk memanfaatkan potensi penuh AI sekaligus mengurangi risiko. Tinjauan sistematis ini memberikan dasar untuk upaya tersebut dengan memetakan lanskap saat ini dan mengidentifikasi area kunci untuk pengembangan.
Siapa yang sebaiknya membaca
Pembaca Research Digest dan praktisi rumpun ini.
Membuka konten member…