학술논문
기계학습(Machine Learning)이 적용된 음악플랫폼(Chordify)을 통한 기악지도 방법 - 자기주도학습을 중심으로 -
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- 영문명
- A Study on Music Instrument Instruction Methods Using a Machine Learning Based on Music Platform(Chordify): Focused on Self-Directed Learning
- 발행기관
- 한국음악교육학회
- 저자명
- 윤관기
- 간행물 정보
- 『음악교육연구』제54권 제1호, 215~235쪽, 전체 21쪽
- 주제분류
- 예술체육 > 음악학
- 파일형태
- 발행일자
- 2025.02.28
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국문 초록
본 연구는 자기주도학습을 중심으로 인공지능 기계학습(Machine Learning) 기술이 적용된 음악플랫폼(Chordify)을 활용하여 악기를 학습하는 방안을 마련하는 것이 목적이다. 이를 위해 기계학습과 자기주도학습, 온라인 음악플랫폼에 대한 개념 설명, 코디파이(Chordify) 프로그램을 소개하였고, 자기주도학습이 가능한 방과 후학교 프로그램을 활용하여 초등학교 고학년을 위한 총 8차시로 구성된 수업과정 프로그램과 음악학습을 선정한2차시 수업지도안을 제안하였다. 새로운 모바일 기술과 디지털 기술의 결합에 이은 인공지능의 발전은 네트워크기반 정보 습득을 손쉽게 만들어 개개인의 학습 환경에 많은 변화를 이끌고 있다. 전통적 교수 환경에서 벗어나시간과 공간이 비교적 자유로운 온라인 학습 환경에서의 자기주도적 기악학습은 학습자에게 높은 성취감을 제공할 것이며 나아가, 기계학습이 적용된 음악플랫폼은 초보연주자에게 맞춤 단계별 연습을 제공하고, 개인별 선택프로그램을 통해 악기를 학습할 수 있는 적절한 환경을 제공할 것이다.
영문 초록
The purpose of this study is to develop a method for learning musical instruments using a music platform with artificial intelligence(machine learning) technology focusing on self-directed learning. For this purpose, machine learning and self-directed learning, concept explanation of online music platform, and chordify program were introduced. A class instruction plan was proposed to select and implement a course consisting of a total of 8 sessions and music learning upper grades of elementary school using an after-school program that allows self-directed learning. The development of artificial intelligence, following the combination of new mobile and digital technologies, is leading to many changes in the individual learning environment by making it easier to acquire network-based information. Self-directed instrumental learning that breaks away from the traditional teaching environment will provide learners with a high sense of achievement in an online learning environment with relative freedom of time and space. Furthermore, the music platform with machine learning will provide customized step-by-step practice to beginning performers and provide an optimized environment for learning instruments through individually selected programs.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 기계학습이 적용된 음악플랫폼
Ⅳ. 기계학습이 적용된 기악지도 실제
Ⅴ. 결론 및 제언
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