Визуализация музыки и развитие ассоциативного мышления (практические рекомендации учителям музыки)

Автор: Гринь Наталья Андреевна

Организация: ГБОУ школа №161 Выборгского района

Населенный пункт: г.Санкт-Петербург, п. Парголово

Цель: изучить педагогическую ценность визуализации музыки через работу с нейросетями на уроках музыки для развития у учащихся образного мышления и музыкального восприятия.

Задачи: описать использование генераторов изображений для иллюстрации музыкальных произведений, а также сервисов для «анимации» портретов композиторов на примере программной музыки на уроке музыки.

Музыка и живопись – два вида искусства, давно ведущие между собой диалог. Искусственный интеллект – новейший инструмент данного диалога: ученики могут буквально «рисовать», услышанное на уроке и дома, формулируя образы в промпты, задания, для генерации изображений, а затем обсуждать сходство и различие между услышанным и сгенерированным. Далее хотелось бы поделиться своими теоретическими и практическими наработками, которые прошли проверку на практике и могут применяться в классе на уроке в качестве домашнего задания или на факультативе внеурочной деятельности.

Когда я первый раз предложила ученикам не нарисовать свои впечатления в качестве домашнего задания, а сделать это прямо на уроке с помощью нейросети, в классе возникло недоумение. Учащиеся умеют внимательно слушать классическую музыку, отвечают на вопросы о характере произведения, средствах выразительности, использованных композитором, различают инструменты. Но описать словами то, что чувствуешь и видишь внутренним взором оказалось совершенно новым опытом, который раскрыл передо мной как педагогом неожиданные горизонты.

Музыкальное образование строится на принципе «прослушай и сделай анализ». Мы учим детей определять лад (настроение в музыке), жанр, форму произведения. Это важные навыки, но они часто составляют трудность для учеников, превращают живое искусство в «голую» теорию. Современные технологии – и, в частности, нейросети с генерацией изображения – позволяют вернуть музыке её изначальную «магию»: способность рождать образы, переносить нас в другие миры, создавать личные эмоциональные ландшафты.

Очень много уроков учебного предмета «Музыка» уделяется программной музыке, изначально задуманной композитором как звуковая иллюстрация определённого сюжета или образа. Данные циклы и отдельные произведения это – идеальный материал для художественной интерпретации иллюстраций. «Времена года» А. Вивальди, «Прекрасная мельничиха» Ф. Шуберта, «Картинки с выставки» М. П. Мусоргского, «Детский альбом» П.И. Чайковского, «Детская музыка» С. С. Прокофьева, «Карнавал животных» К. Сен-Санса уже сами по себе очень «зрительны».

При работе с ИИ начинается самое интересное: образы, возникающие у современного ученика при прослушивании программной музыки, могут радикально отличаться от музыкальных представлений прошлых столетий. Это не недостаток восприятия, а духовный «багаж» субъективного опыта. Один видит утро в лесу или в городе, другой – любимых героев в неожиданной обстановке, третий – абстрактную игру света и цвета.

Задача педагога заключается не в навязывании «правильного» толкования, а помощи ученику осознания связи между музыкальными средствами выразительности и возникающими образами. Почему, например, восходящие пассажи в мажоре ассоциируются с полётом и радостью, а минорный в низком регистре символизирует образы тяжести и грусти.

 

Примерный план урока

Визуализация образа

Использование нейросетей для визуализации состоит из нескольких этапов. Каждый этап решает свои педагогические задачи.

1. Погружение в слушание.

Не просто прослушивание, а активная работа сознания. Можно попросить учеников закрыть глаза и представить-увидеть то, что рождает музыка. Просто наблюдать за внутренними образами, которые рождают средства музыкальной выразительности, использованные композитором. После прослушивания обязательно обмен впечатлениями (фронтальный опрос) устно, без записи. Кто-то видит конкретные картины, кто-то – движение и цвет, кто-то – абстракцию.

1. Вербализация образов. Самая сложная и самая ценная работа!

Ученикам нужно подобрать слова для описания своего представления таким образом, чтобы ИИ смог его сгенерировать изображение. Это требует точности, конкретики, понимания изобразительных возможностей языка. Дети читают мало, словарный запас ограничен. «Весело, быстро» или «грустно, медленно» - слишком общие определения. «Зимний лес на рассвете, белый туман между деревьями, лучи солнца пробиваются сквозь ветви» - уже довольное описание.

На данном этапе происходит важнейший образовательный процесс: учащиеся учатся переводить эмоции в словесную форму, структурировать впечатления, находить нужные определения и нюансы восприятия. Это развивает и музыкальное мышление, и речь, и способность к рефлексии.

1. Создание изображения.

Мы записываем несколько версий описаний, выбираем понравившуюся всем, дорабатываем и вводим в генератор изображений. На уроках мы пробовали GigaChat, Kandinsky с JayFlow – каждый сервис имеет собственные особенности, но принцип одинаковый. Важно, чтобы учащиеся понимали!: Нейросеть не читает их мысли, она генерирует грамотный, «живой» текст на основе миллионов изображений, на которых «обучалась». Здесь тоже присутствует обучающий момент – понимание как работают современные технологии.

Когда изображение сгенерировано и появляется на экране, реакция детей в классе всегда оживлённая. Каждый раз по-разному: от восторга, до разочарования. Результат становится основой для дискуссии.

1. 4.Анализ и сопоставление. Изображение на экране, включаем музыку. Слушаем её заново, глядя на полученную визуализацию. Начинается анализ: насколько изображение соответствует характеру музыки.

Самое время ввести и закрепить музыкальную терминологию не условно, а привязывая к конкретным зрительным образам. Мажорный лад, быстрый темп, громкая динамика – светлые, тёплые тона, динамичная композиция, насыщенные, яркие цвета. Минор, медленный темп, пиано – холодные, сумрачные оттенки, статичные образы, покой, пастельные, приглушённые оттенки.

Особенно интересно сравнивать изображения, созданные разными классами (см. Приложение 1) на одну и ту же музыку. Почему у одного получился ночной заснеженный парк, а у другого – спокойная игра детей? Оба класса слушали одно и то же произведение, но уловили разные аспекты. Один зафиксировался на мелодичности и лёгкости, другой обратил внимание на необычность тембра инструментов, приемов игры и т.д.

Развитие межпредметных связей и синестезии

Синестезия – способность восприятия у человека одновременно разными органами чувств. У детей зачастую развита очень слабо. Мы разделяем опыт на слуховой, зрительный, тактильный. Музыка по своей природе синестетична. Мы часто говорим о «тёплых» тембрах, «ярких» красках, «бархатном» звучании, «прозрачной» фактуре.

Визуализация музыки при помощи нейросети целенаправленно тренирует синестезию. Учащиеся начинают «слышать цвет» и «видеть звук». Это реальный когнитивный навык, который обогащает и музыкальное восприятие, и общую восприимчивость к искусству.

Более того, данные технологии устанавливают межпредметные связи. Урок музыки превращается в интегрированное занятие, где совмещается литература (словесное описание), ИЗО (понимание композиции, цвета, света), информатика (работа с цифровыми инструментами) и психология – рефлексия собственного восприятия.

Опыт показывает, что недисциплинированные ученики, получив опыт работы с нейросетями, начинают слушать музыку на обычном уроке более внимательно и с интересом. Включаются в анализ и описание, связывая музыкальные характеристики с визуальными ассоциациями, погружаясь в драматургию произведения.

Оживи композитора

Еще одно интересное направление работы с ИИ на уроке музыки – анимация портретов композиторов с помощью сервисов вроде D-ID или HeeGen (см. Приложение 2). Краткое резюме композитора, рассказанное им самим, приводит учеников в восторг – это не просто технологический «фокус», а мощный образовательный инструмент.

С точки зрения психологии создается эффект присутствия композитора лично на уроке. Дети воспринимают информацию как общение с великим музыкантом, а не текст в учебнике.

Надо честно объяснить учащимся, что текст может быть написан нейросетью на основе исторических данных (иногда тексты пишем вместе с детьми), а анимация – технологическая «фантазия». Данная честность не теряет эффективности. Ребята понимают, что это условно, но эмоциональный эффект очень высок.

Примером домашнего задания может стать создание биографического монолога композитора самостоятельно. Данный вид работы требует серьёзной исследовательской подготовки. Необходимо изучить жизнь и творчество композитора, выбрать основные факты, написать текст от лица композитора, а потом уже сгенерировать озвучание и анимировать картинку.

Практические рекомендации для педагогов

1. Внедрение этих методов требует не только определенных технических навыков работы на компьютере, а прежде всего обдуманной методической подготовки: выбор музыкального материала (лучше программная музыка, где композитор сам задает образ). С программной музыкой легче визуализировать. Далее можно переходить к музыке непрограммной. Простор для интерпретации здесь шире, но при условии, что учащиеся получили необходимый опыт.

Произведение по длительности и сложности восприятия должно быть доступным. Фрагмент – 2 минуты максимум. И образ сформируется и слушать не устанут.

1. Самое сложное работа с промптами (задание). Необходимо продемонстрировать пример хорошего и плохого описания промпта для нейросети. Результат будет точнее, если описание будет конкретнее и детальнее. Можно вместе с классом составить список базовых визуальных параметров: свет, время суток, погода, цветовая гамма, композиция, стиль изображения и т.д.
2. Ключевым моментом урока является организация обсуждения. Необходимо помнить, что любая интерпретация имеет право на существование, но при этом требует обоснования. Наводящие вопросы «Почему ты увидел именно это?», «Как бы ты изменил изображение, чтобы оно точнее соответствовало музыке?» направляют обсуждение в образовательное русло.
3. Для работы с нейросетями нужен компьютер, доступ в интернет, проектор или электронная доска для демонстрации результатов, аудиосистема для воспроизведения музыки. Если есть возможность в школе поработать в компьютерном классе, то каждый ученик может создать собственную картинку, на уроке в классе лучше работать в группах.
4. Большинство генераторов изображений имеют бесплатные тарифы с ограничениями, которых вполне достаточно для образовательных целей. Российские сервисы Kandinsky или GigaChat работают стабильно и не требует сложной регистрации (достаточно зарегистрироваться педагогу), что важно для работы в ОУ.

Результаты и перспективы

Хочу отметить, что за время работы с ИИ наблюдаются устойчивые изменения в музыкальном восприятии учеников. Особенно заметен прогресс в развитии образного мышления и способности к вербализации эмоционального опыта. Учащиеся стали четче описывать свои ощущения, находить слова для нюансов и настроения, связывать теоретические понятия (темп, динамика, лад) с конкретными чувствами, образами. Развивается и критическое мышление. Дети понимают, что ИИ – это технический инструмент, выдающий результат на основе заложенных в него данных и алгоритмов. Они учатся оценивать качество результата, корректировать промпты, понимать ограничения технологии.

Данный метод более всего эффективен в средней школе (5-6 классы), когда образное мышление активно развивается и технологии вызывают естественный интерес.

С появлением новых сервисов и инструментов перспективы использования ИИ на уроке музыки очень широки. Появляются нейросети, которые могут генерировать видео по текстовому описанию – это позволяет визуализировать не статичные образы, а сюжеты, соответствующие развитию музыкальной формы. Развиваются технологии, позволяющие создавать интерактивную образовательную среду, где музыка, изображение и текст объединяются в единое мультимедиа. Но, к сожалению, это платные и довольно дорогие сервисы. Не каждый педагог захочет оплатить услугу, только если любопытство возьмет вверх.

Заключение

Визуализация музыки через нейросети – это не замена традиционного музыкального образования, а его расширение и обогащение. На уроке не отказываемся от изучения теории, пения, слушания музыки, освоения навыков инструментального музицирования. Мы добавляем новые возможности материализации музыкального образа при помощи современных технологий.

Использование данных методов на уроке позволяет рутинный урок сделать ярким и незабываемым. Помогает детям эмоционально пережив музыку, творчески самовыразиться. Когда ученик видит на экране образ, личного восприятия музыки, когда его собственная интерпретация получает визуальную материализацию – это создаёт мощную положительную обратную связь, укрепляет интерес, формирует уверенность в ценности собственного творческого опыта.

Сегодня, когда технологии обвиняют в отрыве от живого искусства, мы находим способ использовать их для более глубокого, эмоционально насыщенного сотрудничества с музыкой. Это главное достижение практики – не внешний эффект идти в ногу со временем, а личное приобретение опыта музыкального восприятия современного школьника.

 

Список источников:

1. Алексеева Л. Л., Михайлова А. А., Командышко Е. Ф. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МУЗЫКАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ // Вестник Московского государственного университета культуры и искусств. 2024. №4 (120). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-i-muzykalnoe-obrazovanie , (дата обращения: 25.12.2025).
2. Марков С. В. Мультимедиа технологии в музыкальном вузе: специфика и опыт применения // Вестник МГИМ имени А. Г. Шнитке. 2023. № 5. С. 107-115.
3. Методы искусственного интеллекта в генерации алгоритмических музыкальных композиций | STUDGEN [Электронный ресурс] // studgen.ru - URL: https://studgen.ru/app/knowledge-base/mag/7909 , (дата обращения: 25.12.2025).
4. Музыка и искусственный интеллект - Википедия [Электронный ресурс] // tr-page.yandex.ru - Режим доступа: https://tr-page.yandex.ru/translate?lang=en-ru&url=https://en.wikipedia.org/wiki/music_and_artificial_intelligence , (дата обращения: 20.12.2025).
5. Ханин А.Л. Искусственный интеллект в музыке: нейронные сети и алгоритмическое творчество [Электронный ресурс] // Научный журнал "Искусственный интеллект" : сведения, относящиеся к заглавию / А.Л. Ханин. URL: https://www.ai-journal.ru/articles/2023/10/01/iskusstvennyj-intellekt-v-muzyke (дата обращения: 15.01.2026)

 

Полный текст статьи см. в приложении.