Inteligencia Artificial en la enseñanza de la Música de Cámara

• Couso Suárez, Ibel María ^[2] ; Best Rivero , Aleida ^[1]
  1. [1] Universidad de Las Tunas

     Universidad de Las Tunas

     Cuba

     
  2. [2] Escuela Profesional de Arte El Cucalambé (Cuba)
• Localización: Revista Iberoamericana de Educación Musical, ISSN-e 3045-624X, Vol. 2, Nº. 1, 2025 (Ejemplar dedicado a: Perspectives on Music: Analysis, History, and Teaching.), págs. 111-127
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Artificial Intelligence in Chamber Music Teaching
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    Introducción:

    La inteligencia artificial (IA) está revolucionando múltiples dominios educativos, entre los que se incluye la enseñanza musical. En el ámbito específico de la Música de Cámara —caracterizada por su naturaleza colaborativa y elevada exigencia técnica—, la IA emerge como una herramienta innovadora con potencial para optimizar la formación estudiantil. Este estudio analiza las aplicaciones de los sistemas basados en IA como complemento a las metodologías tradicionales, enfocándose en la resolución de desafíos clave como: (1) la provisión de retroalimentación instantánea, (2) la implementación de estrategias pedagógicas adaptativas y (3) la mejora de la eficiencia en los procesos de aprendizaje.

    Objetivo:

    Analizar los aportes didácticos de la Inteligencia Artificial en la enseñanza de la Música de Cámara, evaluando su impacto en la adquisición de competencias interpretativas, la personalización del aprendizaje y la optimización de procesos pedagógicos en el contexto de la educación musical contemporánea.

    Materiales y Métodos:

    Diseño: Revisión sistemática de estudios recientes y análisis de casos prácticos con herramientas de IA aplicadas a la música.  Muestra: Plataformas educativas con IA como AIVA y SmartMusic, software de análisis de interpretación como AnthemScore y experiencias artístico-pedagógicas en el Cuarteto Ochoa-Couso.  Enfoque: Método mixto (cualitativo-cuantitativo), incluyendo entrevistas a integrantes del Cuarteto Ochoa-Couso y profesores, así como pruebas de rendimiento con/sin IA.  Variables evaluadas: Mejora técnica, compromiso del estudiante y eficiencia docente.

    Resultados:

    Competencias interpretativas: Herramientas de IA para corrección de afinación y ritmo mostraron un 28% de mejora en precisión frente a métodos tradicionales.  Personalización: Sistemas adaptativos redujeron brechas entre estudiantes avanzados y principiantes mediante ejercicios diferenciados.  Optimización pedagógica: Los docentes reportaron un ahorro del 37% en tiempo de evaluación, permitiendo enfocarse en aspectos creativos.

    Limitaciones: Dependencia de equipos tecnológicos y resistencia inicial a cambiar metodologías tradicionales.

    Conclusiones:

    La IA demostró ser un recurso valioso para enriquecer la enseñanza de la música de cámara, especialmente en: feedback[1] inmediato, crucial para dominar técnicas complejas; inclusividad, al adaptarse a distintos ritmos de aprendizaje. No obstante, se exhorta integrarla como complemento —no sustitución— del profesorado, equilibrando tecnología y humanización pedagógica. Futuras investigaciones podrían explorar IA para repertorios específicos o interacción en ensambles virtuales.

      [1] El concepto de feedback (retroalimentación) se define como un mecanismo de regulación mediante el cual una fracción de la señal de salida de un sistema retorna a la entrada, permitiendo la modulación de su comportamiento dinámico. (Zendesk, 2024).

  • English

    Introduction:

    Artificial intelligence (AI) is revolutionizing multiple educational domains, including music education. In the specific field of Chamber Music—characterized by its collaborative nature and highly technical demands—AI emerges as an innovative tool with the potential to optimize student training. This study analyzes the applications of AI-based systems as a complement to traditional methodologies, focusing on solving key challenges such as: (1) providing instant feedback, (2) implementing adaptive pedagogical strategies, and (3) improving the efficiency of learning processes.

    Materials and Methods:

    Design: Systematic review of recent studies and analysis of case studies using AI tools applied to music.

    Sample: AI-powered educational platforms such as AIVA and SmartMusic), performance analysis software such as AnthemScore, and artistic-pedagogical experiences at the Ochoa-Couso Quartet.

    Approach: Mixed methods (qualitative-quantitative), including interviews with members of the Ochoa-Couso Quartet and teachers, as well as performance tests with and without AI.

    Variables assessed: Technical improvement, student engagement, and teaching effectiveness.

    Results:

    Performance Skills: AI tools for pitch and rhythm correction showed a 28% improvement in accuracy compared to traditional methods.

    Personalization: Adaptive systems reduced the gap between advanced and beginner students through differentiated exercises.

    Pedagogical Optimization: Teachers reported a 37% saving in assessment time, allowing them to focus on creative aspects.

    Limitations: Dependence on technological equipment and initial resistance to changing traditional methodologies.

    Conclusions:

    AI has proven to be a valuable resource for enriching chamber music teaching, especially in terms of: immediate feedback, crucial for mastering complex techniques; and inclusiveness, adapting to different learning rhythms. However, it is recommended that AI be used as a complement to, not a replacement for, teaching, balancing technology and pedagogical humanization. Future research could explore AI for specific repertoires or interaction in virtual ensembles.