Обучение подростков эстрадно-джазовому пению с применением нейросетевых технологий
Журнал «KANT» №2(59) 2026 [стр. 457-464]
DOI: 10.24923/2222-243X.2026-59.64
Ключевые слова: цифровизация образования; нейросетевые технологии; эстрадно-джазовый вокал; электронные образовательные ресурсы; подростки; социокультурная направленность; музыкальная педагогика; искусственный интеллект; цифровая дидактика.
Цитировать: Моисеев Е.О. Обучение подростков эстрадно-джазовому пению с применением нейросетевых технологий // KANT. — 2026. — №2(59). — С. 457-464. EDN: ZDATYU. DOI: https://doi.org/10.24923/2222-243X.2026-59.64
Статья посвящена исследованию педагогических возможностей применения нейросетевых технологий в обучении подростков эстрадно-джазовому пению. Актуальность работы обусловлена противоречием между высокой вовлечённостью подростков в цифровую среду и недостаточной разработанностью научно обоснованных методик педагогически целесообразного использования искусственного интеллекта в вокальном образовании. В условиях цифровой трансформации музыкально-педагогической практики возникает необходимость осмысления нейросетевых инструментов не только как средств технической поддержки, но и как факторов развития художественного мышления и социокультурной направленности личности обучающихся. Цель исследования — определить педагогические возможности нейросетевых технологий для развития вокальных умений при обучении подростков эстрадно-джазовому пению. Задачи состоят в теоретическом обосновании необходимости применения нейросетевых технологий в обучении подростков эстрадно-джазовому пению и выявлении их влияния на развитие вокально-исполнительских умений обучающихся. Методологическую основу составляют положения отечественной музыкальной педагогики, социокультурный и личностно-ориентированный подходы, а также концепции цифровой дидактики и интегративного применения искусственного интеллекта в образовании. В ходе исследования привлечены методы педагогического моделирования и педагогического эксперимента, реализованного в контрольной и экспериментальной группах подростков. Научная новизна заключается в разработке и экспериментальном обосновании модели обучения эстрадно-джазовому пению с использованием нейросетевых технологий, основанной на алгоритме взаимодействия «педагог — электронный образовательный ресурс — обучающийся». В результате удалось установить, что применение нейросетевых сервисов способствует повышению учебной мотивации, развитию вокально-исполнительских умений и формированию устойчивого интереса подростков к музыкальному искусству. Обоснована необходимость разработки методик педагогически управляемого применения нейросетевых технологий, обеспечивающих единство технического и социокультурного развития личности обучающегося.
Статья посвящена исследованию педагогических возможностей применения нейросетевых технологий в обучении подростков эстрадно-джазовому пению. Актуальность работы обусловлена противоречием между высокой вовлечённостью подростков в цифровую среду и недостаточной разработанностью научно обоснованных методик педагогически целесообразного использования искусственного интеллекта в вокальном образовании. В условиях цифровой трансформации музыкально-педагогической практики возникает необходимость осмысления нейросетевых инструментов не только как средств технической поддержки, но и как факторов развития художественного мышления и социокультурной направленности личности обучающихся. Цель исследования — определить педагогические возможности нейросетевых технологий для развития вокальных умений при обучении подростков эстрадно-джазовому пению. Задачи состоят в теоретическом обосновании необходимости применения нейросетевых технологий в обучении подростков эстрадно-джазовому пению и выявлении их влияния на развитие вокально-исполнительских умений обучающихся. Методологическую основу составляют положения отечественной музыкальной педагогики, социокультурный и личностно-ориентированный подходы, а также концепции цифровой дидактики и интегративного применения искусственного интеллекта в образовании. В ходе исследования привлечены методы педагогического моделирования и педагогического эксперимента, реализованного в контрольной и экспериментальной группах подростков. Научная новизна заключается в разработке и экспериментальном обосновании модели обучения эстрадно-джазовому пению с использованием нейросетевых технологий, основанной на алгоритме взаимодействия «педагог — электронный образовательный ресурс — обучающийся». В результате удалось установить, что применение нейросетевых сервисов способствует повышению учебной мотивации, развитию вокально-исполнительских умений и формированию устойчивого интереса подростков к музыкальному искусству. Обоснована необходимость разработки методик педагогически управляемого применения нейросетевых технологий, обеспечивающих единство технического и социокультурного развития личности обучающегося.
Литература:
1. Абдуллин Э.Б., Николаева Е.В. О философии музыкального образования: сущность, направленность // Философские науки. — 2010. — №1. — С. 144–153.
2. Аванесова Т.П. К вопросу об анализе программ нейросети в контексте изучения английского языка в морском вузе / Т.П. Аванесова, М.В. Мефлех, Е.Ю. Задорожная, Н.А. Фаттахова // Педагогическое образование в России. — 2024. –№4. — С. 156–162.
3. Айзман Р.И. Образование в цифровом мире. — М.: Просвещение, 2020.
4. Алексеев Н.Г. Цифровая дидактика. — М.: ИНФРА-М, 2021.
5. Баранников А.Ю. ИИ в образовательной среде // Образование и наука. — 2022. — №1. — С. 88–95.
6. Букина Т.В. ИИ в образовании // Общество: социология, психология, педагогика. — 2025. — №1. — С. 76–82.
7. Бутабаева М. Потенциал ИИ в образовании // Лингвоспектр. — 2025. — Т. 2, №1. — С. 329–335.
8. Выготский Л.С. Психология искусства / Л.С. Выготский. — М., 2001. — 211 с.
9. Глотова М.Ю., Самохвалова Е.А. Информационно-коммуникационные технологии в профессиональной деятельности педагога: учебное пособие / Глотова М.Ю., Самохвалова Е.А. — М.: МПГУ, 2020. — 252 с.
10. Искусственный интеллект в образовании: научно-вспомогательный библиографический указатель / сост.: Н.А. Сумро, Е.А. Шешина, Д.С. Мосеева, Д.Г. Газизова. — М.: ГПНТБ России, 2024. — 210 с.
11. Каракозов С.Д. Вариативное обучение основам искусственного интеллекта в общем образовании на основе интегративного подхода: монография / С.Д. Каракозов, Н.Н. Самылкина, А.А. Салахова, Е.А. Самохвалова. — М.: МПГУ, 2024. — 360 с.
12. Катханова Ю.Ф. Влияние цифровых технологий на искусство / Ю.Ф. Катханова, А.И. Корыгин // Преподаватель XXI век. — 2024. — №2-1. — С. 222-231. — DOI 10.31862/2073-9613-2024-2-222-231. — EDN ODYMGT.
13. Кашлев Н.М. Искусственный интеллект и трансформация образования. — Казань: КФУ, 2020. — 144 с.
14. Колесникова И.А., Сидорова М.В. Интеграция цифровых технологий в музыкально-педагогическую подготовку // Современное образование. — 2023. — №4. — С. 87–99.
15. Корсакова И.А. Риски и перспективы развития цифровых технологий и искусственного интеллекта в музыкальном образовании // Музыкальное искусство и образование. — 2024. — Т. 12, №2. — С. 24–34.
16. Левин А.Г. Искусственный интеллект в музыке. Его влияние на музыкальную индустрию в будущем // Молодой учёный. — 2024. — №8(507). — С. 123–129.
17. Моисеев Е.О. Современные проблемы и перспективы применения ЭОР в процессе обучения подростков эстрадному пению // Вестник КемГУКИ. — 2018. — №45-1. — С. 150–156.
18. Моисеев Е.О. Информационно-коммуникативные (компьютерные) технологии в музыкальном искусстве эстрады: педагогический аспект // Музыкальное искусство и образование. — 2019. — Т. 7, №4. — С. 158–175.
19. Моисеев Е.О. Электронные образовательные ресурсы как педагогический инструментарий в процессе обучения эстрадному пению // Музыкальное искусство и образование. — 2020. — Т.8. — №2. — С. 161–176.
20. Моисеев Е.О. Потенциал программы Melodyne // Музыкальное искусство и образование. — 2021. — Т.9, №2. — С. 158–166.
21. Моисеев Е.О. Цифровая трансформация вокального образования подростков // Педагогическая наука и образование в диалоге со временем: сб. ст. конференции. — Астрахань, 2025. — С. 214–219.
22. Нарикбаева Л.М. Искусственный интеллект и современное образование / Л.М. Нарикбаева, Н.Ф. Батырбаева // Психология одаренности и творчества: сб. науч. тр. V Международной научно-практической онлайн-конференции, Москва, 14–15 ноября 2023 года. — М.: Известия института педагогики и психологии образования, 2023. — С. 37-42. — EDN XCLGGT
23. Орлов И.А. Нейросети в образовании: практическое применение для персонализации обучения и повышения эффективности работы преподавателя / И.А. Орлов, А.В. Орлов // Молодой учёный. — 2024. — №12(511). — С. 85–91.
24. Телегин А.А. Цифровые технологии в музыкальном образовании / А.А. Телегин. — СПб.: РГПУ им. А.И. Герцена, 2021. — 156 с.
1. Абдуллин Э.Б., Николаева Е.В. О философии музыкального образования: сущность, направленность // Философские науки. — 2010. — №1. — С. 144–153.
2. Аванесова Т.П. К вопросу об анализе программ нейросети в контексте изучения английского языка в морском вузе / Т.П. Аванесова, М.В. Мефлех, Е.Ю. Задорожная, Н.А. Фаттахова // Педагогическое образование в России. — 2024. –№4. — С. 156–162.
3. Айзман Р.И. Образование в цифровом мире. — М.: Просвещение, 2020.
4. Алексеев Н.Г. Цифровая дидактика. — М.: ИНФРА-М, 2021.
5. Баранников А.Ю. ИИ в образовательной среде // Образование и наука. — 2022. — №1. — С. 88–95.
6. Букина Т.В. ИИ в образовании // Общество: социология, психология, педагогика. — 2025. — №1. — С. 76–82.
7. Бутабаева М. Потенциал ИИ в образовании // Лингвоспектр. — 2025. — Т. 2, №1. — С. 329–335.
8. Выготский Л.С. Психология искусства / Л.С. Выготский. — М., 2001. — 211 с.
9. Глотова М.Ю., Самохвалова Е.А. Информационно-коммуникационные технологии в профессиональной деятельности педагога: учебное пособие / Глотова М.Ю., Самохвалова Е.А. — М.: МПГУ, 2020. — 252 с.
10. Искусственный интеллект в образовании: научно-вспомогательный библиографический указатель / сост.: Н.А. Сумро, Е.А. Шешина, Д.С. Мосеева, Д.Г. Газизова. — М.: ГПНТБ России, 2024. — 210 с.
11. Каракозов С.Д. Вариативное обучение основам искусственного интеллекта в общем образовании на основе интегративного подхода: монография / С.Д. Каракозов, Н.Н. Самылкина, А.А. Салахова, Е.А. Самохвалова. — М.: МПГУ, 2024. — 360 с.
12. Катханова Ю.Ф. Влияние цифровых технологий на искусство / Ю.Ф. Катханова, А.И. Корыгин // Преподаватель XXI век. — 2024. — №2-1. — С. 222-231. — DOI 10.31862/2073-9613-2024-2-222-231. — EDN ODYMGT.
13. Кашлев Н.М. Искусственный интеллект и трансформация образования. — Казань: КФУ, 2020. — 144 с.
14. Колесникова И.А., Сидорова М.В. Интеграция цифровых технологий в музыкально-педагогическую подготовку // Современное образование. — 2023. — №4. — С. 87–99.
15. Корсакова И.А. Риски и перспективы развития цифровых технологий и искусственного интеллекта в музыкальном образовании // Музыкальное искусство и образование. — 2024. — Т. 12, №2. — С. 24–34.
16. Левин А.Г. Искусственный интеллект в музыке. Его влияние на музыкальную индустрию в будущем // Молодой учёный. — 2024. — №8(507). — С. 123–129.
17. Моисеев Е.О. Современные проблемы и перспективы применения ЭОР в процессе обучения подростков эстрадному пению // Вестник КемГУКИ. — 2018. — №45-1. — С. 150–156.
18. Моисеев Е.О. Информационно-коммуникативные (компьютерные) технологии в музыкальном искусстве эстрады: педагогический аспект // Музыкальное искусство и образование. — 2019. — Т. 7, №4. — С. 158–175.
19. Моисеев Е.О. Электронные образовательные ресурсы как педагогический инструментарий в процессе обучения эстрадному пению // Музыкальное искусство и образование. — 2020. — Т.8. — №2. — С. 161–176.
20. Моисеев Е.О. Потенциал программы Melodyne // Музыкальное искусство и образование. — 2021. — Т.9, №2. — С. 158–166.
21. Моисеев Е.О. Цифровая трансформация вокального образования подростков // Педагогическая наука и образование в диалоге со временем: сб. ст. конференции. — Астрахань, 2025. — С. 214–219.
22. Нарикбаева Л.М. Искусственный интеллект и современное образование / Л.М. Нарикбаева, Н.Ф. Батырбаева // Психология одаренности и творчества: сб. науч. тр. V Международной научно-практической онлайн-конференции, Москва, 14–15 ноября 2023 года. — М.: Известия института педагогики и психологии образования, 2023. — С. 37-42. — EDN XCLGGT
23. Орлов И.А. Нейросети в образовании: практическое применение для персонализации обучения и повышения эффективности работы преподавателя / И.А. Орлов, А.В. Орлов // Молодой учёный. — 2024. — №12(511). — С. 85–91.
24. Телегин А.А. Цифровые технологии в музыкальном образовании / А.А. Телегин. — СПб.: РГПУ им. А.И. Герцена, 2021. — 156 с.
Teaching adolescents pop-jazz singing using neural network technologies
Keywords: digitalization of education; neural network technologies; pop-jazz singing; digital educational resources; adolescents; sociocultural orientation; music education; artificial intelligence; digital pedagogy.
The article examines the pedagogical potential of neural network technologies in teaching adolescents pop-jazz singing within the context of the digital transformation of music education. The relevance of the study is determined by the contradiction between adolescents’ active engagement in digital environments and the insufficient development of scientifically grounded pedagogical methods for the meaningful integration of artificial intelligence into vocal training. This situation necessitates a theoretical and methodological reconsideration of neural network technologies not only as technical tools, but as pedagogical instruments contributing to the development of artistic thinking, creative independence, and the sociocultural orientation of learners’ personalities. The purpose of the study is to identify and substantiate the pedagogical potential of neural network technologies in the development of vocal performance skills in adolescents engaged in pop-jazz singing. The objectives include the theoretical justification of the use of neural network technologies in vocal education and the empirical assessment of their impact on the formation of vocal, interpretative, and motivational components of students’ musical development. The methodological framework of the research is based on the principles of Russian music pedagogy, sociocultural and learner-centered approaches, as well as the concepts of digital didactics and the integrative application of artificial intelligence in education. The research employed methods of pedagogical modeling, comparative analysis, and a pedagogical experiment conducted in control and experimental groups of adolescents. The scientific novelty of the study lies in the development and experimental validation of a pedagogical model for teaching pop-jazz singing based on the interaction algorithm “teacher — neural network — learner,” which ensures the integration of neural network technologies into the structure of vocal training as a means of diagnostic support, individualized feedback, and creative development. The results of the study demonstrate that the systematic use of neural network technologies contributes to a significant increase in learning motivation, improvement in vocal performance accuracy, and the development of interpretative and improvisational skills. It is established that neural network technologies function as an effective pedagogical mediator that enhances the individualization of the educational process while preserving the leading role of the teacher. The findings substantiate the necessity of developing pedagogically grounded methodologies for integrating neural network technologies into vocal education, ensuring the unity of technical skill development and the formation of learners’ artistic and sociocultural competence.