计算思维与认知异质性：《音乐与编程》的批判性综述

《ACM Transactions on Computing Education》：Computational Thinking and Epistemic Heterogeneity: A Critical Review of Music+Coding

音乐与编程教育融合的跨学科研究综述，分析2004-2024年间65篇文献。研究发现多数将音乐工具化以提升计算学习动机，存在方法论局限，且忽视音乐本体价值。建议整合社会文化视角，发展更具包容性的计算教育模式。

　　音乐与编程的结合，作为一种跨学科的方法，旨在激发学习者在音乐和计算表达方面的兴趣与参与。这种融合不仅反映了计算技术与艺术创作之间的互动，也体现了教育领域对多样化学习体验的追求。本文通过分析2004年至2024年间发表的65篇相关研究文章，探讨了音乐与编程教育融合的动机、方法论及其在不同群体和教育背景下的适用性。研究指出，尽管这种结合被广泛用于提升学习者的参与度和创造力，但其核心仍常常将音乐视为一种工具，而非独立的学科领域。

音乐与编程的交叉领域最早可以追溯到19世纪中叶，当时查尔斯·巴贝奇提出了分析机的概念，而艾达·洛夫莱斯则设想了这台机器可能用于生成复杂的音乐作品。随着计算机技术的发展，音乐编程语言如“Music-N”系列在贝尔实验室被开发出来，允许作曲家通过算法创建合成声音。类似地，伊利诺伊大学的ILLIAC Suite项目标志着计算机生成音乐的首次尝试。进入20世纪后半叶，像伊annis Xenakis这样的作曲家开始使用合成声音创作音乐，而像米尔顿·巴比特和约翰·凯奇则结合了合成声音与现场乐器，创造了全新的音乐表现形式。

在教育领域，这一交叉领域的发展也经历了类似的演变。Jeanne Bamberger的研究为音乐与计算教育的结合奠定了理论基础。她开发了MusicLOGO，这是一种将音乐指令加入LOGO编程语言的工具，使学习者能够通过编程来创作音乐。Bamberger发现，通过程序化方式创作音乐影响了学习者对音乐的理解。她随后又开发了Impromptu，一种基于积木的环境，旨在为初学者提供更友好的学习体验。Bamberger提出，我们理解音乐的基本单位不是单个音符，而是她称为“感知单位”的一组音符。Impromptu通过让用户操作这些更大的音乐结构，帮助他们理解音乐的组织方式。

近年来，随着STEAM（科学、技术、工程、艺术与数学）教育理念的兴起，音乐与编程的结合再次受到关注。支持者认为，这种结合有助于培养“21世纪”技能，如创造力、问题解决能力、计算思维（Computational Thinking, CT）和协作能力。尽管STEAM的目标是将艺术与STEM教育视为平等的合作伙伴，但许多相关研究仍然更倾向于提升STEM学科的学习成果，将艺术作为吸引非主流群体进入科技领域的桥梁。这种将艺术工具化为服务STEM学习的做法，可能削弱了艺术自身的价值，忽略了艺术作为表达和创造手段的独特性。

本文对65篇相关文章进行了分析，揭示了音乐与编程教育融合的两种主要模式：一种是“音乐服务于计算”，另一种是“音乐与计算的整合”。在“音乐服务于计算”的模式中，音乐被用作激发学习者兴趣的手段，以促进计算概念的理解和学习。而“音乐与计算的整合”则强调音乐与计算概念之间的相互作用，探索两者如何共同影响学习者的认知和表达方式。研究发现，大多数文章（共53篇）来自计算机科学教育领域，这表明当前的研究更多地从计算学科的角度出发，而非全面考虑音乐教育的价值。

在方法论方面，大多数研究采用量化方法，通过前后调查来评估学习者对计算的兴趣和态度。此外，一些研究结合了访谈、学习成果和课堂观察，以丰富对学习过程的理解。然而，这些方法的局限性也显而易见，例如缺乏对照组，难以评估音乐与编程结合的具体效果。同时，研究的样本通常局限于特定年龄层或文化背景，使得其结论在更广泛群体中的适用性受到质疑。

在技术环境方面，研究涉及多种编程工具，包括基于积木的环境（如Scratch和AgentCubes）、通用编程语言（如Python和Java）、专门针对音乐的环境（如Sonic Pi、EarSketch和TunePad）、基于数据流的编程环境（如Max/MSP和Pure Data），以及可触摸的教育技术（如Sphero机器人和Makey Makey）。这些工具在教学中的应用各异，有的强调易用性，有的则注重创造性表达。例如，Sonic Pi因其基于Ruby语言的特性，被广泛用于音乐创作，并被证明能有效提升学习者的编程信心和兴趣。然而，一些研究也指出，这些工具在促进深度学习和创造性思维方面仍存在局限，特别是在跨学科融合方面。

此外，一些研究强调了音乐在促进学习者对计算概念的理解方面的作用。例如，Adams和Webster的研究表明，Scratch中的音乐项目能够帮助学习者更好地掌握变量、条件语句和循环等计算概念。同样，Moreno-Leon等人的研究通过分析250个Scratch项目，发现音乐项目与游戏项目在计算复杂度上存在差异，音乐项目更注重结构性的创新，而游戏项目则更依赖于技术实现。然而，这些研究大多停留在表面，未能深入探讨音乐与计算概念之间的深层联系。

在基于数据流的编程环境中，如Max和Pure Data，研究发现它们能够促进学习者的创造力和协作能力。然而，这些工具的使用通常局限于音乐技术专业的学生，且在普通教育环境中应用较少。Mandanici和Spagnol的研究表明，使用Pure Data的学生在编程自信和创造性方面有所提升，但对计算思维的评估却显示其并未显著改善。这提示我们，尽管这些工具在教学中有其优势，但它们在促进深层次学习方面的潜力仍需进一步探索。

在可触摸技术领域，如TUIs（可触摸用户界面）和教育机器人，研究发现它们能够帮助学习者以更直观的方式理解编程概念。例如，Thieme等人开发的Torino项目利用珠子来代表Sonic Pi代码，使不同视力水平的学习者都能参与。而Long等人开发的Xylocode项目则通过简单的规则和可触摸字符，使学习者在博物馆环境中进行音乐创作。这些研究表明，可触摸技术能够为不同学习者提供更加包容的教育体验，特别是在考虑学习者的多样性时。

尽管这些研究在一定程度上展示了音乐与编程结合的潜力，但它们也暴露出一些问题。首先，许多研究过于强调音乐作为计算学习的辅助工具，而未能充分认识到音乐本身作为一门学科的价值。其次，研究往往将学习者视为统一的群体，忽视了他们在语言、文化和经济背景上的多样性。这导致研究结果难以推广到更广泛的学习者群体。此外，一些研究未能深入探讨学习者在音乐和编程之间的创造性互动，而是将重点放在技术技能的掌握上。

为了更有效地支持不同背景的学习者，本文建议未来的研究应更加注重社会文化、历史和批判性视角。这意味着在设计学习环境时，应考虑不同群体的学习方式和知识体系，而不仅仅是将音乐作为计算学习的工具。同时，研究应关注学习者如何通过音乐和编程的结合表达自我，以及这种结合如何影响他们的学习成果和身份认同。这不仅有助于提升学习者的参与度，也有助于构建更加包容和多元的计算教育体系。

总之，音乐与编程的结合在教育领域展现出广阔的应用前景，但其潜力尚未被充分挖掘。未来的研究需要超越当前的工具化视角，更多地关注音乐与计算概念之间的相互作用，以及如何通过这种结合促进学习者的全面发展。这不仅有助于提升计算教育的质量，也有助于实现更广泛的社会公平与包容性。