让 AI 先“听”一遍 ——厦门大学嘉庚学院《AI 音乐生成技术与应用》课程的教学智能体实践

本文所述《AI 乐评助教》平台，为申报参加首届智能体大赛而形成的实践成果。

2026-2027第一学期，厦门大学嘉庚学院音乐与舞蹈学院音乐人工智能实验中心主任颜新祯副教授新开了一门课——《AI 音乐生成技术与应用》。

选修这门课的学生有 122 人。一学期下来，他们大约要交出 700 到 1200 件音频作品。

老师能听多少？按每件 3—5 分钟算，全部听完是 37 到 102 个小时——只能抽样。

学生那边呢？作业一交就沉底，除了老师，没人听见。

一边“听不完”，一边“听不到”。于是为这门课搭建了一个教学智能体《AI乐评助教》。

一、先让机器“听”一遍

这门课的作业是音频。所以课程组做的第一件事，是让服务器先“听”：ffmpeg负责解码、转码，测出整体响度、动态范围、真峰值与静音段落；aubio负责音乐特征，测出节拍（BPM）、主导音高、起音与音色亮度。这些数字不是用来“打分”的，而是给点评提供依据。

当学生写“我想要舒缓空灵”，系统会指出：“实测 121.8 BPM、音色亮度 614 Hz，偏离在哪？”评价从“我觉得”，变成了 数据显示。

二、点评自动生成

作品提交后，不需要任何人点“生成”按钮：后台队列会自动调用大模型，把三样东西一起交给它：音频实测数据 + 这名学生过往的作品与历次点评 + 班级统计，然后写出一份 AI 点评（亮点 / 可改进 / 总评）。

同时，系统还会对学生的提示词单独做分析：写了哪些维度、表述够不够具体、能不能复现。机器做初评，老师做终评。这个智能体要做什么，很清楚。

AI 点评与提示词分析（提交后自动生成）

三、把作品墙变成“互学的场”

如果作品只有老师能看到，它就永远只是作业。

课程组把 作品、提示词与提示词分析 公开成一面 作品墙：免登录浏览，可筛选、可点赞、可分享，手机上随时能听。

热度怎么算？

热度 ＝ 浏览 × 1 ＋ 独立访客 × 2 ＋ 点赞 × 5 ＋ 分享 × 2

换句话说——热度不是点击量，而是“同学真的在互相看”。

作品墙人气榜

手机端聆听与分享

四、八天里发生了什么

课程于 9 月 29 日 通知学生开始上传。到 10 月 7 日，八天时间：

说明：以上为真实教学数据，不含任何演示数据。

五、老师那边，省下的是什么

六、可推广价值

1. 换一所学校、换一门课，就能用。

平台的复用成本很低：更换学校名、导入本班名单即可开课；而且不挑学科——任何“学生交作品、教师看过程”的课程都能直接沿用这套流程，无需改动代码。

2. 有清晰、可复制的推广路径。

课程组已明确三步走：先在校内跨课程复用，再向兄弟院校同类课程推介试用，最后把平台整理为可复用的部署方案对外提供。本文正是这条推广路径的起点。

3.轻量、低成本、可隐私落地。

平台为单机 Web 应用，浏览器即用、无需安装；支持多机构数据隔离，公开页面只显示艺名，兼顾“可推广”与“护隐私”；升级采用幂等迁移，历史数据零改动。

4. 教学价值可迁移。

 “机器做初评、教师做终评”“作品墙互学”这两条不依赖具体工具——任何学校、任何教师都能据此改良自己的课程。这也是它真正可被推广的地方。

作为本届大赛的实践成果，我们希望它不只为这一门课服务，而是成为一套能被更多课堂直接复用的方案。

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