CC BY
0
10.31862/2309-1428-2024-12-1-26-47
ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СОВРЕМЕННОМ МУЗЫКАЛЬНОМ ОБРАЗОВАНИИ: СИСТЕМАТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ТРЕНДОВ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ В МЕЖСТРАНОВОЙ ПЕРСПЕКТИВЕ
О. В. Никифорова*,
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), Москва, Российская Федерация, 101000.
26
Аннотация. В данной статье представлены результаты изучения использования цифровых технологий в музыкальном образовании посредством анализа технологических, эпистемологических и академических трендов в научных статьях 2023 года. Выборка из 134 работ зарубежных и российских авторов стала основой для проведения систематического литературного обзора и библиометриче-ского анализа с ориентацией на предпочтительные элементы отчётности для систематических обзоров и мета-анализов (PRISMA 2020). Также был осуществлён кластерный анализ, оценена статистическая значимость, построены сети цитирования на платформах VOSviewer и The Lens. Результатом стало выявление основных исследовательских трендов, подтверждение гипотез о наличии различий между мировыми и отечественными исследованиями на уровнях объекта и области исследования, исследовательского дизайна, в опоре на научные источники. Было установлено, что среди российских работ значительно менее представлены исследования в области цифровых инноваций в школьном и дополнительном образовании, вокальном и хоровом исполнительстве, а также экспериментальное оценивание образовательных эффектов. Российские исследователи чаще используют интерпретивистский подход, качественный анализ данных, собранных при помощи опросов, интервью, поиска вторичных источников. Возможными причинами отличий между выборкой и статьями, аффилированными с российскими образовательными организациями, могут быть: низкий уровень междисциплинарного взаимодействия между исследователями музыкального образования, недостаток нетворкинга между академическими музыкальными институтами
' Научный руководитель - кандидат технических наук, доцент И. А. Карлов.
© Никифорова О. В., 2024
Контент доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License The content is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
и исследовательскими организациями, а также низкий уровень цифровой трансформации музыкальных образовательных организаций.
Ключевые слова: библиографический анализ, цифровые технологии, музыкальное образование, научные тренды, инновации в образовании, PRISMA.
Благодарность. Данная статья выполнена в контексте научной работы лаборатории цифровой трансформации образования Института образования Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». Слова благодарности выражаю руководителям и участникам внутрилаборатор-ного Научно-исследовательского семинара Е. Д. Патаракину, И. В. Дворецкой, А. И. Кутузову за ценные советы и конструктивные замечания в процессе работы над статьёй.
Для цитирования: Никифорова О. В. Цифровые технологии в современном музыкальном образовании: систематический обзор трендов научных исследований в межстрановой перспективе // Музыкальное искусство и образование / Musical Art and Education. 2024. Т. 12. № 1. С. 26-47. DOI: 10.31862/2309-14282024-12-1-26-47.
DOI: 10.31862/2309-1428-2024-12-1-26-47
DIGITAL TECHNOLOGIES IN MODERN MUSIC EDUCATION: A SYSTEMATIC REVIEW OF RESEARCH TRENDS IN A CROSS-COUNTRY PERSPECTIVE
OlgaV. Nikiforova*,
National Research University Higher School of Economics (HSE), Moscow, Russian Federation, 101000.
Abstract. This article delineates the outcomes of an inquiry into the deployment of digital technologies within music education, articulated through an examination of technological, epistemological, and academic currents within scholarly articles in 2023. The research selection of 134 papers authored by both international and Russian scholars is the foundation for a comprehensive systematic literature review and bibliometric analysis adhering to the preferences outlined in the PRISMA 2020 guidelines. Furthermore, cluster analysis was conducted, statistical significance was evaluated, and citation networks were constructed using the VOSviewer and The Lens platforms. The investigation culminated in the identification of predominant research trajectories and validated hypotheses regarding the discernible disparities between global and domestic studies in terms of research object, field of study, and
* Scientific adviser - PhD of Technical Sciences, Associate Professor, Ivan A. Karlov.
27
28
methodological design. It was observed that Russian studies are underrepresented in areas such as digital innovations in school and supplementary education, vocal and choral performance, as well as the experimental assessment of educational impacts. Russian researchers predominantly adopt an interpretative methodological stance, employing qualitative data analysis techniques gleaned from surveys, interviews, and the exploration of secondary sources. The potential underlying causes for the observed discrepancies between the samples and articles affiliated with Russian educational institutions might include a paucity of interdisciplinary interactions among music education researchers, insufficient networking between academic music institutes and research entities, and a relatively underdeveloped digital infrastructure within music educational organizations.
Keywords: bibliographic analysis, digital technologies, music education, scientific trends, innovations in education, PRISMA.
Acknowledgement. This article was conducted within the auspices of the Laboratory for Digital Transformation of Education at the Institute of Education, National Research University Higher School of Economics. The author extends sincere appreciation to the leadership and members of the in-laboratory Research Seminar, particularly to E. D. Patarakin, I. V. Dvoretskaya, and A. I. Kutuzov, for their invaluable advice and constructive feedback throughout the development of this manuscript.
For citation: Nikiforova O. V. Digital Technologies in Modern Music Education: A Systematic Review of Research Trends in a Cross-Country Perspective // Muzykal'noe iskusstvo i obrazovanie = Musical Art and Education, 2024, vol. 12, no. 1, pp. 26-47 (in Russian). DOI: 10.31862/2309-1428-2024-12-1-26-47.
Введение внедрения цифровых инициатив в музыкальное образование различных ступеней.
Цифровая трансформация и быстрое Было установлено, что использование ней-
развитие технологий значительно повлия- росетей и алгоритмов машинного обучения
ли на сферу музыкального образования. позволяет диагностировать профессио-
Исследования в этой области показали, нальные заболевания [4], оценивать качес-
что внедрение различных цифровых инст- тво исполнения во время самостоятельной
рументов и продуктов помогает обогатить и дистанционной работы [5-7], организо-
запас учебных ресурсов, расширить про- вывать обучение в режиме перевёрнутого
фессиональное видение учителей, усилить класса [8], устранять эмоциональные пове-
инновационность процесса обучения, тем денческие барьеры [9], формировать пер-
самым повышая вовлечённость обучаю- сонифицированные рекомендации на му-
щихся [1], доступность музыкального об- зыкальных образовательных платформах
разования, уровень межкультурного взаи- [10]. Алгоритмы размещения и стратегии
модействия [2; 3]. хранения данных используются для опти-
Технологические изменения актуали- мизации работы и удовлетворения спроса
зировали исследования эффективности на музыкальные образовательные ресурсы
[11], а алгоритмы распознавания голоса и анализа социальных взаимодействий -для повышения успеваемости и мотивации студентов в рамках системы управления классом [12]. Был описан положительный эффект от внедрения мобильных технологий в практику преподавания инструментального [13] и вокально-хорового исполнительства [14], от использования интерактивных мультимедийных систем обучения на основе технологий виртуальной и смешанной реальностей. Педагогическое и творческое взаимодействие в метавселенной на основе технологий VR и МЯ повышает вовлечённость [15], мотивацию при самостоятельных домашних занятиях [16], экономическую эффективность обучения [17].
С другой стороны, исследователями не были обнаружены положительные эффекты использования цифровых ме-диаресурсов на общее развитие или компетенции учащихся [18], выявились проблемы обеспечения качества образования и коммуникативные барьеры при обучении на дистанционных музыкальных он-лайн-платформах [19]. Оценку убеждений и ожиданий различных стейкхолдеров цифровой трансформации тоже нельзя назвать однозначной: описано негативное отношение учителей музыки к необходимости осваивать профессиональные цифровые компетенции [20], отсутствие административной поддержки преподавателей в условиях повышенного риска профессионального выгорания [21], конфликт заинтересованных сторон при формировании куррикулума общего музыкального образования [22].
Актуальность исследования цифровых инструментов в музыкальном образовании в российском контексте обусловливается активными изменениями в сторону информатизации и цифрови-зации культурной и образовательной по-
литики в сфере искусства, дигитализа-цией творческих индустрий. При этом отмечается, что наиболее инновационные технологии, такие как VR и МЯ, «крайне редко становятся предметом изучения музыковедов» [23, с. 56] и исследованы недостаточно, поскольку «локализованы в достаточно ограниченном научном пространстве» [Там же]. Необходимо подчеркнуть, что проведение подобных работ музыковедческой направленности ограничено специфическими исследовательскими стратегиями и методами, так как «габитус музыкальных педагогов склоняет их (музыковедов) к консерваторским музыкальным концепциям; механизмы контроля высшего консерваторского образования обеспечивают бесконечное увековечение системы» [24]. Такая замкнутость академического дискурса, если она действительно существует в отечественной музыкальной науке, может привести к появлению пробелов в формировании целостного понимания трансформационного потенциала технологических инноваций, а нехватка доказательных исследований в области цифровой дидактики и социокультурных 29 аспектов цифровизации музыкального образования - к появлению барьеров при принятии управленческих решений.
В данной статье гипотезами являются предположения о наличии различий между мировыми и отечественными исследованиями цифровых технологий в музыкальном образовании. Мы считаем, что отличия могут проявиться на трёх уровнях:
1) объект и область исследования (представленность технологических трендов);
2) исследовательские стратегии, подходы и методология (представленность эпистемологических трендов);
3) научные источники (представленность академических трендов).
Методология
Дизайн
В поисковом индуктивном исследовании проведены систематический обзор и библиометрический анализ публикаций в рецензируемых научных журналах. В соответствии с целью подтверждения или опровержения нулевой гипотезы об отсутствии различий была выбрана ко -личественная методология. Необходимо отметить, что такой подход не характерен для отечественной музыковедческой исследовательской традиции, в которой чаще используется качественный анализ источников (проведение литературных обзоров). При этом количественные наукометрические исследования широко применяются для картирования территории в различных научных областях, ис-
пользуются для анализа трендов, оценки стратегий миграции учёных, встречаются в социологии науки и экономике знаний [25]. В данной статье показан один из способов применения библиографического анализа в поле исследований современного музыкального образования.
Инструменты исследования
Работа с гипотезами проведена при помощи следующих инструментов:
1. PRISMA 2020 - обновлённый международный протокол отчётности для систематических обзоров и мета-анализов литературы, описывающий стандарты оформления всех этапов исследования [26].
2. The Research "Onion" - эпистемологическая модель, связывающая дизайн исследования с его целями и вопросами (рис. 1) [27, с. 130].
30
Рис. 1. Модель The Research "Onion" Fig. 1. The model the Research "Onion"
3. VOSviewer и The Lens - программные инструменты для анализа и визуализации библиометрических сетей.
Отбор и анализ источников
В условиях ограничения доступа к библиографическим и реферативным базам Web of Science и Scopus для поиска и первичного анализа источников нами был выбран австралийский открытый бесплатный международный агрегатор The Lens. Его преимуществами являются широкий охват (256 млн. научных публикаций), встроенные инструменты для фильтрации и работы с метаданными, интеграция с OpenAlex, Unpaywall, Scopus. Поиск статей был проведён в январе 2024 года при помощи запроса во вкладке "Scholarly works": (education) AND (music) AND ((digital AND transformation) OR digitalization) (n=7954).
Данные были отобраны с использованием встроенных фильтров по времени - подача на публикацию в 2023 году, по типу документа - журнальные статьи. Затем были удалены повторы, статьи проанализированы на соответствие критериям отбора при помощи просмотра аннотаций на русском/английском языках. Далее был проанализирован список источников, в которых цитировались статьи из выборки, подходящие работы включались в окончательный список (n=134). Таким образом были определены рецензируемые научные статьи, представляющие результаты исследований в области школьного, третичного, дополнительного образования детей и взрослых, где цифровые технологии или инструменты были объектом исследования или инструментом реализации исследовательской стратегии (рис. 2).
Статьи были прочитаны и закодированы вручную. В таблице Excel собраны результаты кодирования, метаданные публикаций, характеристики типа иссле-
дования, изучаемой популяции, образовательного контекста, основных цифровых технологий. Верификация валидности кодов была произведена экспертами лаборатории цифровой трансформации Института образования ВШЭ.
Анализ статистической значимости
Для определения статистической значимости выявленных различий был проведён кластерный анализ на основе датасе-та, включающего основные дескрипторы, которые были выделены вручную. Мы отказались от использования кластеризации в программе VOSviewer, поскольку только 43 статьи имели полные метаданные при автоматической выгрузке. Иерархическая кластеризация и кластеризация методом к-средних проводилась на основе определения Гауэровского расстояния, подходящего для анализа смешанных типов данных. Оптимальное количество кластеров было определено при помощи силуэтного анализа. После разделения статей на кластеры был оценён критерий согласия Пирсона (хи-квадрат) для выделенных когорт научных работ.
Анализ сетей цитирования
Сети цитирования использовались 31 для работы над третьей гипотезой. Были изучены два типа отношений между статьями: библиографической связи и прямого цитирования. Построенные сети состояли из узлов и рёбер. В обоих случаях узлами являлись публикации, которые обозначались при помощи фамилии первого автора и года издания. При анализе библиографической связи наличие ребра между двумя узлами указывало на то, что есть третья публикация, на которую ссылаются обе; при анализе прямого цитирования ребро показывало наличие ссылки в одной из статей на вторую.
Библиографическая связь анализировалась в программе VOSviewer на основе автоматической выгрузки метаданных статей
31
Рис. 2. Процесс отбора источников Fig. 2. The process of selecting sources
из The Lens. Анализ прямого цитирования на основе только лишь данных о статьях из выборки был невозможен, поскольку они вышли недавно и большинство ещё не было цитировано. Поэтому для оценки силы связи между статьями нами были отобраны дополнительные три наиболее влиятельные работы, которые чаще всего цитируются во всей выборке. Влиятельность оценивалась в The Lens по количеству цитирований для научных статей, изданных не ранее 2019 года. Далее была осуществлена попытка построения сетей цитирования на платформе Inciteful между
каждой из трёх наиболее цитируемых работ и статьями российских авторов.
Выборка
В итоговую выборку вошли 134 статьи, опубликованные в научных журналах на английском (86%), корейском (4%), русском (3,7%), испанском (1,5%), украинском (1,5%), боснийском (1,5%), турецком (0,7%), индонезийском (0,7%) языках. Наиболее представленные журналы - Applied Mathematics and Nonlinear Sciences (7%), Education and Information Technologies (7%), International Journal of Music Education (6%), наиболее пред-
ставленные издательства - международное Springer Science+Business Media (19%), немецкое Walter de Gruyter (9%), британское Taylor & Francis (8%).
Выборка была поделена на несколько когорт по включённости источника в списки цитирования Scopus и (или) Web of Science, по принадлежности автора к той или иной стране. Поскольку большинство статей были написаны в соавторстве (медианное количество соавторов 2), одна работа могла иметь несколько аффи-лиаций с учебными и научными организациями из разных стран. Среди 28 стран ведущая роль как по всей выборке, так и среди статей входящих в наиболее влиятельные международные научные базы принадлежит Китаю и Гонконгу (таблица 1). Также эта группа статей показывает наиболее широкий охват по количеству уникальных организаций и авторов. Наименее встречающиеся страны попали в группу «Остальные». Она включает в себя страны, представленные тремя статьями (Португалия, Таиланд, Германия, Малайзия), двумя статьями (Индонезия, Индия, Босния и Герцеговина) или же одной статьей (Австралия, Венгрия, Дания, Италия, Лихтенштейн, Норвегия, Пакистан, Польша, Филиппины, Франция, ЮАР, Япония).
Ограничения
Исследование имеет срезовый дизайн, при поиске статей использовалась только одна база данных. Мы сознательно не обращались к российским научным электронным библиотекам и базам данных, поскольку считали необходимым проанализировать вклад исследователей из разных стран в открытую мировую науку. К ограничениям можно отнести и особенности самого исследовательского объекта - научные статьи лишь частично отражают культурные процессы и более репрезентативны для высокоселективных учебных заведений.
Результаты
В результате проведённого анализа все три гипотезы были подтверждены.
Технологические тренды
Значительная доля статей (87%) была посвящена одной или нескольким цифровым технологиям, по отношению к которым оценивались образовательные эффекты внедрения в квазиэкспериментальных условиях, возможности применения различных 33 модификаций цифровых продуктов, охват по образовательным уровням, отношение стейкхолдеров к использованию
Таблица 1
Межстрановой анализ статей по аффилиации авторов
Table 1
Cross-country analysis of articles by author affiliation
Страна аффилиации % всех публ. % WoS, Scopus Страна аффилиации % всех публ. % WoS, Scopus
Китай/Гонконг 42,5 55,0 США 5,2 5,0
Испания 10,4 13,0 Украина 3,7 2,0
Р. Корея 6,7 3,0 Канада 3,0 4,0
Турция 6,0 5,0 Великобритания 3,0 3,0
Россия 6,0 2,0 Остальные 23,0 21,2
в музыкальном образовании. Преобладает внимание исследователей к инструментам организации дистанционного обучения (таблица 2): платформам для проведения онлайн-занятий, видеоконференций, мессенджерам. Более представлена данная область в статьях из России, Украины, Кореи, Испании и ряда других стран.
Среди статей, внесённых в наиболее влиятельные наукометрические базы, а также в работах из Китая/Гонконга (31% от всех статей по стране) ведущую роль занимают исследования свёрточ-ных и рекуррентных нейросетей (LSTM, BLSTM, RBF, MobileNet) и алгоритмов машинного обучения (Fuzzy Logic, SVM, HOG, MFC). Исследуются методы оценки качества звука, компьютерное зрение, алгоритмы классификации и обнаружения речевой активности для оценки качества исполнения и образовательного взаимодействия, разработки персонифицированных рекомендаций, диагностики
профессиональных заболеваний, анализа нотного текста.
Актуальные для зарубежных работ нейротехнологии, алгоритмы анализа данных, а также мобильные приложения и искусственный интеллект не представлены в российских исследованиях. В 30% из всех российских исследований не выделялась определённая цифровая технология или продукт в качестве объекта или контекста исследования. По одной российской статье было посвящено методике обучения игре на клавишном синтезаторе, оценке эффективности развития профессиональных навыков будущих учителей музыки при помощи внедрения онлайн-курса в Moodle. Также из общего тренда выделяются статьи из Турции и США. Среди первых преобладают исследования практик использования мобильных приложений (63%) и языков программирования для создания музыки и звуков (38%), среди вторых - музыкальных образовательных платформ (29%).
Таблица 2 Table 2
Распределение статей по основным технологиям
34
— Distribution of articles by major technologies
Технология % всех публ. % WoS, Scopus % рос. Технология % всех публ. % WoS, Scopus % рос.
Инструменты дистанционного обучения 21,3 17,8 60,0 VR / MR / метавселенная 7,7 6,3 0,0
Нейросети, алгоритмы ML 17,9 21,0 0,0 Музыкальная образовательная платформа 6,8 6,3 0,0
Мобильные приложения 12,8 14,7 0,0 Онлайн-курс / электронный учебник 5,9 6,3 20,0
Искусственный интеллект 11,1 13,6 0,0 ПО для написания электронной музыки 3,4 4,2 0,0
Электронные музыкальные инструменты 10,2 7,3 20,0 Язык музыкального программирования 4,2 4,2 0,0
Большие данные 7,7 7,3 0,0 Видео/аудиозапись 1,7 2,1 0,0
Для всех анализируемых статей характерно усиленное внимание к третичному (высшему и среднему специальному) музыкальному образованию (таблица 3). При этом большинство исследований среди тех, которые включали сбор эмпирического материала, обращались только к опыту одного стейкхолдера - студентов. Более широкий охват стейкхолдеров характерен для исследований школьного общего и дополнительного музыкального образования: зарубежные авторы оценивают опыт членов семей школьников, методологов (педагогических дизайне-
ров) и разработчиков, которые работали над созданием цифрового музыкального образовательного контента совместно с группами школьников.
Особенностью российских исследований является преобладание доли работ, в которых описывается общее состояние цифровизации отрасли без внимания к какому-либо уровню (50%). Больше, чем по всей выборке, к исследованию высшего музыкального образования склоняются авторы из Китая/Гонконга и Испании, при этом последние активнее (43%) обращаются к опыту преподавателей вузов.
Таблица3
Распределение статей по уровню образования и объекту исследования
Table 3
The categorization of articles according to the educational level and object of research
Уровни образования % всех публ. % WoS, Scopus % рос. Объект исследования % всех публ. по уровню % WoS, Scopus % рос.
Третичное образование 50,7 55,0 50 Студенты 86,8 92,7 75,0
Преподаватели 19,1 14,5 25,0
Без уточнения 10,3 7,2 25,0
Школьное образование 35,8 35 12,5 Школьники 70,8 77,1 100,0
Учителя 45,8 42,8 100,0
Родственники 4,2 5,7 0,0
Методологи / разработчики 6,2 8,5 0,0
Без уточнения 10,4 8,5 0,0
Все 11,9 9 50 Без уточнения 100,0 100,0 100,0
Дополнительное и неформальное образование взрослых 5,2 6 0 Студенты 42,8 50,0 -
Преподаватели 28,5 33,0 -
Без уточнения 42,8 33,0 -
35
Для статей из Кореи и Турции характерно повышенное внимание к школьному образованию, при этом авторы обеих стран в основном обращаются к проблемам не дополнительного, а среднего общего образования.
Статьи, в которых выделялись конкретные отдельные исследовательские объекты, были разделены на группы по образовательным формам, музыкальным стилям и ступеням школьного образования (таблица 4). Среди всех стран наибольшее внимание к профессиональному музыкальному образованию характерно для Китая/Гонконга (65%). Исследователи из этой страны, как и их
российские коллеги, обращаются преимущественно к академическим образовательным программам. При этом 35% статей авторов из Китая/Гонконга одновременно с академической затрагивают ещё и программы другой направленности. Наибольшая представленность исследований обучению популярной и джазовой музыке характерна для статей из США (33%), народной музыке -для статей из Кореи (20%). Вероятнее всего усиленное внимание к традиционному музыкальному искусству связано с процессом деколонизации, влияющим на политику формирования куррикулума в Республике Корея.
36
Таблица 4
Распределение статей по форме образования, музыкальному стилю и ступеням школьного образования
Table 4
The categorization of articles according to the form of education, musical styles, and levels of school education
Форма образования % всех публ. % WoS, Scopus % рос. Стиль муз. / ступень образования % всех публ. по форме % WoS, Scopus % рос.
Профессиональная подготовка 41,0 44,0 37,5 Академическая 65,4 61,3 100,0
Несколько 18,1 20,4 0,0
Популярная /джаз 3,6 4,5 0,0
Народная 1,8 2,2 0,0
Общее школьное образование 34,3 32,0 12,5 Начальное 13,0 15,6 0,0
Основное / полное 30,4 28,1 0,0
Все ступени 56,6 56,2 100,0
ДО детей и взрослых, неформальное образование 14,1 15,0 0,0 Несколько 21,0 20,0 -
Академическая 15,7 13,3 -
Популярная 5,2 0,0 -
Без уточнения 58,1 66,7 -
Значительную долю зарубежных исследований занимают работы, посвя-щённые практикам использования цифровых технологий на уроках музыки в общеобразовательных школах. Абсолютными лидерами в этой области являются исследователи из Испании и Кореи. Американские статьи выделяются на общем фоне наибольшим интересом к дополнительному образованию детей и взрослых.
Большинство статей, посвящённых профессиональному и дополнительному музыкальному образованию, не акцентируют внимание на какой-либо конкретной образовательной программе (таблица 5). При этом анализ показал, что среди всех направлений музыкального исполнительства наиболее актуальны исследования фортепианного и вокального образования. В обоих случаях чаще всего изучается внедрение нейросетей и мобильных приложений. Фортепианное образование также часто связано с исследованиями искусственного интеллекта и дистанционных технологий при онлайн- и гибридном обучении, вокальное - с внедрением виртуальной и смешанной реальности,
использованием музыкальных образовательных платформ.
Особенностью российских статей является недостаточное внимание к вокальному образованию, более высокая представленность в исследованиях образовательных программ, связанных с исполнительством на народных инструментах и педагогикой музыкального образования. Вокальное образование наиболее представлено в статьях из Китая/Гонконга, фортепианное -в статьях из России, хоровое - из Великобритании.
Эпистемологические тренды
При анализе эпистемологии мы исходим из того, что в основе построения дизайна любой статьи, выбора методов сбора данных и процедур анализа лежит исследовательская философия [27]. Трендом для выборки является опора на критический реализм, для которого характерно признание исследовательской предвзятости, частичной познаваемости реальности из-за социально обусловленных искажений восприятия. В рамках данной философии стремление минимизировать ошибки для фор- 37 мирования объективного взгляда
Таблица 5
Распределение статей по специальностям и направлениям подготовки
Table 5
The categorization of articles according to the specialties and areas of study
Специальности/ направления подготовки % всех публ. % WoS, Scopus % рос. Специальности/ направления подготовки % всех публ. % WoS, Scopus % рос.
Все специальности 36,0 30,6 42,8 Народные инструменты 5,1 2,6 14,2
Фортепиано 22,6 25,3 28,5 Инструментальное исполнительство 4,1 5,3 0,0
Вокал 18,5 21,3 0,0 Духовые инструменты 3,0 4,0 0,0
Хор / хоровое дирижирование 5,1 5,3 0,0 Остальные 5,1 5,3 14,2
на объект является причиной работы с эмпирическими данными только с учётом определённого социального контекста, его глубинных причин, механизмов и структур [26].
Особенностью российского научного дискурса является преобладание интерпретивизма. Такие исследования являются более субъективными, для них характерно критическое отношение к возможности выявления универсальных законов и признание влияния собственных ценностей на процесс и результаты исследования. Для ин-терпретивизма характерны сложность и множественность вариантов авторского понимания, которое создаётся на основе рефлексивного анализа текстов, эмпатийного анализа культурной и социальной реальности [Там же].
Верхнеуровневые философские различия определяют несоответствие методологий и стратегий. Среди зару-
бежных исследований преобладают количественные методы анализа (69%), среди российских - качественные (75%). Лишь 25% российских авторов описали методику сбора и анализа данных - в большинстве работ предоставлены только результаты исследования. При этом подробное описание процессов сбора и анализа является общепринятым (88% и 89% по всей выборке), доходя до 100% в статьях из Испании, Кореи, Турции, Канады и США.
В большинстве статей применены сразу несколько исследовательских стратегий. Среди всей выборки и публикаций отечественных авторов наиболее распространены опросы, а среди статей, включённых в WoS и(или) Scopus, - математическое моделирование, проектирование программного обеспечения и баз данных (таблица 6). Низкая доля количественных методов в российских исследованиях связана с отсутствием
38
Распределение статей по стратегии
Classification of articles according to research strategies
Таблица 6 Table 6
Стратегия % всех публ. % WoS, Scopus % рос. Стратегия % всех публ. % WoS, Scopus % рос.
Опрос 32,8 35,0 37,5 Критический анализ / литературный обзор 11,1 5,0 25
Математическое моделирование / проектирование ПО / баз данных 29,1 37,0 0,0 Наблюдение 7,5 7,0 25
Оценка эффектов 24,6 32,0 0,0 Исследование действием (Action Research) 6,7 5,0 0,0
Эксперимент / квазиэксперимент 20,9 26,0 0,0 Кейс-стади 5,2 3,0 0,0
Интервью / фокус-группы 20,1 18,0 25 Теоретико- / историко- концептуальные исследования 4,5 1,0 25
Анализ контента / нарратива 15,7 11,0 0,0 Этнография 1,5 2,0 0,0
работ, посвящённых оценке образовательных эффектов, которая осуществляется на основе контроля над зависимой и независимой переменными в квазиэкспериментальных условиях. Условием попадания в категорию было наличие экспериментальной и контрольной групп (критерий соблюдения правил случайного отбора оказался слишком жёстким и чаще всего не соблюдался по всей выборке). Не соответствующие данному условию статьи, даже если они были заявлены авторами как экспериментальные, нами в данную категорию не включались. Опора на ин-терпретивистскую философию стала причиной высокой представленности литературных обзоров, историко-кон-цептуальных исследований.
Статистическая значимость
Оценка статистической значимости осуществлялась на основе анализа связи вхождения статьи в определён-
ную группу и её отношения к определённому кластеру. Кластерный анализ проводился на основе данных об исследуемой технологии, образовательных уровнях и специальностях, по исследовательскому дизайну, а также на основе дополнительных дескрипторов, перечень которых показан в таблице 7. Анализ и обобщение весов переменных позволили качественно описать основные характеристики выделенных групп по содержанию их ядра:
• 1-й кластер («Тренды цифровой трансформации») - анализ тенденций цифровизации музыкального образования и творчества;
• 2-й кластер («Дидактика цифрового обучения») - оценка эффектов и описание отношений различных авторов к внедрению инструментов дистанционного и смешанного обучения;
• 3-й кластер («Инновационные образовательные продукты») -
Распределение статей по дополнительным дескрипторам
Таблица 7 Table 7
The categorization of articles according to the additional descriptor 39
Дескрипторы % всех публ. % WoS, Scopus % российских
Цель использования технологии
Повышение мотивации / вовлечённости 38,8 40,0 12,5
Персонализация / адаптация 21,6 20,0 0,0
Расширение доступа / инклюзия 20,8 21,0 0,0
Улучшение самочувствия / эмоциональная терапия 12,6 16,0 0,0
Межкультурный обмен 4,4 6,0 0,0
Драйверы изменений
Политика цифровой трансформации 32,1 31,0 37,5
Пандемия COVID-19 13,4 14,0 0,0
Административное давление 2,2 3,0 0,0
теоретическое описание и экспериментальное тестирование работы алгоритмов анализа больших данных, которые могут быть внедрены в музыкальные образовательные продукты и системы управления данными в творческих организациях.
Российские исследования вошли преимущественно в 1-й кластер, а доля статей, входящих в WoS и Scopus, преобладает в 3-м кластере (рис. 3). После анализа эмпирического значения параметра хи-квадрат мы можем отвергнуть нулевую гипотезу об отсутствии связи между представленностью технологических и эпистемологических трендов и наличием российского авторства (уровень доверия 90%, X-squared = 5.4079, df = 2, p-value = 0.06694). Также значимым отличием является вхождение статьи в WoS и Scopus (уровень доверия 95%, X-squared = 16.271, df = 2, p-value = 0.000293).
Академические тренды
Анализ цитат показал, что из всех статей наиболее цитируемым автором является профессор Альфредо 4Q Батиста. Зарубежные авторы чаще все-
го обращаются к статьям из журналов International Journal of Music Education, Frontiers in Psychology, Music Education Research. Российские авторы чаще цитируют статьи из Arts and Humanities in Higher Education, Arts Education Policy Review и различных русскоязычных источников.
Анализ библиографических связей выявил, что только одна из статей российских авторов [28] связана с остальными. Она обозначена узлом по имени первого автора - Svetlana Karkina (2023) (рис. 4). Среди российских работ только эта статья написана международной междисциплинарной группой авторов в рамках программы «Приоритет 2030». Этот же источник стал единственным, связанным при помощи прямого цитирования с одной из наиболее влиятельных для всей выборки статей - с исследованием онлайн-обучения в университетах во время и после кризиса COVID-19 [29]. Построенная интерактивная карта показала, что связь на основе прямого цитирования не является прямой - пара работ соединяются тремя шагами через 21-ю статью (рис. 5).
Рис. 3. Распределение статей по кластерам и принадлежности к когортам Fig. 3. Classification of articles according to clusters and cohort affiliation
Рис. 4. Сеть библиографической связи Fig. 4. Bibliographic Network
41
Рис. 5. Сеть связи на основе прямого цитирования Fig. 5. Bibliographic Network created through direct quotations
Обсуждение и выводы
Цифровые технологии в музыкальном образовании - активно развивающаяся исследовательская область. В научных статьях фиксируется опыт внедрения инноваций, определяются барьеры и достижения различных этапов цифровой трансформации образования. Поскольку данный процесс ещё не завершён и происходит в различных странах и образовательных организациях неравномерно, это находит отражение в тематике и исследовательском дизайне публикаций. Подавляющее большинство статей 2023 года посвящены отдельным кейсам, являются срезовыми (97%), ограничены строго определённым контекстом (84%). Авторы не стремятся к обобщениям и чаще всего не выходят за пределы описания практик и опыта одного учебного заведения (46%), одного города или страны (39%).
Отсутствие в российской группе работ, посвящённых инновационным образовательным продуктам, может быть связано с нехваткой междисциплинарного 42 взаимодействия, недостатком нетворкин-га между академическими музыкальными институтами и научными организациями, а также с низким уровнем цифровой трансформации музыкальных образовательных организаций. Медианное и среднее значения количества авторов в российских статьях в два раза меньше, чем по выборке. Только одна из российских статей написана в международном и междисциплинарном соавторстве, все остальные написаны без соавторства или группой авторов из одного подразделения высшего учебного заведения. Отметим, что анализ библиографической связи и сетей цитирования показал положительную связь между наличием международной междисциплинарной группы
и включённостью в общий академический дискурс.
Выявленные в российских исследованиях особенности могут быть признаками цифровых разрывов различных уровней [30]. Проблемы инструментального уровня, связанные с доступностью цифровых сервисов, детерминируют отсутствие исследований кластера «Инновационные образовательные продукты». Разрывы технологического уровня, основанного на необходимых специальных компетенциях, определяют нехватку количественных валидных исследований и доказательного подхода в изучении образования, низкий уровень культуры работы с эмпирическими данными. Причиной наличия разрывов мыслительного уровня может быть институциональный нормативный изоморфизм, профессиональные нормы, сформированные в среде академических музыкантов. Данный тип разрывов определяет различие эпистемологических трендов.
Анализ российских статей выявил слабую представленность исследований школьного и дополнительного образования детей и взрослых. Это может быть связано с проблемами доступа к полю, к существующим количественным и качественным данным. Мало исследованными остаются практики внедрения цифровых инструментов в преподавание неакадемической музыки, а также в обучение вокальному и хоровому искусству.
Способами преодоления выявленных барьеров и разрывов могут быть развитие исследовательской повестки в рамках программы «Приоритет 2030», расширение взаимодействия музыкальных и музыкально-педагогических вузов с Российской академией образования, Институтом образования НИУ ВШЭ. Развитию науки может способствовать организация исследова-
тельской комиссии в Российской общенациональной секции Международного общества музыкального образования (^МЕ). Так же как и в головной организации, в ней могут реализовывать-ся научно-образовательные проекты, связанные с наращиванием исследовательского потенциала, формированием доказательной базы и подходов критического изучения музыкального образования.
Выявление технологических, эпистемологических, академических трендов на основе анализа статей 2023 года показало, что российские работы значимо отличаются от остальной выборки. Представляется актуальным проведение дальнейших исследований в данной области. Они могут быть связаны с включением в сравнительный анализ источников, представленных в российских базах научных данных, с анализом трендов в историческом контексте.
БИБЛИОГРАФИЯ
1. Guo T. Analysis on the Development Path of Music Education in Rural Areas under the Influence of Covid-19 Outbreak // Converter. 2021. No. 5. Pp. 169-175.
2. Moreno D. et al. Music for All: An Intervention Project in an Artistic School in Portugal // The Qualitative Report. 2023. Vol. 28. No. 10. Pp. 2953-2979.
3. Zhang Y., Song W. Design of an Online Interactive Teaching Platform for Rural Music Education Based on Artificial Intelligence // Applied Mathematics and Nonlinear Sciences. 2023. Vol. 10 No. 6. Pp. 169-175.
4. Shen D., Zhao W. A Method for Improving the Pronunciation Quality of Vocal Music Students Based on Big Data Technology // International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies. 2024. Vol. 19. No. 1. Pp. 1-18.
5. Peng J. Digital Technologies: Potential for Piano Education // Interactive Learning Environments. 2023. Pp. 1-13. 43
6. Peng L. Piano Players' Intonation and Training Using Deep Learning and MobileNet Architecture // -
Mobile Networks and Applications. 2023. Pp. 1-9.
7. Yu X. et al. Developments and Applications of Artificial Intelligence in Music Education // Technologies. 2023. Vol. 11. No. 2. Pp. 42.
8. Lv H. Z. Innovative Music Education: Using an AI-based Flipped Classroom // Education and Information Technologies. 2023. Pp. 1-16.
9. Du J. The Integration of Instrumental Elements and Vocal Music Teaching in Colleges and Universities Based on the Core Literacy View of Music // Applied Mathematics and Nonlinear Sciences. 2024. Vol. 9 (1). Pp. 1-21.
10. Razgallah H. et al. Using Neural and Graph Neural Recommender Systems to Overcome Choice Overload: Evidence from a Music Education Platform // ACM Transactions on Information Systems. 2023. Vol. 42 (4). Pp. 1-26.
11. Zhang L. Research on Digital Reform of Music Education Resources in Universities in the Context of Data Governance // Applied Mathematics and Nonlinear Sciences. 2023. Pp. 1-14.
12. Ni M., Yang F., Liu M. The Use of Online Interactive Teaching Mode in University Music Teaching under the Background of Informationization // Applied Mathematics and Nonlinear Sciences. 2023. Pp. 1-13.
13. Tuncay A., Can A. A. A Study on Educational Software Development Through Gamification in Guitar Education // Turkish Journal of Education. 2023. Vol. 12. No. 1. Pp. 1-27.
14. Turchet L., De Cet M. A Web-Based Distributed System for Integrating Mobile Music in Choral Performance // Personal and Ubiquitous Computing. 2023. Pp. 1-14.
15. Hyun-jin P. Development of Music Program Based on Co-op Model Using Metaverse - Focusing on the 2022 Revised Curriculum // The Korean Society of Culture and Convergence. 2023. Vol. 35(3). Pp. 101-117.
16. Putranda I. G. et al. Exploring Audio Processing in Mixed Reality to Boost Motivation in Piano Learning // IEEE Access. 2023. Vol. 11. Pp. 71194-711200.
17. Gao H., Li F. The Application of Virtual Reality Technology in the Teaching of Clarinet Music Art under the Mobile Wireless Network Learning Environment // Entertainment Computing. 2024. Vol. 49. Pp. 1-14.
18. Caamaño Liñares T. et al. Digital Didactic Resources and Music: Mapping the Last Decade of Research // Music Education Research. 2023. Vol. 25. No. 4. Pp. 351-366.
19. He S. Interactive Music Distance Education Platform Based on RBF Algorithm // EAI Endorsed Transactions on Scalable Information Systems. 2023. Vol. 10. No. 6. Pp. 1-10.
20. Mateos-Moreno D., Bravo-Fuentes P. The 'Professional Digital Competence': Exploring the Perspective of Primary Music Teachers in Spain // International Journal of Music Education. 2023. Pp. 1-13.
21. Laidlaw J. Canadian Music Teachers' Burnout and Resilience Through the Second Wave of the COVID-19 Pandemic // Canadian Journal of Educational Administration and Policy. 2023. No. 203. Pp. 102-116.
22. Gazzano A. Stakeholders' Views on Programming in Japanese Elementary Schools: Current Issues and Future Perspectives in Music // Arts Education Policy Review. 2023. Pp. 1-12.
23. Мичков А. П. Технологии дополненной реальности в музыкальном искусстве и образовании // Музыкальное искусство и образование / Musical Art and Education. 2023. Т. 11. № 2. C. 54-65. DOI: 10.31862/2309-1428-2023-11-2-54-65.
44 24. Mantie R. What Should One Expect from a Sociology of Music Education? // Action, Criticism, - and Theory for Music Education. 2023. Vol. 22. No. 1. Pp. 112-138.
25. Малахов В. А. Библиометрический анализ как метод науковедческих исследований: возможности и ограничения // Науковедческие исследования. 2022. № 1. С. 212-227.
26. Page M. J. et al. Updating Guidance for Reporting Systematic Reviews: Development of the PRISMA 2020 Statement // Journal of Clinical Epidemiology. 2021. Vol. 134. Pp. 103-112.
27. Saunders M., Lewis P., Thornhill A. Research Methods // Business Students 4th edition Pearson Education Limited. 2007. Vol. 6. No. 3. Pp. 1-268.
28. Karkina S. et al. Fostering Future Music Teachers Professional Skills: Developing a Signature Pedagogy Using E-learning // Frontiers in Education. 2023. Vol. 8. Pp. 1-16.
29. Rapanta C. et al. Online University Teaching During and after the Covid-19 Crisis: Refocusing Teacher Presence and Learning Activity // Postdigital Science and Education. 2020. Vol. 2. Pp. 923-945.
30. Рабинович П. Д., Заведенский К. Е., Кушнир М. Э., Храмов Ю. Е., Мелик-Парсада-нов А. Р. Цифровая трансформация образования: от изменения средств к развитию деятельности // Информатика и образование. 2020. № 5. С. 4-14.
Поступила 03.03.2024; принята к публикации 25.03.2024.
Об авторе:
Никифорова Ольга Вячеславовна, магистрантка, студентка единого трека «магистратура-аспирантура», стажёр-исследователь лаборатории цифровой трансформации образования Института образования Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (Потаповский пер., 16, Москва, Российская Федерация, 101000), ovnikiforova@edu.hse.ru.
Автором прочитан и одобрен окончательный вариант рукописи.
REFERENCES
1. Guo T. Analysis on the Development Path of Music Education in Rural Areas under the Influence of Covid-19 Outbreak. Converter, 2021, no. 5, pp. 169-175.
2. Moreno D. et al. Music for All: An Intervention Project in an Artistic School in Portugal. The Qualitative Report, 2023, vol. 28, no. 10., pp. 2953-2979.
3. Zhang Y., Song W. Design of an Online Interactive Teaching Platform for Rural Music Education Based on Artificial Intelligence. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, 2023, pp. 169-175.
4. Shen D., Zhao W. A Method for Improving the Pronunciation Quality of Vocal Music Students Based on Big Data Technology. International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies, 2024, vol. 19, no. 1, pp. 1-18.
5. Peng J. Digital Technologies: Potential for Piano Education. Interactive Learning Environments, 2023, pp. 1-13.
6. Peng L. Piano Players' Intonation and Training Using Deep Learning and MobileNet Architecture. Mobile Networks and Applications, 2023, pp. 1-9.
7. Yu X. et al. Developments and Applications of Artificial Intelligence in Music Education. Technologies, 2023, vol. 11, no. 2, pp. 42. 45
8. Lv H. Z. Innovative Music Education: Using an AI-based Flipped Classroom. Education and -
Information Technologies, 2023, pp. 1-16.
9. Du J. The Integration of Instrumental Elements and Vocal Music Teaching in Colleges and Universities Based on the Core Literacy View of Music. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, 2024, vol. 9 (1), pp. 1-23.
10. Razgallah H. et al. Using Neural and Graph Neural Recommender Systems to Overcome Choice Overload: Evidence from a Music Education Platform. ACM Transactions on Information Systems, 2023, vol. 42 (4), pp. 1-26.
11. Zhang L. Research on Digital Reform of Music Education Resources in Universities in the Context of Data Governance. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, 2023, pp. 1-14.
12. Ni M., Yang F., Liu M. The Use of Online Interactive Teaching Mode in University Music Teaching under the Background of Informationization. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, 2023, pp. 1-13.
13. Tuncay A., Can A. A. A Study on Educational Software Development Through Gamification in Guitar Education. Turkish Journal of Education, 2023, vol. 12, no. 1, pp. 1-27.
14. Turchet L., De Cet M. A Web-Based Distributed System for Integrating Mobile Music in Choral Performance. Personal and Ubiquitous Computing, 2023, pp. 1-14.
15. Hyun-jin P. Development of Music Program Based on Co-op Model Using Metaverse -Focusing on the 2022 Revised Curriculum. The Korean Society of Culture and Convergence, 2023, vol. 35(3), pp. 101-117.
16. Putranda I. G. et al. Exploring Audio Processing in Mixed Reality to Boost Motivation in Piano Learning. IEEE Access, 2023, vol. 11, pp. 71194-711200.
17. Gao H., Li F. The Application of Virtual Reality Technology in the Teaching of Clarinet Music Art under the Mobile Wireless Network Learning Environment. Entertainment Computing, 2024, vol. 49, pp. 1-14.
18. Caamaño Liñares T. et al. Digital Didactic Resources and Music: Mapping the Last Decade of Research. Music Education Research, 2023, vol. 25, no. 4, pp. 351-366.
19. He S. Interactive Music Distance Education Platform Based on RBF Algorithm. EAI Endorsed Transactions on Scalable Information Systems, 2023, vol. 10, no. 6, pp. 1-10.
20. Mateos-Moreno D., Bravo-Fuentes P. The 'Professional Digital Competence': Exploring the Perspective of Primary Music Teachers in Spain. International Journal of Music Education, 2023, pp. 1-13.
21. Laidlaw J. Canadian Music Teachers' Burnout and Resilience Through the Second Wave of the COVID-19 Pandemic. Canadian Journal of Educational Administration and Policy, 2023, no. 203, pp. 102-116.
22. Gazzano A. Stakeholders' Views on Programming in Japanese Elementary Schools: Current Issues and Future Perspectives in Music. Arts Education Policy Review, 2023, pp. 1-12.
23. Michkov A. P. Tekhnologii dopolnennoj real'nosti v muzykal'nom iskusstve i obrazovanii [Augmented Reality Technologies in Music Art and Education]. Muzykal'noe iskusstvo i obrazovanie = Musical Art and Education. 2023, vol. 11, no. 2, pp. 54-65. DOI: 10.31862/2309-1428-2023-11-2-54-65 (in Russian).
24. Mantie R. What Should One Expect from a Sociology of Music Education? Action, Criticism, and Theory for Music Education, 2023, vol. 22, no. 1, pp. 112-138.
25. Malakhov V. A. Bibliometricheskij analiz kak metod naukovedcheskix issledovanij: 46 vozmozhnosti i ogranicheniya [Bibliometric Analysis as a Method of Scientific Research:
- Opportunities and Limitations]. Naukovedcheskie issledovaniya [Scientific research].
2022, no. 1, pp. 212-227 (in Russian).
26. Page M. J. et al. Updating Guidance for Reporting Systematic Reviews: Development of the PRISMA 2020 Statement. Journal of clinical epidemiology, 2021, vol. 134, pp. 103-112.
27. Saunders M., Lewis P., Thornhill A. Research Methods. Business Students 4th edition Pearson Education Limited, 2007, vol. 6, no. 3, pp. 1-268.
28. Karkina S. et al. Fostering Future Music Teachers Professional Skills: Developing a Signature Pedagogy using E-learning. Frontiers in Education, 2023, vol. 8, pp. 1-16.
29. Rapanta C. et al. Online University Teaching During and after the Covid-19 Crisis: Refocusing Teacher Presence and Learning Activity. Postdigital science and education, 2020, vol. 2, pp. 923-945.
30. Rabinovich P. D., Zavodensky K. E., Kushnir M. E., Khramov Yu. E., Melik-Parsadanov A. R. Cifrovaya transformaciya obrazovaniya: ot izmeneniya sredstv k razvitiyu deyatel'nosti [Digital Transformation of Education: From Changing Means to Developing Activities]. Informatika i obrazovanie [Computer Science and Education]. 2020, no. 5, pp. 4-14 (in Russian).
Submitted 03.03.2024; revised 25.03.2024. About the author:
Olga V. Nikiforova, Undergraduate Student, Student of Combined Master's-PhD Track, Intern Researcher at the Laboratory for Digital Transformation of Education at the Institute of Education of the National Research University Higher School of Economics (Potapovsky Lane, 16, Moscow, Russian Federation, 101000), ovnikiforova@edu.hse.ru
The author has read and approved the final manuscript.
47
