Müzik Eğitiminde Yapay Zekâ Tabanlı Müzik Üretim Araçlarının Pedagojik Potansiyeli: Kavramsal Bir İnceleme

This study aims to examine the educational functions of artificial intelligence-based music production and learning environments in music education. AI-supported applications such as AIVA, Suno, Udio, Melodrive, Yousician, and Ecrett Music were evaluated in terms of how they support learning processes, relate to musical learning domains, and contribute to production-oriented activities. The study is based on a theoretically grounded interpretive research design within a qualitative research approach. Accordingly, the data set consists of the main features of the selected applications, examples of digital use, musical production opportunities, and theoretical sources in the music education literature. During the analysis, the applications were examined through the criteria of supporting learning, providing individualized experiences, diversifying production processes, offering interactive feedback, and strengthening creative musical engagement. The study also discusses how these tools can be integrated into instructional processes in areas such as instrument learning, ear training, composition, accompaniment creation, repertoire development, and digital music production. The evaluation indicates that AI-based tools function not only as technical applications that facilitate music production but also as educational environments that may contribute to students’ listening, performance, creative thinking, arrangement, and musical decision-making processes. However, the educational value of these tools does not arise directly from the presence of technology itself. Rather, it depends on the extent to which they are connected with instructional objectives, involve students in the learning process, and are supported by meaningful feedback mechanisms. Therefore, the effective use of AI-supported applications in music education requires the guiding role of the teacher, clear learning objectives, and instructional planning that prioritizes students’ active participation. In conclusion, the study reveals that the function of AI-based music tools in music education varies according to their purpose of use, learning domain, student participation, and relationship with instructional design.

Bu çalışma, yapay zekâ temelli müzik üretim ve öğrenme ortamlarının müzik eğitimi açısından taşıdığı eğitsel işlevleri incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırmada AIVA, Suno, Udio, Melodrive, Yousician ve Ecrett Music gibi yapay zekâ destekli uygulamalar; öğrenme süreçlerini destekleme biçimleri, müziksel öğrenme alanlarıyla ilişkileri ve üretim odaklı etkinliklere sundukları katkılar bakımından değerlendirilmiştir. Çalışma, nitel araştırma yaklaşımı doğrultusunda yapılandırılmış kuramsal temelli yorumlayıcı bir araştırma desenine dayanmaktadır. Bu doğrultuda araştırmanın veri setini, uygulamaların temel özellikleri, dijital kullanım örnekleri, müziksel üretim olanakları ve müzik eğitimi literatüründe yer alan kuramsal kaynaklar oluşturmaktadır. Analiz sürecinde uygulamalar; öğrenmeyi destekleme, bireyselleştirilmiş deneyim sunma, üretim sürecini çeşitlendirme, etkileşimli geri bildirim sağlama ve yaratıcı müziksel katılımı güçlendirme ölçütleri çerçevesinde ele alınmıştır. Ayrıca uygulamaların çalgı öğrenimi, işitme eğitimi, beste yapma, eşlik oluşturma, repertuvar geliştirme ve dijital müzik üretimi gibi alanlarda öğretim sürecine nasıl dâhil edilebileceği tartışılmıştır. Değerlendirme sonucunda yapay zekâ temelli araçların yalnızca müzik üretimini kolaylaştıran teknik uygulamalar olarak değil, aynı zamanda öğrencinin işitme, icra, yaratıcı düşünme, düzenleme ve müziksel karar verme süreçlerine katkı sağlayabilecek eğitsel ortamlar olarak da işlev gördüğü anlaşılmaktadır. Bununla birlikte bu araçların eğitsel değerinin, doğrudan teknolojinin varlığından değil, öğretim amaçlarıyla ne ölçüde ilişkilendirildiğinden, öğrenciyi sürece ne düzeyde dâhil ettiğinden ve anlamlı geri bildirim mekanizmalarıyla nasıl desteklendiğinden kaynaklandığı görülmektedir. Bu nedenle yapay zekâ destekli uygulamaların müzik eğitiminde kullanılabilmesi, öğretmenin rehberlik rolü, öğrenme hedeflerinin açıklığı ve öğrencinin aktif katılımını önceleyen öğretimsel planlama ile mümkün görünmektedir. Sonuç olarak çalışma, yapay zekâ temelli müzik araçlarının müzik eğitimindeki işlevinin; kullanım amacı, öğrenme alanı, öğrenci katılımı ve öğretimsel tasarımla kurduğu ilişkiye bağlı olarak değiştiğini ortaya koymaktadır.