생성형 AI 기반 음악창작 수업의 효과 분석 : MusiaOne과 Suno 비교를 중심으로 = Analyzing the Effects of a Generative AI-Based Music Composition Class:Focusing on a Comparison between MusiaOne and Suno|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As generative AI continues to be adopted in educational settings, new possibilities for teaching and learning are emerging across various subjects. In music education, interest has grown in whether AI-assisted composition lessons can supplement the challenges of traditional creative instruction and enhance students’ creative capabilities. However, in the field of education, generative AI is still being used as a tool or is limited to one-time experiential activities. There is a lack of instructional design and empirical analysis aimed at systematically strengthening students’ subject knowledge, compositional ability, and self-directed learning. Particularly in an era where AI-generated artistic works often surpass human creations, it is critical to utilize AI in a way that preserves the essence of the discipline while achieving meaningful educational goals. While some studies have explored generative AI in creative learning, most have focused only on prompting and generating outputs, leaving it unconfirmed whether students' subject knowledge and creative competencies actually improved through the lessons.
Against this backdrop, this study aims to analyze the effects of a generative AI-based music composition class on middle school students’ music knowledge, compositional competence, and musical self-efficacy. An experimental study was conducted with 80 second-year middle school students, who participated in a three-session music composition class using either a knowledge-based AI tool (MusiaOne) or a prompt-based AI tool (Suno). The lessons included fundamental music theory for single-phrase composition, hands-on composition using AI tools, and a discussion-based session introducing alternative AI types. Pre- and post-surveys and in-depth interviews were used to compare and analyze the effects. Survey items were validated by experts using CVI and IRA methods, and statistical analyses included paired and independent samples t-tests.
The results showed statistically significant improvements in music knowledge, compositional competence, and musical self-efficacy in both groups. In particular, the group using MusiaOne demonstrated higher self-directed engagement and understanding of the composition process, having directly applied music theory during the activity. In contrast, while the Suno group found the instant generation of music interesting, they showed a lower degree of internalization of compositional principles and musical structure. In-depth interviews confirmed that students felt greater satisfaction and accomplishment when independently shaping their musical ideas, suggesting that appropriate collaboration with AI constitutes meaningful learning.
This study provides empirical evidence that generative AI can serve not merely as a technological tool but as an instructional strategy for achieving curriculum goals. In particular, AI-integrated lesson designs that emphasize understanding of musical elements and growth in creative competencies can offer practical direction for developing integrated AI curricula in various arts and humanities subjects. It is hoped that this music composition lesson model will be actively researched and shared in schools, allowing generative AI to serve as a partner in fostering creativity and self-directed learning.

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국문 초록 (Abstract)

최근 생성형 AI의 교육 현장 도입이 확대되면서 현장에서는 다양한 교과에서 새로운 교수·학습 가능성이 논의되고 있다. 특히 음악교육에서는 AI를 활용한 창작 수업이 전통적 창작 수업에서의 어려움을 보완하고 학생들의 창의적인 역량을 발휘하는 데 영향을 줄 수 있는지에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 여전히 교육 현장에서는 생성형 AI를 도구로 활용하거나 일회성 체험활동에 그치는 수준이다. 학생들의 교과 지식 습득 및 창작 역량과 자기 주도적 역량을 체계적으로 강화하기 위한 수업 설계 및 실증적 효과 분석은 부족한 실정이다. 더구나 예술창작 분야에서 AI가 인간보다 더 우수한 결과물을 만들어내는 사례가 잇따르고 있는 현시점에서는, 교과의 본질을 훼손하지 않으면서도 AI를 교육적으로 의미 있게 활용하는 방향을 설정하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI를 활용한 창작 수업에 관한 연구가 발표되고 있지만 기존 연구들은 생성형 AI를 활용하여 프롬프트를 입력하고 창작 결과물을 생성하는 것에 그치고 있어 수업을 통해 학생들이 교과 지식과 창작 역량이 향상되었는지 확인되지 않고 있다.
이러한 문제의식에서 본 연구는 생성형 인공지능(AI)을 활용한 음악창작 수업이 중학생의 음악 지식, 음악창작 역량, 음악적 자기효능감에 미치는 효과를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 중학교 2학년 학생 80명을 대상으로 실험연구를 수행하였으며, 두 집단에 각각 음악 지식 기반 AI(MusiaOne)와 프롬프트 기반 AI(Suno)를 적용한 총 3차시의 음악창작 수업을 진행하였다. 수업은 한도막형식 창작을 위한 기초 음악이론 수업, 생성형 AI 도구를 활용한 작곡 수업, 다른 방식의 AI 소개와 토의의 단계로 구성되었으며, 수업 전후 설문조사 및 심층 면담을 통해 수업 효과를 비교 분석하였다. 설문 문항은 전문가 타당도 검증(CVI, IRA)을 통해 신뢰도를 확보하였고, 통계 분석에는 대응표본 t-검정 및 독립표본 t-검정이 활용되었다.
연구 결과, 두 집단 모두에서 음악 지식과 음악창작 역량, 음악적 자기효능감이 유의미하게 향상되었으며, 특히 MusiaOne을 활용한 집단은 음악이론을 직접 활용하며 창작 과정을 주도한 경험을 통해 자기 주도성과 창작 과정에 대한 이해도가 더 높게 나타났다. 반면 Suno 집단은 즉각적인 결과 생성에 흥미를 느끼긴 했지만, 창작 원리나 음악 구성에 대한 내면화 정도는 상대적으로 낮았다. 심층 면담 분석에서 이러한 결과를 확인할 수 있었으며 학습자들은 AI에 의존하기보다는 자신의 음악적 아이디어를 스스로 구체화하는 과정에서 더 큰 만족감과 성취감을 느꼈다고 응답하여 생성형 AI와의 적절한 협업이 이루어지는 방식이 유의미한 학습임을 확인할 수 있었다.
본 연구는 생성형 AI를 단순한 기술 도입이 아닌, 교과 성취 기준 달성을 위한 교수학습 전략으로 활용할 수 있음을 실증적으로 제시하였다. 특히 교과 융합적 관점에서 음악 요소의 이해와 창작 역량 신장을 유도하는 AI 기반 수업 설계를 통해, 향후 다양한 예술 및 인문 사회 교과에서의 AI 융합 교육을 위한 수업 개발에 실질적인 방향성을 제공할 수 있다. 이 음악창작 수업안이 교육 현장에서 연구되고 공유되어, 생성형 AI가 창의성과 자기 주도성을 키우는 동반자의 역할을 해내길 기대한다.

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최근 생성형 AI의 교육 현장 도입이 확대되면서 현장에서는 다양한 교과에서 새로운 교수·학습 가능성이 논의되고 있다. 특히 음악교육에서는 AI를 활용한 창작 수업이 전통적 창작 수업에...

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