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然而，新的问题又接踵而至。随着课程的推进，我们发现学生们的学习进度差异较大。一些对数字技术敏感、艺术基础较好的学生迅速掌握了技巧，开始尝试复杂的创意，而部分基础薄弱的学生还在为基本的操作而苦恼。
“这部分学生如果跟不上，可能会逐渐失去兴趣。”林宇看着几个眉头紧锁、操作缓慢的学生，担忧地说。
在课间讨论时，大家纷纷提出解决方案。“或许可以采取分层教学，为不同水平的学生设置不同难度的任务。”一位团队成员建议道。
“但这样可能会让基础弱的学生感到被区别对待，产生心理压力。”另一位成员提出担忧。
经过激烈讨论，我们决定采用小组协作的方式，让学生们自由组队，互相帮助。这样既能促进学生之间的交流合作，又能让基础好的学生带动基础弱的学生共同进步。
重新分组后，教室里响起了热烈的讨论声。“我觉得我们可以把这个故事画出来，我来想创意，你帮我操作软件。”一个创意丰富但操作不太熟练的学生对同伴说道。
“好呀，我觉得再加上一些梦幻的元素会更有趣。”同伴兴奋地回应。
看着学生们积极合作的场景，我们心中稍感欣慰。但在AI音乐创作课程中，又出现了新的难题。许多学生对音乐理论知识了解甚少，这严重影响了他们利用AI进行音乐创作的效果。
“老师，什么是音阶呀？我不太明白怎么用AI做出好听的旋律。”一个热爱音乐却缺乏理论基础的学生问道。
这让我们意识到，AI艺术教育不能孤立存在，必须与传统艺术基础知识紧密结合。“看来我们要在后续课程中融入音乐、美术等基础知识的讲解，让学生们有更扎实的创作根基。”我在课后总结会上说道。
为了全面了解课程效果，我们积极收集反馈。每天课程结束后，都会发放详细的问卷，让学生们评价课程内容、教学方法，并提出自己的建议。同时，我们也与授课老师深入交流，了解他们在教学过程中的观察和思考。
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