An der USC Thornton School of Music hilft Dr. Candice Mattio angehenden Musikpädagog*innen dabei, umfassender über Komposition, Kreativität und die Rolle neuer Technologien nachzudenken. Als Koordinatorin des Masterprogramms „Popular Music Teaching & Learning" an der USC bewegt sich ihre Arbeit an der Schnittstelle von Pädagogik, Musiktechnologie und analytischem Hören.
Und ihr Zugang zu KI? Offen, intuitiv und von Neugier geleitet.
„KI ist keine Bedrohung für die Kreativität – sie ist ein Katalysator."
Für Dr. Mattio ist KI keine Bedrohung für die Kreativität – sondern ein Katalysator. „Der Großteil dessen, was ich unterrichte, ist elektronische Musik", erklärt sie, „wir arbeiten also sowieso schon in digitalen Umgebungen. KI wird einfach zu einer weiteren Ebene voller Möglichkeiten."
Statt KI als eigenständiges Fach zu behandeln, bindet sie sie direkt in den kreativen Prozess ein. Ob beim Komponieren, Improvisieren oder Experimentieren mit Sound Design – die Studierenden entdecken, wie KI ihr musikalisches Denken erweitern kann, ohne es zu ersetzen.
Mit Tools wie Moises isolieren die Studierenden einzelne Spuren, analysieren Arrangements und verstehen besser, wie die einzelnen Parts innerhalb einer kompletten Komposition zusammenspielen – so verbinden sie Theorie und echte Musik durch praktische Analyse.
Von der Analyse zur eigenen Kreation
In Dr. Mattios Unterricht wird die Analyse zum Sprungbrett für eigene Kreationen. Nachdem sie Struktur, Harmonie und Produktion auseinandergenommen haben, interpretieren und bauen die Studierenden das Gehörte neu zusammen.
So entsteht ein fließender Workflow, in dem Analyse und Kreativität miteinander verwoben sind – die Studierenden lernen nicht nur, wie Musik funktioniert, sie gestalten sie aktiv mit.
Raum schaffen für eigenständiges Entdecken
Ein zentraler Aspekt ihres Ansatzes: Sie gibt den Studierenden die Freiheit, selbst zu erkunden. Statt vorzugeben, wie Tools eingesetzt werden sollen, schafft sie Raum für Neugier, Wiederholung und Experimente.
Durch Improvisation, Komposition und In-the-Box-Produktion entwickeln die Studierenden ihre eigenen kreativen und analytischen Prozesse – und werden dabei nicht nur in der Musik selbst sicher, sondern auch im Umgang mit den Tools, die ihre Zukunft prägen.
Was Lehrende daraus mitnehmen können
Dr. Mattios Ansatz zeigt einen wichtigen Wandel: Kompositionsanalyse kann interaktiv, entdeckend und direkt mit dem eigenen Schaffen verbunden sein.
Lehrende müssen nicht ihren kompletten Lehrplan umkrempeln, um KI einzubinden. Mit Tools, die es den Studierenden ermöglichen, echte Musik zu isolieren, zu analysieren und damit zu experimentieren, lassen sich spannendere und intuitivere Lernerfahrungen gestalten.
Bei Moises sind wir überzeugt: KI kann Kompositionsanalyse unmittelbarer und musikalischer machen – und Studierenden helfen, das Gehörte mit dem eigenen Schaffen zu verbinden.
Über Candice Mattio
Dr. Candice Mattio ist Assistant Professor an der USC Thornton School of Music und leitet dort als Lead Faculty das Masterprogramm „Popular Music Teaching & Learning". Ihre Arbeit konzentriert sich auf zeitgenössische Musikpädagogik, Komposition und kreative Praxis in digitalen Umgebungen.
Bekannt für ihren studierendenzentrierten und entdeckenden Ansatz, integriert Dr. Mattio neue Technologien – darunter KI-gestützte Tools wie Moises – in ihren Unterricht, um Kompositionsanalyse, Experimentierfreude und kreative Entwicklung zu unterstützen. Mit ihrer Arbeit hilft sie Studierenden, sowohl analytische Hörfähigkeiten als auch kreatives Selbstvertrauen in einer sich wandelnden Musiklandschaft aufzubauen.
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