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AI
Qualitative Research
Algorithm
Music Education
Teacher Education
Professionalisation
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Copyright (c) 2026 Monika Unterreiner
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Abstract
With the advent of generative AI-tools in education, the role of algorithmic processes in teacher training has become increasingly important. This article employs the concept of algorithmicity as a basis for a critical-reflective examination of AI in the field of music. At the centre is a task format developed at JMU Würzburg, in which students engage with the AI music generators Suno and Udio as a part of a co-creative process. Methodologically, the recorded group discussions were analysed in a two-step procedure: first by structured qualitative content analysis following Kuckartz (2018), and subsequently by an interpretative coding approach based on Strauss and Corbin (1996). Creativity was applied as a heuristic concept to identify theoretically relevant phenomena in the data.
The findings indicate that the interaction between students and AI generators can be described as a limited creativity. On the one hand, AI-tools enable the rapid production of numerous artistic outputs and stimulate creative negotiation processes. On the other hand, technical architecture, algorithmicity, and pedagogical framing constrain students’ creative scope. The core category thus highlights the ambivalence between creative potential and systemic control. At the same time, Suno and Udio work as social actors that shape group dynamics, initiate discussions, and thereby influence processes of subjectification. The resulting process model (PKM) illustrates this tension as well as the complex interactions between individuals, collectives, and AI in creative negotiation.
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