51
DOI: 10.4312/mz.58.2.51-79
UDK 78:37.091.3:004.738.5 
Razvoj platforme Trubadur in novi izzivi v 
prihajajočih letih
Matevž Pesek,a Peter Šavli,b Matija Marolta
aUniverza v Ljubljani
bKonservatorij za glasbo in balet Ljubljana
IZVLEČEK
Trubadur je odprtokodna platforma za urjenje glasbenega posluha z avtomatiziranimi vajami 
ritmičnega in intervalnega nareka. Platformo smo ovrednotili z dijaki Konservatorija za glasbo 
in balet Ljubljana v šolskih letih 2018/19–2020/21. Rezultati evalvacije so pokazali, da lahko 
uporaba platforme poveča uspešnost pri testih in predstavlja dopolnitev učenja na daljavo.
Ključne besede: e-izobraževanje, urjenje glasbenega spomina, ritmični in intervalni narek, 
evalvacija IKT pripomočkov pri pouku
ABSTRACT
Trubadur (Troubadour) is an open source platform for training of the musical ear with 
automated rhythmic and interval dictation exercises. We evaluated the platform together 
with students of the Ljubljana Music and Ballet Conservatory in the school years 2018/19 
– 2020/21. The results of the evaluation showed that using the platform can increase test 
performance and complement studying from home.
Keywords: e-learning, musical memory training, rhythmic and interval dictation, evaluation 
of ICT materials in the learning process
MZ_2022_2_FINAL.indd   51 10. 02. 2023   13:51:54
muzikološki zbornik • musicological annual lviii/2
52
Uvod
Učenje glasbe v Sloveniji poteka v okviru različnih formalnih in neformalnih 
izobraževalnih procesov v osnovnih in srednjih šolah ter na Akademiji za glasbo 
ter v specializiranih glasbenih šolah in različnih tečajih. Čeprav glasba prinaša 
veselje tako izvajalcem kot poslušalcem, sta učenje glasbene teorije in posluha 
pogosto manj zaželena med otroki in mladostniki, ki obiskujejo glasbene pro-
grame. Vaje iz glasbene teorije in urjenja posluha so tudi v sami obliki učnega 
procesa precej monotone. Običajno jih mladostnik izvaja s pomočjo svinčnika oz. 
pisala in papirja, ob izvajanju vaje s strani učitelja ali s pomočjo posnetka. Ne gle-
de na razvoj pripomočkov informacijsko-komunikacijskih tehnologij (IKT) se 
računalniki in mobilne naprave le redko uporabljajo kot orodje za vajo v formal-
nih študijskih procesih in programih. Z modernimi IKT orodji lahko povečamo 
zavzetost dijakov in jim omogočimo vaje doma brez fizične prisotnosti v učilni-
ci. Z orodji lahko tudi zagotovimo takojšnjo povratno informacijo o pravilnosti 
izpolnjene naloge. Hkrati ni potrebno, da sta dijak in učitelj fizično prisotna v 
istem prostoru ali časovno sinhronizirana pri izvedbi in pregledu vaj.
V članku poročamo o razvojnem procesu in evalvaciji platforme Trubadur v 
šolskih letih 2018/19–2020/21. Platforma je bila razvita v sodelovanju s Konser-
vatorijem za glasbo in balet v Ljubljani. Konservatorij je ena od dveh srednješol-
skih glasbenih ustanov, ki ju obiskujejo dijaki, ki se večinoma odločajo za poklice, 
povezane s poučevanjem in izvajanjem glasbe. Čeprav smo se osredotočili na di-
jake, ki že imajo nekaj glasbenega znanja, se dijaki ob vpisu na konservatorij – še 
posebej dijaki prvega letnika – pomembno razlikujejo po stopnji znanja glasbene 
teorije. Obravnava morebitnega vključevanja teh dijakov v spletno platformo za 
učenje glasbene teorije zato predstavlja izziv.
Vpliv platforme smo ocenili v dveh ocenjevalnih obdobjih v letih 2018/19 
in 2019/20, pri čemer smo analizirali uspešnost dijakov pri vajah intervalnega 
in ritmičnega nareka. Analiza uspešnosti dijakov je pokazala, da se je uspešnost 
dijakov, ki so uporabljali platformo Trubadur, povečala. Dijaki so v obeh študijah 
dali tudi pozitivne povratne informacije o platformi. V obeh eksperimentih so 
bile na platformi uvedene nove oblike glasbenega usposabljanja, sprva intervalni 
narek, nato ritmični narek. V tretjem letu razvoja platforme smo uvedli dodatne 
pristope interakcije med dijaki in učitelji: domače naloge, izzive in poglobljeno 
statistiko posameznega dijaka ter razreda kot celote. Da bi učiteljem zagotovili 
vpogled, smo razširili modul za upravljanje, ki zdaj zagotavlja individualne in 
zbirne statistične podatke o uspešnosti dijakov. V tem eksperimentu smo anali-
zirali vključenost, interakcijo in neposredne povratne informacije dijakov s plat-
formo Trubadur v trimesečnem ocenjevalnem obdobju. Cilj te raziskave je bil 
oceniti prednosti in preostale izzive platforme, pri čemer smo zbirali povratne in-
formacije uporabnikov v trimesečni študiji. Zaradi omejitev javnega življenja za-
radi Covid-19 so dijaki v tem časovnem obdobju obiskovali konservatorij preko 
MZ_2022_2_FINAL.indd   52 10. 02. 2023   13:51:54
M. Pesek, P. Šavli, M. Marolt: Razvoj platforme Trubadur in novi izzivi v prihajajočih letih
53
spleta (marca in aprila 2021) in v razredu (maja in junija 2021). Zato smo pri-
dobili dragocen vpogled v motiviranost dijakov v obeh načinih učenja (na spletu 
in v razredu). V tem delu poročamo o rezultatih prvih treh let razvoja platforme 
in se nato osredotočimo na analizo trenutnega stanja in razvoj v prihodnjih letih 
glede na trenutne in prihodnje izzive in priložnosti za podporo izobraževalnemu 
procesu v slovenskem jeziku in na slovenskem prostoru.
Sorodna dela
Orodja za učenje
Sistemi za upravljanje učenja (angl. learning management systems – LMS) uči-
teljem omogočajo, da učno gradivo na preprostejši način preko spleta delijo 
z dijaki. Kakovost gradiv se lahko razlikuje glede na količino razpoložljivega 
časa in znanja posameznega učitelja, ki uporablja LMS.1 Za glasbeno teorijo 
je bilo za uporabo v LMS izdelanih več tematsko specifičnih paketov. Car-
ney2 je na primer zgradil sistem za učenje glasbene teorije v klavirski učilnici s 
paketi SCORM za LMS Moodle, ki je eden najpogosteje uporabljenih siste-
mov3 in se tudi najpogosteje uporablja v slovenskih šolah. Paketi so vključevali 
uporabniški vmesnik, zgrajen s tehnologijo Adobe Flash, in čeprav so podprti 
gradniki, specifični za glasbeno teorijo (klavirska tipkovnica), je integracija z 
osnovnim sistemom LMS omejena, uporabljena tehnologija pa je v zadnjih 
letih zastarela glede na novodobne trende. S strani učitelja pa je nemogoče 
pričakovati nadaljnji razvoj, posodobitve in vzdrževanje paketov, za kar je pot-
rebno strokovno znanje in dostop do izvorne kode.
Ustvarjanje in vzdrževanje digitalnih gradiv zahteva čas in znanje IKT. 
Da bi zmanjšali delovno obremenitev učiteljev, je mogoče del vsebine (npr. 
naključne vaje) ustvariti samodejno.4 Čeprav obstajajo vtičniki, ki omogoča-
1 Debbi Weaver, Christine Spratt in Chenicheri Sid Nair, »Academic and Student Use of a Learn-
ing Management System: Implications for Quality,« Australasian Journal of Educational Technology 
24, št. 1 (2008), http://ajet.org.au/index.php/ AJET/article/view/1228, DOI:10.14742/ajet.1228.
2 Robert Carney, »Using Web-Based Instruction to Teach Music Theory in the Piano Studio: De-
fining, Designing, and Implementing an Integrative Approach« (doktorska disertacija, University 
of North Texas, 2010), 175, https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metadc28404/.
3 Yahaya Abd. Rahim in dr., »A Study On The Effects Of Learning Material Handling Procedures 
Towards Information Integrity in Moodle Learning Management System (LMS),« paper pre-
sented at 2nd International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICon EEI), 81–
85, https ://ieeexplore.ieee.org/document/8784322/, DOI:10.1109/ICon-EEI.2018.8784322; 
Hsien-Tang Lin in dr., »Annotating Learning Materials on Moodle LMS,« paper presented at 
2009 International Conference on Computer Technology and Development, 455–459, http://ieeex-
plore.ieee.org/document/5360189/, DOI:10.1109/ICCTD.2009.131.
4 Prim. Rubén Jesús García Hernández in dr., »E-Cecilia: Implementation of a Music Game,« 
CEUR Workshop Proceedings, št. 1196 (2014): 66–77, https://gaia.fdi.ucm.es/sites/cosecivi14/
es/papers/12.pdf; Lorenzo J. Tardón in dr., »Music Learning: Automatic Music Composi-
tion and Singing Voice Assessment,« Springer Handbooks, ur. R. Bader (Heidelberg: Springer 
Berlin, 2018), 873–883, https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-55004-5_42, 
DOI:10.1007/978- 3- 662- 55004- 5_42.
MZ_2022_2_FINAL.indd   53 10. 02. 2023   13:51:54
muzikološki zbornik • musicological annual lviii/2
54
jo samodejno generiranje vaj v obstoječih sistemih LMS (npr. vtičniki Music 
Theory, Music Scale in Music Key Signature za Moodle),5 ti vtičniki zahte-
vajo precejšen učiteljev prispevek za pripravo vaj. Več projektov se osredotoča 
na razvoj LMS s samodejnim ocenjevanjem, večinoma za teme, povezane s 
tehnologijo.6 Cilj teh orodij je zmanjšati delovno obremenitev učiteljev in 
povečati zahtevnost dijakov. Vendar so prejšnje raziskave7 pokazale, da bi po-
manjkanje tehnične podpore in računalniškega znanja lahko preprečilo, da bi 
učitelji in tudi dijaki v celoti sprejeli sistem LMS.8 Tako je v razredih, ki niso 
povezani s tehnologijo, potencial in hkrati izziv za razvoj poigrenih učnih 
orodij večji kot v razredih, povezanih s tehnologijo. S samodejnim generira-
njem poigrenih vaj bi lahko zmanjšali tehnološko in vsebinsko obremenitev 
učiteljev.
V zadnjih desetletjih je zanimanje za izobraževanje, podprto z IKT, nara-
slo.9 Na področju glasbenega usposabljanja in izobraževanja so bili v teore-
tični ali prototipni obliki predstavljeni različni pristopi,10 ki segajo od raču-
nalniško podprtega učenja, kot je učenje instrumenta in glasbene teorije, do 
5 »Moodle Plugins Directory,« Moodle, https://moodle.org/plugins/index.php?q=music.
6 Prim. Janine G. Moura, Leônidas O. Brandão in Anarosa A. F. Brandão, »A Web-Based 
Learning Management System with Automatic Assessment Resources,”« paper present-
ed at 2007 37th Annual Frontiers In Education Conference – Global Engineering: Knowledge 
Without Borders, Opportunities Without Passports, F2D–1–F2D–6, http://ieeexplore.ieee.org/
document/4418100/, DOI:10.1109/FIE.2007.4418100; Christopher Douce, David Liv-
ingstone in James Orwell, »Automatic Test-Based Assessment of Programming,« Journal 
on Educational Resources in Computing 5, št. 3 (2005): 4–es, http://portal.acm.org/citation.
cfm?doid=1163405.1163409, DOI:10.1145/1163405.1163409; Stephan Krusche in Andreas 
Seitz, »ArTEMiS: An Automatic Assessment Management System for Interactive Learning,« 
paper presented at SIGCSE’18: Proceedings of the 49th ACM Technical Symposium on Com-
puter Science Education (New York: ACM Press, 2018), 284–289, http://dl.acm.org/citation.
cfm?doid=3159450.3159602, DOI:10.1145/3159450.3159602; Abderrahmane Adda Benattia, 
Abdelhalim Benachenhou in Mohammed Moussa, »Development of an Automatic Assessment 
in Remote Experimentation Over Remote Laboratory,« v Lecture Notes in Networks and Systems 
47: Smart Industry & Smart Education, ur. Michael E. Auer in Reinhard Langmann (Cham: 
Springer, 2019), 136–143, https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-95678-7_15, 
DOI:10.1007/978-3-319-95678-7_15 
7 Mohammed Asiri in dr., »Factors Influencing the Use of Learning Management System in Saudi 
Arabian Higher Education: A Theoretical Framework,« Higher Education Studies 2, št. 2 (2012): 
125, http://www.ccsenet.org/journal/, DOI:10.5539/hes.v2n2p125; Sultan Hammad Alsham-
mari in dr., »The Influences of Technical Support, Self Efficacy and Instructional Design on the 
Usage and Acceptance of LMS: A Comprehensive Review,« Turkish Online Journal of Educational 
Technology 15, št. 2 (2016): 116–125, https://eric.ed.gov/?id=EJ1096463.
8 Samar Ghazal, Hosam Al-Samarraie in Hanan Aldowah, »‘I am Still Learning’: Modeling 
LMS Critical Success Factors for Promoting Students’ Experience and Satisfaction in a Blended 
Learning Environment,« IEEE Access 6 (2018): 77179–77201, https://ieeexplore.ieee.org/docu-
ment/8523678, DOI:10.1109/ACCESS.2018.2879677.
9 Mihai Andronie in Maria Andronie, »Information and Communication Technologies (Ict) Used 
for Education and Training,« Contemporary Readings in Law and Social Justice 6, št. 1 (2014): 
378–386.
10 Nico Schüler, »Modern Approaches to Teaching Sight Singing and Ear Training,« Facta Univer-
sitatis, Series: Visual Arts and Music 6, št. 2 (2021): 83, DOI:10.22190/fuvam2002083s.
MZ_2022_2_FINAL.indd   54 10. 02. 2023   13:51:54
M. Pesek, P. Šavli, M. Marolt: Razvoj platforme Trubadur in novi izzivi v prihajajočih letih
55
pomožnih orodij za usposabljanje in izvajanje, povezano z glasbo, kot je slede-
nje partituram.11
Zanetti in Loh12 sta predlagala spletno rešitev za urjenje posluha za razloče-
vanje tonskih višin. Z uporabo predlagane rešitve sta zbirala podatke o uspešnosti 
udeležencev in njihove povratne informacije. Avtorja sta poročala o pozitivnem 
vplivu predlaganega pristopa na dosežke udeležencev. Ugotovila sta tudi, da bi 
bila za celovito raziskavo učinkov glasbene inteligence in glasbenih sposobnosti 
na glasbene dosežke potrebna obsežna longitudinalna študija. Kiraly in drugi13 
so predlagali alternativni računalniško podprt pristop k vajam. Poročali so, da 
je avdio-vizualna okrepitev pozitivno vpliva na motivacijo dijakov, in poudarili 
prihodnjo uporabo učitelja-računalnika za usposabljanje v prostorsko-časovno 
neodvisnem okolju v nasprotju s tradicionalnim, prostorsko-časovno fiksnim 
pristopom v razredu. Seddon in drugi14 so poročali o izkušnjah udeležencev pri 
prehodu iz razreda v spletno okolje in opazili pozitivne izkušnje pri glasbenem 
usposabljanju desetletje pred tem, ko je takšen pristop postal nujen zaradi pan-
demije Covid-19. V zadnjih dveh letih so zaradi pandemije Covid-19 poročali o 
prehodu s tradicionalnega na učenje na daljavo.15 Čeprav je več vidikov učenja, 
ki jih je mogoče ponoviti na daljavo, je usposabljanje, povezano z glasbo, brez 
ustreznih orodij težje prenesti v oddaljeno okolje.
Poigritev
Trenutne raziskave kažejo, da igre na splošno ne veljajo več za nekaj negativne-
ga ali nejasnega v učnem procesu, temveč za pomembno spodbudo k učenju.16 
11 Prim. Matthias Dorfer, Andreas Arzt in Gerhard Widmer, »Towards Score Following in Sheet 
Music Images,« paper presented at Proceedings of the 17th International Society for Music Infor-
mation Retrieval Conference New York City, USA, 7–11 August 2016, 789–795, DOI:10.5281/
zenodo.1415548.
12 David Zanetti in dr., »Mona Listen: A Web-Based Ear Training Module for Musical Pitch Dis-
crimination,« paper presented at Proceedings of E-Learn 2004: World Conference on E-Learning in 
Corporate, Government, Healthcare, and Higher Education, eds. J. Nall & R. Robson, 2026–2032 
(2004), https://www.learntechlib.org/noaccess/11620/.
13 Zsuzsanna Kiraly, »Solfeggio 1: A Vertical Ear Training Instruction Assisted by the Computer,« 
International Journal of Music Education 40, št. 1 (2003): 41–58, https://journals.sagepub.com/doi/
abs/10.1177/025576140304000105, DOI:10.1177/025576140304000105.
14 Frederick Seddon in Michele Biasutti, »Evaluating a Music E-Learning Resource: The Participants’ 
Perspective,« Computers and Education 53, št. 3 (2009): 541–549, DOI:10.1016/j.compedu.2008.12.011.
15 Alanna Gillis in Laura M. Krull, »COVID-19 Remote Learning Transition in Spring 2020: 
Class Structures, Student Perceptions, and Inequality in College Courses,« Teaching Sociol-
ogy 48, št. 4 (2020): 283–299, https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0092055X20954263, 
DOI:10.1177/0092055X20954263.
16 Cristina Muntean, »Raising Engagement in E-Learning through Gamification,« v The 6th Inter-
national Conference on Virtual Learning ICVL 2012 (Bucharest University Press, 2012), 323–329; 
Richard Van Eck, »Digital Game-Based Learning: It’s not Just the Digital Natives Who are Rest-
less,« EDUCAUSE Review 41, št. 2 (2006): 16; Eric Sanchez, Shawn Young in Caroline Jouneau-
Sion, »Classcraft: From Gamification to Ludicization of Classroom Management,« Education and 
Information Technologies 22, št. 2 (2017): 497–513.
MZ_2022_2_FINAL.indd   55 10. 02. 2023   13:51:54
muzikološki zbornik • musicological annual lviii/2
56
Številni pristopi poigritve se tako uporabljajo pri e-učenju.17 V raziskavah je 
bilo vrednotenju poigritve18 in vključevanju dijakov19 posvečeno veliko po-
zornosti, razvoj specializiranih platform in aplikacij za e-učenje pa je doživel 
razcvet.20
Al-Othman in drugi poročajo o več primerih, v katerih so bila specializi-
rana učna orodja, kot so učne platforme, resne igre in okolja, podprta z igrami, 
uporabljena za izboljšanje učnih rezultatov in povečanje zavzetosti dijakov.21 
Cheng in drugi so opravili pregled sorodnega dela, ki opisuje uporabo resnih 
iger v naravoslovnem izobraževanju od leta 2002 do 2013, in predlagali me-
todologijo, v kateri so analizirane igre, pedagogika in raziskovalne metode.22 
Zaradi motivacije uporabnikov so resne igre na splošno dojete kot učinkovito 
in močno orodje za učenje naravoslovja. Connolly in drugi so v raziskavi preg-
ledali širši spekter iger, kot so jezikovne in zgodovinske igre, igre za samopo-
moč in družbeno usmerjene igre (brezdomstvo, vožnja, urbanizem in druge), 
da bi ugotovili morebitne pozitivne učinke in rezultate običajnih in resnih iger 
na učenje in sodelovanje.23 Poudarili so tudi pomen prihodnjega razvoja resnih 
17 Thomas Connolly, Mark Stansfield in Thomas Hainey, »An Application of Games-Based 
Learning within Software Engineering,« British Journal of Educational Technology 38 (2007): 
416–428, https://bera-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1467-8535.2007.00706.x, 
DOI:/10.1111/j.1467-8535.2007.00706.x; S. C. Ng, Andrew K. Lui in W. S. Lo, »An Interactive 
Mobile Application for Learning Music Effectively,« paper presented at Knowledge Sharing through 
Technology: 8th International Conference on Information and Communication Technology in Teaching 
and Learning, ICT 2013, Hong Kong, China, July 10–11, 2013, ur. Jeanne Lam, Kam Cheong Li, 
Simon K. S. Cheung in Fu Lee Wang (Heidelberg: Springer Berlin, 2013), 148–157, https://link.
springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-45272-7_14, DOI:/10.1007/978-3-642-45272-7_14.
18 Bradley E. Wiggins in Bradley E, »An Overview and Study on the Use of Games, Simulations, and 
Gamification in Higher Education,« International Journal of Game-Based Learning 6, št. 1 (2016): 
18–29, http://services.igi-global.com/resolvedoi/resolve.aspx?doi=10.4018/IJGBL.2016010102, 
DOI:10.4018/IJGBL.2016010102; Simone de Sousa Borges in dr., »A Systematic Mapping on 
Gamification Applied to Education,« paper presented at Proceedings of the 29th Annual ACM 
Symposium on Applied Computing – SAC ’14 (New York: ACM Press, 2014), 216–222, http://
dl.acm.org/citation.cfm?doid=2554850.2554956, DOI:10.1145/2554850.2554956.
19 Caroline E. Morton in dr., »Blended Learning: How Can We Optimise Undergraduate Student 
Engagement?« BMC Medical Education 16, št. 1 (2016): 195, http://bmcmededuc.biomedcentral.
com/articles/10.1186/s12909-016-0716-z, DOI:10.1186/s12909- 016-0716-z.
20 Carolyn Wagner, »Digital Gamification in Private Music Education,« Antistasis 7, št. 1 (2017), 
https://journals.lib.unb.ca/index.php/antistasis/article/view/24904.
21 Maryam A. Al-Othman in dr., »An Adaptive Educational Web Application for Engineering Students,« 
IEEE Access 5 (2017): 359–365, http://ieeexplore.ieee.org/document/7865892/, DOI:10.1109/ 
ACCESS.2016.
22 Meng-Tzu Cheng in dr., »The Use of Serious Games in Science Education: A Review of Selected 
Empirical Research from 2002 to 2013,« Journal of Computers in Education 2, št. 3 (2015): 353–
375, https://link.springer.com/article/10.1007/s40692-015-0039-9, DOI:/10.1007/s40692-015- 
0039-9.
23 Thomas M. Connolly in dr., »A Systematic Literature Review of Empirical Evidence on Com-
puter Games and Serious Games,« Computers & Education 59, št. 2 (2012): 661–686, https://
www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0360131512000619, DOI:/10.1016/j.compedu. 
2012.03.004.
MZ_2022_2_FINAL.indd   56 10. 02. 2023   13:51:54
M. Pesek, P. Šavli, M. Marolt: Razvoj platforme Trubadur in novi izzivi v prihajajočih letih
57
iger, ki bi presegal preproste ugankarske igre, in vključevanja resnih iger v učni 
proces dijakov. Chou je predlagal celoten okvir poigritve. Okvir zajema vse 
vidike poigritve s strukturo v obliki osmerokotnika, pri čemer vsako stran pred-
stavlja osem osnovnih gonilnih sil. Avtor je kot alternativni izraz za poigritev 
predlagal na človeka osredotočeno načrtovanje, ki v nasprotju z osredotoča-
njem na funkcionalnosti optimizira motivacijo človeka v sistemu.24
Pridobivanje informacij iz glasbe
Na področju pridobivanja informacij iz glasbe (angl. music information retrieval 
– MIR) so raziskovalci razvili poigrene aplikacije kot medij za skupno zbiranje 
podatkov.25 Uporabljenih je bilo več pristopov za poigritev glasbenih anotacij 
in zbiranja metapodatkov. Uyar in drugi so predlagali orodje za urjenje ritma, 
osredotočeno na posebno glasbeno zvrst usul v turški glasbi makam (maqam).26 
Kim et al. so predlagali igro Moodswings za označevanje razpoloženja, kjer 
so morali uporabniki narisati razpoloženje na graf prijetnosti in aktivnosti.27 
Zbrali so več kot 50.000 točkovnih oznak (angl. valence-arousal points) za več 
kot 1.000 pesmi. Avtorji so opredelili poigritev kot ključno sestavino vključe-
vanja uporabnikov. Na podoben način sta Mandel in Ellis predlagala spletno 
igro za zbiranje metapodatkov o pesmih, kot sta žanr in instrumentarij.28 Law 
in drugi so ustvarili igro TagATune za anotacijo glasbe in zvoka.29 Igra zbi-
ra primerjalne podatke o zvokih in glasbi, pri čemer uporabniki igrajo igro v 
parih. Avtorji so zbrali odgovore 54 testnih uporabnikov. Osredotočili so se 
tudi na vključenost uporabnikov s tremi vidiki: občutek kompetentnosti za 
24 Yu-kai Chou, »Octalysis: Complete Gamification Framework,« Yu-kai Chou:Gamification & Be-
havioral Design, dostop 27. aprila 2020, https://yukaichou.com/gamification-examples/octalysis- 
complete-gamification-framework/.
25 Richard A. Bartle, »Information Reconstruction: Unpicking the GamifIR call for Papers,« paper 
presented at Proceedings of the First International Workshop on Gamification for Information Re-
trieval: GamifIR@ECIR ’14, Amsterdam, The Netherlands, April 13 (New York, NY: Association for 
Computing Machinery, 2014), DOI:/10.1145/2594776.2597423.
26 Burak Uyar in Barıs Bozkurt, »An Interactive Rhythm Training Tool for Usuls of Turkish Makam 
Music, « paper presented at 5th Int. Workshop on Folk Music Analysis (FMA), Paris, France, 10–
12 June 2015 (Paris: University Pierre et Marie Curie, 2015), 126–129, https://zenodo.org/re-
cord/1211661, DOI:10.5281/ZENODO.1211661.
27 Youngmoo E. Kim, Erik M. Schmidt in Lloyd Emelle, »MoodSwings: A Collaborative Game 
for Music Mood Label Collection,« paper presented at ISMIR 2008: 9th International Conference 
on Music Information Retrieval, Drexel University, Philadelphia, PA, USA, September 14–18, 2008, 
ur. Juan Pablo Bello, Elaine Chew in Douglas Turnbull, 231–236, https://archives.ismir.net/is-
mir2008/paper/000257.pdf.
28 Michael I. Mandel in Daniel P. W. Ellis, »A Web-Based Game for Collecting Music Metadata,« 
Journal of New Music Research 37, št. 2 (2008): 151–165, DOI:10.1080/09298210802479300.
29 Edith Law in dr., »TagATune: A Game for Music and Sound Annotation,« paper presented at 
Proceedings of the International Conference on Music Information Retrieval, ISMIR 2007, Vienna, 
September 23–27, 2007, https://www.semanticscholar.org/paper/TagATune%3A-A-Game-for- 
Music-and-Sound-Annotation-Law-Ahn/50bae0a30cf26601cb14574a53c990bda744e7fa.
MZ_2022_2_FINAL.indd   57 10. 02. 2023   13:51:54
muzikološki zbornik • musicological annual lviii/2
58
uporabnika, prijetnost in čutna uporabniška izkušnja ter možnost povezova-
nja s partnerjem. Burgoyne in drugi so predstavili igro z imenom Hooked za 
raziskovanje »udarnosti« pesmi na podlagi odgovorov 26 uporabnikov.30 Nabor 
podatkov je bil sestavljen iz 32 pesmi. Aljanaki in drugi so razvili »igro z name-
nom« za zbiranje čustvenih odzivov na glasbo. Zbrali so več kot 15.000 odzivov 
od 1.595 udeležencev.31
Na splošno so v skupnosti MIR razvite aplikacije služile predvsem kot medij 
za zbiranje podatkov. Glede na sorodno delo na to temo v MIR predlagane igre, 
ki so bile narejene za zbiranje podatkov manjših skupin uporabnikov, običajno 
niso poudarjale vključenih elementov poigritve, medtem ko so avtorji tistih iger, 
ki so bile razvite za večje število uporabnikov, prav tako poročali, da sta poigritev 
in vključevanje uporabnikov pomembna vidika za uspeh njihovih aplikacij. Pre-
dlaganih je bilo tudi več nekomercialnih aplikacij za učenje glasbe, ki so vključe-
vale poigritev, da bi dosegle zavzetost in izboljšale uspešnost dijakov. Na primer, 
Gomes in drugi so za učenje glasbe predlagali aplikacijo Flappy Crab, klon znane 
igre Flappy Bird.32 Rizqyawan et al. so predlagali pustolovsko igro za učenje 
glasbene teorije in posluha.33 Poročali so o znatnem izboljšanju rezultatov pri 
preizkusih dojemanja relativnih intervalov pri štiridesetih osnovnošolcih.
Komercialne rešitve
Za samostojno učenje glasbe je bilo predlaganih več pristopov. V zadnjem 
desetletju je bilo razvitih veliko različnih aplikacij za učenje instrumentov v 
obliki aplikacij za mobilne naprave, ki so na voljo v trgovinah Google Play in 
Apple App. Več aplikacij vključuje tudi elemente poigritve. Med različnimi 
instrumenti je najbolj zastopano učenje klavirja. Ena izmed najbolj priljub-
ljenih poigrenih platform za učenje instrumentov je Yousician.34 Podobno 
30 Mandel in Ellis, »A Web-Based Game for Collecting Music Metadata.«
31 Anna Aljanaki, Frans Wiering in Remco Veltkamp, »Collecting Annotations for Induced Musi-
cal Emotion via Online Game with a Purpose Emotify,« Technical Report Series 2014.UU- CS-
2014-015 (2014), https://www.semanticscholar.org/paper/Collecting-annotations-for-induced- 
musical-emotion-Aljanaki-Wiering/7159b180c729795b998c53ef735bb91bb1a70d81.
32 Cristina Maria Cardoso Gomes in dr., »Project Flappy Crab: An Edugame for Music Learning,« 
Competencies in Teaching, Learning and Educational Leadership in the Digital Age, ur. J. Michael Spector, 
Dirk Ifenthaler, Demetrios G. Sampson, Pedro Isaias (Cham: Springer, 2016), 287–301, https://link.
springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-30295-9_18, DOI:10.1007/978-3-319-30295-9_18.
33 Muhammad Ilham Rizqyawan in Galih Hermawan, »Adventure Game as Learning Media for 
Introducing Music Interval and Ear Training to Kids,« paper presented at 2015 International 
Conference on Automation, Cognitive Science, Optics, Micro Electro-Mechanical System, and Infor-
mation Technology (ICACOMIT), 172–175, http://ieeexplore.ieee.org/document/7440200/, 
DOI:10.1109/ICACOMIT.2015.7440200.
34 https://yousician.com/ – na voljo tudi v trgovinah App in Play; Anamaria Claudia Eli. »Platforma 
de educație muzicală ‘Yousician’,« Tehnologii informatice şi de comunicaţii în domeniul muzical 8, št. 
1 (2017): 37–41, https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=596853.
MZ_2022_2_FINAL.indd   58 10. 02. 2023   13:51:54
M. Pesek, P. Šavli, M. Marolt: Razvoj platforme Trubadur in novi izzivi v prihajajočih letih
59
priljubljena je aplikacija Simply piano.35 Synthesia36 vizualno predstavlja 
klavirski trak (angl. piano roll) in tako olajša prve korake pri vadbi klavirja, 
ne da bi uporabnik potreboval znanje o notnem zapisu. Projekt z imenom 
ForteRight je med drugimi podobnimi pristopi za podoben namen predla-
gal tudi klavirski trak. Druga priljubljena možnost za učenje klavirja je My 
Piano Assistant.37 Od drugih instrumentov so dobro zastopani tudi kitara 
in pihala. Poleg programa Yousician, ki podpira tudi učenje kitare, ponuja 
zelo poigrena aplikacija za učenje kitare Rocksmith38 izkušnjo, podobno 
igri Guitar Hero, in je na voljo tudi za uporabnike osebnih računalnikov in 
konzol (Microsoft XBOX 360 in Sony Play Station 3). Za pihala aplika-
cija Tonestro39 ponuja podobno izkušnjo za dijake flavte. Aplikacija Finger 
Charts ponuja flavtistom, saksofonistom, oboistom in klarinetistom orodje 
za vadbo položajev prstov. Tudi za glasbeno teorijo in učenje posluha je 
na voljo več aplikacij. Aplikacija Tenuto40 ponuja 24 vrst vaj za glasbeno 
teorijo v obliki kviza. Podobno aplikacija ABRSM Theory Works41 ponuja 
kvizu podobno okolje za vadbo glasbene teorije. Nekatere aplikacije v svoje 
platforme običajno vključujejo uporabniške profile in deljenje dosežkov. Na 
primer, aplikacija MusicTheoryPro vključuje elemente uporabniških profi-
lov in deljenja dosežkov med uporabniki aplikacije.42 Vendar je večina raz-
položljivih komercialnih aplikacij osredotočena na mladostnike ali odrasle 
uporabnike. Serdaroglu je opravil pregled približno 60 aplikacij v trgovini 
Apple App Store, ki so bile na voljo leta 2018, in raziskoval njihovo mo-
rebitno uporabo v predšolskem in osnovnošolskem izobraževanju.43 Odkril 
je, da je le majhna podskupina razpoložljivih aplikacij za urjenje glasbene-
ga sluha, ki jih najdemo v trgovini Apple App Store, namenjena mlajšim 
otrokom.
35 https://www.joytunes.com/ – prav tako na voljo v trgovinah App in Play.
36 »A Fun Way to Learn How to Play the Piano,« Synthesiagame, dostop 24. oktobra 2022, https://
synthesiagame.com/; Thomas E. Brow in Nico Benitez, »Method and System for Interactive Mu-
sical Game,« Google Patents (2010), https://patents.google.com/patent/US8445767B2/en.
37 Na voljo v trgovinah Play in App Store
38 https://www.ubisoft.com/en-us/game/rocksmith.
39 »Learn to Play a Brass or Woodwind Instrument,« Tonestro, dostop 24. oktobra 2022, https://
www.tonestro.com/.
40 https://www.musictheory.net/products/tenuto – na voljo tudi v App store.
41 Na voljo v trgovini App store.
42 http://musictheorypro.net – prav tako na voljo v App store.
43 Emine Serdaroglu, »Ear Training Made Easy: Using IOS Based Applications to Assist Ear Train-
ing in Children,« European Journal of Social Science Education and Research 5, št. 3 (2018): 202–209, 
http://archive.sciendo.com/EJSER/ejser.2018.5.issue-3/ejser-2018-0071/ejser-2018-0071.pdf, 
DOI:10.2478/ejser-2018-0071.
MZ_2022_2_FINAL.indd   59 10. 02. 2023   13:51:55
muzikološki zbornik • musicological annual lviii/2
60
Platforma Trubadur
Trubadur je odprtokodna spletna platforma za urjenje glasbenega posluha. Cilj 
platforme je postati dopolnilno orodje za individualno vadbo in opravljanje 
domačih nalog, ki dijakom in učiteljem zagotavlja takojšnje povratne informa-
cije in predstavlja IKT pripomoček za vodeno učenje, ki je komplementaren 
obstoječim procesom in orodjem. Platforma vsebuje več elementov poigritve, 
vključno s takojšnjimi povratnimi informacijami, ravnmi, lestvicami in avatarji.
Platforma vključuje aplikacije za ritmični in intervalni narek, z željo po 
razbremenitvi učiteljev pri pripravi in avtomatiziranem ocenjevanju učenče-
vih domačih nalog. Aplikacija ustvarja, pregleduje in popravlja vaje ter učitelju 
omogoča vpogled v uspešnost dijakov, dijakom pa daje takojšnjo povratno in-
formacijo in možnost izboljšanja razumevanja trenutne vaje. Poleg tega plat-
forma zmanjšuje učiteljevo obremenjenost z generiranjem vaj, saj učitelju ni 
potrebno ročno generirati in popravljati vaj.
Tehnične specifikacije
Platforma je bila razvita kot odzivna spletna aplikacija, ki se dobro prilaga-
ja mobilnim napravam. Na ta način sta razvoj in vzdrževanje platforme po-
enostavljena, saj je platforma dostopna prek brskalnika na vseh glavnih plat-
formah – Windows, Linux, MacOS X za namizna okolja ter Android in iOS 
za mobilne naprave. Platforma omogoča intuitivno nadgradljivost aplikacij in 
razrešitev z novimi vrstami aplikacij. Aplikacije vključujejo več možnosti po-
igritve. Možno je tudi prilagajanje vaj glede na uporabnikove osebne preferen-
ce ter prilagajanje težavnosti vaj glede na (pred)znanje.
Aplikaciji za intervalni in ritmični narek
Intervalni narek
Sprva smo razvili dve aplikaciji s samodejnim generiranjem vaj za intervalni in 
ritmični narek. Prva razvita aplikacija na platformi Trubadur je bila intervalni 
narek. Zaslon aplikacije je prikazan na Sliki 1: zaslonski posnetek aplikacije za 
vadbo intervalnega nareka. Zaslon se prilagaja orientaciji mobilne naprave: a) 
pokončna postavitev in b) ležeča postavitev. Vaja je sestavljena iz petih interval-
nih zaporedij. Vsako intervalno zaporedje je sprva zaigrano, prva nota zaporedja 
pa se samodejno prikaže v notnem zapisu. Učenčeva naloga je, da prepozna sli-
šane tone in jih vnese v prikazani notni zapis. Dijak lahko svoj odgovor vnese s 
klikom na klavirsko tipkovnico, ki je prikazana pod notnim zapisom.
Samodejno zgenerirane vaje so razdeljene na štiri ravni. Težavnost posame-
zne ravni je ustrezala posameznemu konferenčnemu obdobju, vsaka pa je bila 
razdeljena na dodatne štiri težavnostne (pod)ravni. Vaje so podpirale tudi več 
elementov poigritve, kot so značke in pogledi na lestvico. Z napredovanjem se 
MZ_2022_2_FINAL.indd   60 10. 02. 2023   13:51:55
M. Pesek, P. Šavli, M. Marolt: Razvoj platforme Trubadur in novi izzivi v prihajajočih letih
61
v igrah povečuje število not, generirana zaporedja vključujejo več specifi čnih 
intervalov (tritonski, kromatični pristopi) v izmeničnih smereh, več nepopol-
nih konsonanc kot popolnih konsonanc in več disonanc kot konsonanc. Ker je 
Peter Šavli didaktično povezal algoritemske rešitve s pevskim obsegom, lahko 
učenci intervale med zapisovanjem s klaviaturo pevsko preverjajo, jih ponotra-
njijo in bolje napredujejo. Vaje se lahko zapisujejo sproti (noto vpišemo takoj, 
ko jo algoritem predvaja) ali pa po končanem predvajanju v celoti.
Ustvarjanje smiselnih psevdonaključnih intervalnih zaporedij je netrivialen 
proces. Razvili smo algoritem za generiranje zaporedij, ki upošteva več vidikov 
kompleksnosti zaporedja: dolžino zaporedja, velikost intervalov in pogostost po-
javljanja intervalov. S pomočjo učiteljev smo analizirali njihova obstoječa gradiva 
in oblikovali začetne porazdelitve pojavljanja intervalov za različne težavnostne 
stopnje. Poznavanje porazdelitev intervalov je potrebno za generiranje psevdonak-
ljučnih vaj, da bi dosegli njihovo različno težavnost, pa tudi, da bi bile vaje smiselne.
Slika 1: Zaslonski posnetek aplikacije za vadbo intervalnega nareka. Zaslon se prilagaja 
orientaciji mobilne naprave.
MZ_2022_2_FINAL.indd   61 10. 02. 2023   13:51:55
muzikološki zbornik • musicological annual lviii/2
62
Uporaba zgolj naključnih zaporedij glasbeno ne bi bila »smiselna«: če bi bil 
na primer interval prime v izhodnem zaporedju prisoten z enako pogostostjo 
kakor drugi intervali (npr. mala terca), bi bilo izhodno zaporedje naključno, 
ne pa smiselno, saj se takšne kombinacije v glasbi redko pojavljajo. Zbrane 
porazdelitve intervalov so bile vključene kot privzete vrednosti algoritma za 
ustvarjanje intervalnega zaporedja. Da bi ohranili prilagodljivost platforme, 
smo implementirali vmesnik za spreminjanje teh vrednosti, da bi ustrezale po-
trebam posameznega učitelja. Rezultat algoritma za generiranje zaporedja je 
intervalno zaporedje, ki ga določajo omejitve glede dolžine zaporedja, velikosti 
intervala in intervalnih porazdelitev. Peter Šavli je ritmične vaje didaktično 
zasnoval kot dvotaktne fraze, kjer je en takt relativno prelahek, dva takta pa sta 
relativno tako zahtevna, da ju je težko zapisati v prvem poskusu.
Ritmični narek
Druga razvita aplikacija je bila ritmični narek. Uporabniški vmesnik ritmične 
aplikacije sledi običajnim korakom v praksi: dijaki poslušajo ritmično zapored-
je, ki ga morajo zapisati v notnem zapisu. Glavni del uporabniškega vmesnika 
aplikacije za ritmični narek (Slika 2a – glavni zaslon aplikacije za ritmični na-
rek na mobilni napravi, glavni pogled aplikacije) zato vključuje dve vrsti notne-
ga črtovja, ki prikazujeta vhodno ritmično zaporedje, in vmesnik za vnos ritma. 
Zgornje (manjše) notno črtovje prikazuje celotno zaporedje z rdečim pravoko-
tnikom, ki označuje območje, prikazano na spodnjem notnem črtovju, kamor 
uporabnik vnese svoj odgovor na narek. Vajo je mogoče večkrat predvajati in jo 
med predvajanjem ustaviti.
Vsaka vaja se prične z metronomom, ki označuje taktovski način, temu pa 
sledi predvajanje ritmičnega nareka. Dijak lahko prilagodi hitrost in glasnost 
predvajanja. Narek se predvaja z zvokom orgel. Zvok je bil izbran v pogovo-
ru z učitelji glasbene teorije zaradi hitrega začetka, enakomernega trajanja in 
jasnega konca (angl. offset) zvočne predloge. Čeprav se zvok klavirja pogosto 
uporablja za intervalni narek, vendar zvok po udarcu na klavirsko tipko dlje 
časa izzveneva oz. sam »udarec« na tipko ne traja dlje časa, kar lahko povzroči 
nejasnosti pri določanju dolžine dogodka (npr. pavze).
Čeprav obstaja več uveljavljenih smernic za razvoj uporabniškega vmesnika, 
je specifičnost ritmičnih vaj razkrila zanimiv izziv uporabniške izkušnje. Tip-
kovnica za vnos ritma podpira različne ritmične vnose: dolžine not in pavz, de-
litve in sinkopiranje. Da bi se prilagodili majhnim zaslonom mobilnih naprav, 
so vhodi razdeljeni na dve postavitvi: na osnovni postavitvi so prikazane najpo-
gostejše dolžine not in pavz. S tipkami za delitev in sinkopiranje se postavitev 
spremeni in prikaže niz dodatnih možnosti vnosa, kot je prikazano na Sliki 2b 
(sekundarna postavitev vnosne tipkovnice z možnostmi za dodajanje in spre-
minjanje podrazdelkov je prikazana na desni). Ob upoštevanju obeh usmeritev 
zaslona se vnos dodatno prilagodi v ležeči postavitvi naprave, kot je prikazano 
MZ_2022_2_FINAL.indd   62 10. 02. 2023   13:51:55
M. Pesek, P. Šavli, M. Marolt: Razvoj platforme Trubadur in novi izzivi v prihajajočih letih
63
na Sliki 3 (postavitev aplikacije za ritmični narek na mobilni napravi v ležeči 
postavitvi zaslona). Zgornja (manjša) vrstica je odstranjena, spodnja vrstica pa 
je povečana čez zgornjo polovico zaslona.
Aplikacija za ritmični narek vključuje generator vaj, ki lahko ustvari vaje 
različnih težavnostnih stopenj. Težavnost ritmične vaje je odvisna od več pa-
rametrov, glede na vključenost tonskih trajanj in istoimenskih pavz (od celink 
do dvaintridesetink), ritmičnih posebnosti (duole, triole, sinkope), kombina-
cije omenjenih tonskih trajanj in njihovega števila v posameznem nareku. Za 
ustvarjanje smiselnih naključnih zaporedij je treba uravnavati porazdelitve teh 
parametrov, sicer lahko pri generiranju nastanejo glasbena nesmiselna in (glas-
beno gledano) nerealna zaporedja. Tudi težavnost takšnih zaporedij bi bila zelo 
različna, kar bi vplivalo na motivacijo dijakov. 
Za začetne vrednosti porazdelitve parametrov smo analizirali obstoječa učna 
gradiva, ki so jih izdelali in zagotovili učitelji. Z njihovo pomočjo smo gradiva 
razdelili na šestnajst različnih težavnostih stopenj, ki so temeljile na učnem na-
črtu. Rezultat tega pristopa so naključno generirana zaporedja, ki so primerno 
težka in glasbeno smiselna, zato dijaka individualno pritegnejo z zadostno te-
žavnostjo, hkrati pa ga ne preobremenijo s pretežkimi, prelahkimi ali nesmisel-
nimi zaporedji. Šestnajst težavnostnih stopenj vključuje težavnostne standarde v 
razponu osnovne glasbene šole, konservatorija in akademske sfere. Ravni so raz-
deljene na štiri glavne ravni, vsaka glavna raven pa je razdeljena na dodatne štiri 
Slika 2: Glavni zaslon aplikacije za ritmični narek na mobilni napravi (levo). Primarni 
vmesnik za vnos ritma je prikazan pod notnim črtovjem. Sekundarna postavitev tipkovnice 
z možnostmi za dodajanje in spreminjanje podrazdelkov je prikazana na desni.
MZ_2022_2_FINAL.indd   63 10. 02. 2023   13:51:55
muzikološki zbornik • musicological annual lviii/2
64
manjše ravni. Ravni so označene s številkami (11–14, 21–24, 31–34 in 41–44), 
pri čemer prva številka ustreza glavni oz. najvišji težavnostni stopnji, druga šte-
vilka pa nižji težavnosti stopnji. Porazdelitve parametrov za vsako raven so bile 
določene kot privzete vrednosti za ustvarjanje vaj v aplikaciji za ritmični narek. 
Vendar lahko posamezni učitelji dodatno spremenijo porazdelitve v skladu s svo-
jim specifi čnim učnim načrtom.
Poigritve na platformi Trubadur
Da bi povečali motivacijo dijakov za uporabo aplikacije, smo jo obogatili z ele-
menti poigritve. Uporabljamo tri elemente poigritve, ki se nanašajo na uspeš-
nost dijakov: ustvarjanje uporabniškega profi la in avatarja, značke za dosežke, 
stopnje napredovanja in vodilno tablo. Stopnje napredovanja (Slika 4a prika-
zuje pot skozi različne nivoje) in značke za dosežke (Slika 4b prikazuje značke, 
pridobljene med učenjem) so vidne na začetnem zaslonu dijaka. Z reševanjem 
več vaj in napredovanjem po težavnostnih stopnjah dijaki zvišujejo svojo raven 
znanja. Ravni, ki so jih predlagali učitelji, predstavljajo dosežke dijaka skozi 
popotovanje po različnih oblikah vključenosti v glasbeno skupnost – od lo-
kalnega orkestra do različnih tekmovanj in mednarodnih institucij. Značke, 
prikazane na Sliki 4b, odražajo tri različne vidike napredka dijakov. Prvi vidik 
je natančnost, ki se nanaša na dokončanje vaje brez določenega števila napak 
(od 50 % do 100 % pravilnih odgovorov). Drugi vidik je kontinuiteta učenčeve 
uporabe platforme in se nanaša na igranje vaje določeno število dni zapored – 
tri dni, pet dni, teden, dva tedna, mesec. Tretji vidik je učenčeva hitrost čas, po-
treben za dokončanje vaje v petminutnih intervalih, od 25 minut do 5 minut.
Slika 3: Postavitev aplikacije za ritmični narek na mobilni napravi v ležeči postavitvi za-
slona. Vnosna tipkovnica je preurejena, da bi uporabniku olajšala izkušnjo v tem položaju.
MZ_2022_2_FINAL.indd   64 10. 02. 2023   13:51:56
M. Pesek, P. Šavli, M. Marolt: Razvoj platforme Trubadur in novi izzivi v prihajajočih letih
65
Slika 4: Elementi poigritev v platformi. Levi zaslon prikazuje pot skozi različne nivoje, 
desni zaslon pa značke, pridobljene med učenjem.
V svojem profi lu lahko dijaki nastavijo ali spremenijo tudi svojo profi lno sliko, 
uporabniško ime, institucijo in šolsko leto (Slika 5a – zaslona uporabniškega 
profi la in lestvice najboljših), z grafi čnim prikazom zbranih točk in doseženih 
ravni, ter opazujejo lestvico (Slika 5b – uporabnik lahko opazuje zbrane točke 
drugih igralcev na zaslonu lestvice najboljših). Na lestvici so prikazane kumu-
lativne točke, ki so jih posamezni igralci zbrali med uporabo platforme. Več 
točk lahko dijak doseže tako z več rešenimi vajami kot s povečanjem težavnosti 
vaj. Dijaki lahko opazujejo svojo uspešnost in jo primerjajo z drugimi igralci. S 
klikom na enega od uporabnikov platforme se prikaže profi lna stran izbranega 
uporabnika z njegovimi doseženimi ravnmi in značkami.
MZ_2022_2_FINAL.indd   65 10. 02. 2023   13:51:56
muzikološki zbornik • musicological annual lviii/2
66
Slika 5: Zaslona uporabniškega profila in lestvice najboljših. Uporabnik lahko nastavi svoj 
avatar in spremeni podatke o svojem profilu (levo). Uporabnik lahko opazuje zbrane točke 
drugih igralcev na zaslonu lestvice najboljših (desno).
Eksperimenti
Evalvacija intervalnega nareka
Pri raziskavi v šolskem letu 2018/19 so nam pomagali dijaki prvega in druge-
ga letnika Konservatorija za glasbo in balet Ljubljana ter njihovi učitelji. Po 
izkušnjah učiteljev imata ta dva letnika običajno največ težav pri prilagajanju 
na povečano obremenitev in zahtevnost ob vpisu na konservatorij, saj se nižje 
glasbene šole razlikujejo po zahtevnosti. V pričakovanju učinkovitosti platfor-
me bi lahko aplikacija za intervalni glasbeni narek ponudila zanimivo okolje za 
prilagajanje povečani zahtevnosti na ravni konservatorija z izboljšanjem njiho-
ve izvedbe na nevsiljiv način vadenja.
MZ_2022_2_FINAL.indd   66 10. 02. 2023   13:51:56
M. Pesek, P. Šavli, M. Marolt: Razvoj platforme Trubadur in novi izzivi v prihajajočih letih
67
Dijaki so platformo aktivno uporabljali en mesec med poukom in doma, 
nato pa je sledil izpit, ki je ocenil njihovo uspešnost pri prepoznavanju inter-
valov. Da bi ocenili učinek platforme na uspešnost dijakov, smo jih razdelili 
v testno in kontrolno skupino. Analizirali smo rezultate izpita in primerjali 
uspešnost obeh skupin.
V testni skupini je bilo šest dijakov prvega letnika in pet v kontrolni skupi-
ni. V drugem letniku je bilo trinajst dijakov v testni skupini in devet v kontrolni 
skupini. Če povzamemo, je bilo v kombinirani testni skupini devetnajst dijakov 
in štirinajst dijakov v kombinirani kontrolni skupini.
Konec naše študije je sovpadal s koncem šolskega leta, ko so dijaki opravljali 
zaključni izpit. Izpit je potekal na običajen način, tako da je učitelj na klavirju 
igral intervalna zaporedja, dijaki pa so svoje odgovore pisali na papir. Dijaki 
prvega letnika, ki so uporabljali platformo (testna skupina), so v povprečju do-
segli 69,8 %, kar je bilo za 9,2 % bolje od dijakov, ki niso uporabljali platforme 
(kontrolna skupina), ki so v povprečji dosegli 60,6 %. Pri dijakih drugega letni-
ka je bila ta razlika bistveno manjša (približno 1 %), saj so dijaki testne skupine 
v povprečju dosegli 73,4 %, dijaki kontrolne skupine pa 72,2 %.
Da bi ocenili pomembnost razlik med rezultati izpitov, smo v obeh letnikih 
izvedli Mann-Whitneyjev U-test med skupinami. Pri dijakih prvega letnika 
je bila verjetnost različne porazdelitve 0,17 (p=0,1, U=8) in s tem statistično 
značilna, medtem ko je verjetnost različne porazdelitve v skupinah drugega 
letnika ostala visoka pri 0,90, torej nepomembna (U=52, p=0,34). Povprečja 
porazdelitev pomenijo bistveno večji (pozitiven) vpliv na rezultate izpitov pri 
dijakih prvega letnika kot pri dijakih drugega letnika. Vendar so bile skupine 
zaradi relativne majhnosti konservatorija majhne, kar prav tako omejuje stati-
stični vpogled v njihovo uspešnost. Da bi dodatno ocenili učinek na uspešnost 
dijakov, smo izvedli test naključne izbire na dveh neodvisnih vzorcih s 5.000 
ponovitvami in opazili, da je bil odstotek povprečne razlike enak ali večji od 
dobljene vrednosti ter je dosegel 0,15 za skupine dijakov prvega letnika in 
0,76 za skupine dijakov drugega letnika. V primeri uspešnosti testne skupine 
dijakov prvega letnika vrednost kaže na razmeroma majhno možnost (15 %) 
za statistično značilno izboljšanje rezultatov dijakov testne skupine napram 
kontrolni skupini.
Glede na razliko med dijaki obeh letnikov ta rezultat lahko pripišimo 
dodatnim izkušnjam in znanju, ki so jih dijaki drugega letnika pridobili med 
konvencionalno prakso, opravljeno v prvem letu obiskovanja konservatorija. 
Kljub temu se platforma izkaže kot koristna za pospešitev učnega procesa 
med dijaki prvega letnika, kar so kot koristno izpostavili tudi učitelji konser-
vatorija. Zato je bila predlagana longitudinalna študija, s katero bi temeljito 
opazovali vpliv uporabe platforme v višjih letnikih in jo optimizirali za dijake 
z več znanja.
MZ_2022_2_FINAL.indd   67 10. 02. 2023   13:51:56
muzikološki zbornik • musicological annual lviii/2
68
Evalvacija ritmičnega nareka
V šolskem letu 2019/20 smo dijakom predstavili aplikacijo za ritmični narek. 
Zopet smo izvedli eksperiment s prvima dvema letnikoma na konservato-
riju in analizirali tudi rezultate kontrolne in testne skupine dijakov z opa-
zovanjem njihove uspešnosti pri običajnem testu v razredu. Analizirali smo 
rezultate izpita in primerjali ocene znotraj skupin in med njimi. Rezultati 
izpita so bili ocenjeni z ocenami od 1 (najslabša ocena) do 5 (najboljša oce-
na). Dijaki prvega letnika kontrolne skupine so dosegli povprečno oceno 4,3, 
dijaki testne skupine pa povprečno oceno 4,5 (4 % povprečje). Rezultati so 
bili statistično preverjeni z Mann-Whitneyjevim U-testom in razlika ni bila 
statistično značilna (U=16, p=0,05). Večja razlika je bila opažena pri dijakih 
drugega letnika, kjer je kontrolna skupina dosegla povprečno oceno 3,58, 
testna skupina pa 4,44 (19 % boljša ocena, kar je pomembna razlika, U=24, 
p=0,001). Ker so boljši rezultat dosegli dijaki, ki so uporabljali aplikacijo za 
ritmični narek, lahko potrdimo, da je uporaba aplikacije pozitivno vplivala 
na njihovo uspešnost pri izpitu. Ker sta bili obe skupini razmeroma majhni, 
smo za primerjavo skupinskih povprečij uporabili tudi metodo ponovnega 
vzorčenja. Pri 1.000 ponovitvah je metoda ocenila 69,2-odstotno verjetnost, 
da je bil povprečni rezultat testne skupine večji od povprečnega rezultata 
kontrolne skupine za skupini dijakov prvega letnika. Za rezultate drugega 
letnika je algoritem pri 1.000 ponovitvah ocenil, da je ta verjetnost 99,6 %. Te 
ocene so potrdile Mann-Whitneyjev U-test, zato so pokazale, da so se dijaki, 
ki so uporabljali aplikacijo, pri izpitu bolje odrezali.
Evalvacija daljšega obdobja uporabe v času zaprtja šol med epidemijo Covid-19
V primerjavi s prejšnjimi raziskavami je bil eksperiment v šolskem letu 
2020/21 izveden v trimesečnem obdobju, da bi se izognili potencialni pri-
stranskosti novitete (angl. novelty bias) iz preteklih raziskav in vplivom na 
motivacijo dijakov. Ker platforma ni vključevala funkcionalnosti, ki bi omo-
gočale dolgotrajno in izvenrazredno interakcijo z učitelji, smo dodali module 
domačih nalog in izzivov, ki so tedensko dodajali nove izzive. Dijaki so se 
hitro seznanili s platformo in jo sprejeli kot glasbeno-izobraževalno orodje. 
Glede na eksperimentalno postavitev, ki je bila posebej zasnovana tako, da 
je čim manj posegala v ustaljeno učenje v razredu in zunaj njega, se je število 
novih registracij uporabnikov znotraj platforme povečalo za večje število od 
predvidenega. Na koncu je bilo število dijakov, ki so uporabljali platformo v 
prvem mesecu eksperimenta, večje od števila dijakov, ki jim je bila sama plat-
forma v prvem tednu predstavljena. Za število prijav in igranih iger rezultati 
kažejo, da so dijaki po treh mesecih uporabe platformo še vedno uporabljali 
tedensko. Rezultati tega poskusa so presegli tudi pričakovanja avtorjev. Na 
splošno sklepamo, da se je vključenost dijakov v platformo ohranila tudi po 
MZ_2022_2_FINAL.indd   68 10. 02. 2023   13:51:56
M. Pesek, P. Šavli, M. Marolt: Razvoj platforme Trubadur in novi izzivi v prihajajočih letih
69
trimesečnem obdobju in domnevamo, da se bo ohranila tudi po zaključku 
eksperimenta.
Tudi smernice Covid-19, ki so vplivale na prisotnost dijakov v šoli, niso 
bistveno vplivale na vključenost dijakov v platformo. Čeprav je bilo priča-
kovano, da se bo njihova zavzetost nekoliko zmanjšala, so dijaki platformo 
še naprej uporabljali za urjenje posluha. To pripisujemo dejstvu, da je učenje 
slušnih vaj v domačem okolju težko brez orodij, podprtih z IKT, in dejstvu, 
da je učitelj prek platforme lahko ustvarjal neobvezne domače naloge, med-
tem ko so dijaki, ki so bili platforme že vajeni, platformo še naprej uporabljali 
doma.
Iz izbranih podatkov tekom eksperimenta smo ugotovili, da dijaki niso 
pretirano marali dizajna platforme, ki je bil po njihovem mnenju preveč 
otroški. Ko si bile platformi dodane nove aplikacije in funkcije, je platfor-
ma ohranila obliko, ki je potencialno uporabna za mlajše občinstvo (osnov-
nošolce). Zato bi bilo treba s temeljitejšo analizo uporabniške izkušnje za 
ciljno skupino na ravni konservatorija preoblikovati zasnovo platforme s 
sodobnejšim videzom. S tega vidika bo naše prihodnje delo obsegalo pre-
oblikovanje sodobnejše platforme v slogu mobilne aplikacije, kot je prika-
zano na Sliki 6.
Slika 6: Okvirni osnutek sodobnejše postavitve za platformo Trubadur.
MZ_2022_2_FINAL.indd   69 10. 02. 2023   13:51:57
muzikološki zbornik • musicological annual lviii/2
70
Ostajajoči izzivi
Glede na rezultate obstaja več vidikov te študije, ki jih je še potrebno nasloviti. 
Medtem ko je bil vpliv na uspešnost dijakov že predhodno ovrednoten in se je iz-
kazal za pozitivnega pri izpitih iz ritmičnega in intervalnega nareka, je potrebno 
vpliv uporabe orodja IKT namesto običajnega pisala in papirja na druge kompe-
tence dijakov še raziskati na podoben način kot problem pisanja proti tipkanju.44
Glede na fizično lokacijo dijakov smo opazili, da je bila platforma uporablje-
na med učenjem na daljavo, pa tudi med učenjem v razredu. Domača naloga, ki 
so jo dobili dijaki, ni bila vključena v oceno njihove uspešnosti na tradicionalen 
način (tj. ocene domače naloge). Vendar je bila domača naloga močno povezana 
z delom v razredu, zato so učitelji lahko delno vplivali na motivacijo dijakov. 
Čeprav ta vpliv ne zmanjšuje rezultatov te študije, rezultatov tudi ne bi smeli 
posploševati na uporabo platforme za individualno ali od učnega načrta neodvi-
sno usposabljanje.
V zvezi s povratnimi informacijami dijakov o njihovi izkušnji s platformo je 
bilo podanih več pripomb o vizualnem izgledu platforme. Obstaja možnost, da 
bi drugačna zasnova platforme pozitivneje vplivala na sodelovanje dijakov med 
eksperimentom. Ker so bili ti komentarji zbrani po eksperimentu, je potrebno 
to hipotezo še ovrednotiti.
Zaradi majhnega števila dijakov, ki obiskujejo konservatorij, je število ude-
ležencev v tej študiji manjše od želenega. Poleg tega sta bila zaradi razmer 
v epidemiji Covid-19 dostop in zanesljivost komunikacije z dijaki otežena v 
primerjavi s prejšnjimi študijami izvedenimi v tem okolju. Po drugi strani pa 
so te razmere avtorjem omogočile tudi opazovanje morebitnih razlik v sode-
lovanju dijakov v dveh različnih učnih okoljih (na daljavo in v razredu), ki sta 
bili uporabljeni zaradi pandemije Covid-19. Takšno opazovanje bi bilo precej 
težko ponoviti v razmerah brez pandemije, saj bi to zahtevalo precejšnjo pre-
kinitev učnega procesa, poleg tega pa bi ga bilo nemogoče izvesti brez izrecne 
odobritve pristojnega državnega organa. Glede na izzive zbiranje podatkov 
med zaprtjem šol menimo, da zbiranje podatkov v tej študiji zaradi navedenih 
omejitev ni bilo na predvidenem nivoju. Ne glede na to pa nam je ravno spre-
memba okolja zaradi zunanjih dejavnikov omogočila vpogled v učenčev učni 
proces in v dijakovo samostojno učenje, saj je zaprtje šol redek pojav, ki ga v 
realnem okolju predvidoma ne bomo več doživeli.
44 Prim. Marieke Longcamp in dr., »Remembering the Orientation of Newly Learned Characters 
Depends on the Associated Writing Knowledge: A Comparison between Handwriting and Typ-
ing,« Human Movement Science 25, št. 4–5 (2006): 646–656, DOI:10.1016/j.humov.2006.07.007; 
Marieke Longcamp, Marie Thérèse Zerbato-Poudou in Jean Luc Velay, »The Influence of Writing 
Practice on Letter Recognition in Preschool Children: A Comparison between Handwriting and 
Typing,« Acta Psychologica 119, št. 1 (2005): 67–79, DOI:10.1016/j.actpsy.2004.10.019; Sabine 
Wollscheid, Jørgen Sjaastad in Cathrine Tømte, »The Impact of Digital Devices vs. Pen(cil) and 
Paper on Primary School Students’ Writing Skills: A Research Review,« Computers and Education 
95 (2016): 19–35, DOI:10.1016/j.compedu.2015.12.001.
MZ_2022_2_FINAL.indd   70 10. 02. 2023   13:51:57
M. Pesek, P. Šavli, M. Marolt: Razvoj platforme Trubadur in novi izzivi v prihajajočih letih
71
Diskusija in prihodnji razvoj
Platforma Trubadur je bila razvita za urjenje glasbenega posluha in vključu-
je aplikacije za vadenje intervalnih in ritmičnih narekov. Pri razvoju smo se 
sprva osredotočali na razvoj aplikacij, kasneje pa na podporne module, saj plat-
forma ni vključevala funkcionalnosti, ki bi omogočale dolgoročno interakcijo 
med učenci in učitelji. Tako smo dodali domače naloge in module izzivov, ki 
so vključevali nove izzive na tedenski ravni. Administrativni modul učiteljem 
omogoča opazovanje in ustrezno ukrepanje pri učnem procesu na podlagi stati-
stike na nivoju posameznikov in razredov. Moduli domačih nalog in izzivov so 
bili dobro sprejeti in so pozitivno vplivali na vsakotedensko motivacijo dijakov.
Kratkotrajni eksperimenti v prvih dveh šolskih letih so pokazali odličen 
potencial platforme za izboljšanje rezultatov. V zadnjem šolskem letu eksperi-
menta je situacija z zapiranjem šol v pandemiji Covid-19 vplivala tudi na našo 
zmožnost izvedbe takšnih eksperimentov, hkrati pa nam je ponudila odlično 
priložnost za dolgoročno spremljanje dijakov in njihove interakcije s platfor-
mo v različnih oblikah učnega procesa – tako v razredu kot tudi na daljavo. 
Da bi ocenili sodelovanje dijakov s platformo in zbrali vpogled v dolgoročno 
uporabo platforme, smo v treh mesecih zbrali njihove podatke. Dijaki so imeli 
vaje neodvisno od razreda, tedensko. Za sodelovanje ni bilo nobene spodbude, 
količina domačih nalog, ki jih je opravil dijak, pa ni vplivala na njegovo oceno 
v razredu ali dajala bonusov. Zbrani podatki so pokazali visoko angažiranost 
dijakov v celotnem obdobju. Na obdobje ocenjevanja so vplivali tudi zunanji 
dejavniki, ki so bili posledice pandemije Covid-19. Dijaki so imeli prva dva 
meseca pouk na daljavo (marec–april), nato pa v razredu (maj–junij). Zanimivo 
je, da so dijaki uporabljali platformo za urjenje glasbenega posluha v prvem 
delu – medtem ko je redni pouk potekali na daljavo – kot tudi v drugem delu 
evalvacijskega obdobja, ko se je učni proces preselil nazaj v učilnico. Platforma 
se je izkazala kot uporabno orodje za domače vaje glasbenega posluha, saj je 
učitelju olajšala pripravo vaj, dijaku pa omogočila takojšnje povratne informa-
cije o uspešnosti reševanja in neskončen vir samodejno generiranih vaj.
Novo razviti moduli za upravljanje z razredi, domače naloge in izzivi so se 
izkazali za pomembno pomoč učiteljem pri uporabi platforme. Kljub temu je 
treba še implementirati številne funkcije. Naslednji razvojni cikel bo vključeval 
vaje harmonskega nareka in bo dopolnil zbirko aplikacij v obliki treh temeljnih 
vidikov urjenja ritmičnega, melodičnega in harmonskega znanja ter glasbenega 
posluha. Poleg tega bomo obstoječe aplikacije razširili z različnimi stili uspo-
sabljanja. Na primer, aplikacija za ritmični narek bo vključevala odziv s tapka-
njem po mobilni napravi glede na prikazano ritmično zaporedje. Podobno bo 
imela aplikacija za intervali narek tudi inverzno različico vaje, kjer uporabnik 
opazije intervalno zaporedje in zapoje ali zamrmra odgovor. S tem načrtujemo 
izdelavo aplikacije, ki bo tekla neposredno na mobilni napravi. Vmesnik API, 
MZ_2022_2_FINAL.indd   71 10. 02. 2023   13:51:57
muzikološki zbornik • musicological annual lviii/2
72
ki bo omogočal komunikacijo med mobilno napravo in zalednim delom, je že 
na voljo in lahko podpira integracije mobilnih aplikacij, pa tudi druge oblike 
ali uporabe v različnih izobraževalnih orodij, vključno z obstoječimi LMS in 
slušalkami za virtualno resničnost.
Kot eden izmed ključnih izzivov, ki se jih je treba lotiti, se je pojavil izziv 
uporabniške zasnove platforme. Zbrali smo povratne informacije dijakov in 
ugotovili, da je treba slog oblikovanja izboljšati, saj je bil trenutni dizajn sprva 
osredotočen na najstnike, a so ga srednješolci zavrnili kot preveč otroškega. 
Začetni osnutki, predstavljeni v tem delu, temeljijo na povratnih informacijah 
učiteljev in dijakov. Izdajo nove različice platforme Trubadur skupaj z novo 
aplikacijo za vaje harmonije načrtujemo do konca leta 2022.
Čeprav platforma trenutno vključuje samo aplikacije za urjenje glasbenega 
posluha, je mogoče njeno podporo razširiti na teorijo glasbe in usposabljanje za 
instrumente. Prej omenjene nove tipe vaj, ki kot uporabniški odziv namesto na-
tipkanega vnosa sprejemajo mrmranje, petje ali tapkanje uporabnika, je mogoče 
prilagoditi za podporo vadenja petja ali glasbil. Odločitev za prehod s spletne 
platforme na spletno in mobilno implementacijo v bližnji prihodnosti temelji 
tudi na zmožnosti učinkovite obdelave zvočnega vhoda za tovrstne prilagoditve.
Literatura
Al-Othman, Maryam A., John H. Cole, Carla B. Zoltowski in Dimitrios Peroulis. »An 
Adaptive Educational Web Application for Engineering Students.« IEEE Access 
5 (2017): 359–365. http://ieeexplore.ieee.org/document/7865892/. DOI:10.1109/
ACCESS.2016.2643164.
Aljanaki, Anna, Frans Wiering in Remco Veltkamp. »Collecting Annotations for Induced 
Musical Emotion via Online Game with a Purpose Emotify.« Technical Report Series, 
2014 UU-CS-2014-015 (2014). https://www.semanticscholar.org/paper/Collecting-
-annotations-for-induced-musical-emotion-Aljanaki-Wiering/7159b180c729795b-
998c53ef735bb91bb1a70d81.
Alshammari, Sultan Hammad, Mohamed Bilal Ali in Mohd Shafie Rosli. »The Influences 
of Technical Support, Self Efficacy and Instructional Design on the Usage and Accep-
tance of LMS: A Comprehensive Review.« Turkish Online Journal of Educational Tech-
nology 15, št. 2 (2016): 116–125. https://eric.ed.gov/?id=EJ1096463.
Andronie, Miahi, in Maria Andronie. »Information and Communication Technologies (Ict) 
Used for Education and Training.« Contemporary Readings in Law and Social Justice 6, 
št. 1 (2014): 378–386.
Asiri, Mohammed, Rosnaini Mahmud, Kamariah Abu Bakar in Ahmad Fauzi Mohd 
Ayub. »Factors Influencing the Use of Learning Management System in Saudi Arabian 
Higher Education: A Theoretical Framework.« Higher Education Studies 2, št. 2 (2012): 
125–137. http://www.ccsenet.org/journal/. DOI:10.5539/hes.v2n2p125.
Bartle, Richard A. »Information Reconstruction: Unpicking the GamifIR Call for Pa-
pers.« Paper presented at Proceedings of the First International Workshop on Gami-
fication for Information Retrieval: GamifIR@ECIR ’14, Amsterdam, The Netherlan-
ds, April 13, 2014. New York, NY: Association for Computing Machinery, 2014. 
DOI:/10.1145/2594776.2597423.
MZ_2022_2_FINAL.indd   72 10. 02. 2023   13:51:57
M. Pesek, P. Šavli, M. Marolt: Razvoj platforme Trubadur in novi izzivi v prihajajočih letih
73
Benattia, Abderrahmane Adda, Abdelhalim Benachenhou in Mohammed Moussa. 
»Development of an Automatic Assessment in Remote Experimentation Over Re-
mote Laboratory.« V Lecture Notes in Networks and Systems 47: Smart Industry & 
Smart Education, uredila Michael E. Auer in Reinhard Langmann, 136–143. Cham: 
Springer, 2019. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-95678-7_15. 
DOI:10.1007/978-3-319-95678-7_15.
Borges, Simone de Sousa, Vinicius H. S. Durelli, Helena Macedo Reis in Seiji Isotani. »A 
Systematic Mapping on Gamification Applied to Education.« Paper presented at Pro-
ceedings of the 29th Annual ACM Symposium on Applied Computing – SAC ’14. New York, 
NY: Association for Computing Machinery, 2014. http://dl.acm.org/citation.cfm?do-
id=2554850.2554956. DOI:10.1145/2554850.2554956.
Carney, Robert. »Using Web-Based Instruction to Teach Music Theory in the Piano Stu-
dio: Defining, Designing, and Implementing an Integrative Approach.« Doktorska 
disertacija, University of North Texas, 2010. https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/
metadc28404/.
Cheng, Meng-Tzu, Jhih-Hao Chen, Sheng-Ju Chu in Shin-Yen Chen. »The Use of Serious 
Games in Science Education: A Review of Selected Empirical Research from 2002 to 
2013.« Journal of Computers in Education 2, št. 3 (2015): 353–375, https://link.springer.
com/article/10.1007/s40692-015-0039-9, DOI:/10.1007/s40692-015-0039-9
Chou, Yu-kai. »Octalysis: Complete Gamification Framework.« Gamification & Beha-
vioral Design (Blog), Yu-kai Chou. Dostop 27. aprila 2020. https://yukaichou.com/
gamification-examples/octalysis-complete-gamification-framework/.
Connolly, Thomas M., Mark Stansfield in Thomas Hainey. »An Application of Games-
-Based Learning within Software Engineering.« British Journal of Educational Techno-
logy 38 (2007): 416–428. https://bera-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.
1467-8535.2007.00706.x. DOI:/10.1111/j.1467-8535.2007.00706.x.
Connolly, Thomas M., Elizabeth A. Boyle, Ewan MacArthur, Thomas Hainey in James M. 
Boyle. »A Systematic Literature Review of Empirical Evidence on Computer Games and 
Serious Games.« Computers & Education 59, št. 2 (2012): 661–686. https://www.science-
direct.com/science/article/abs/pii/S0360131512000619?via%3Dihub. DOI:/10.1016/j.
compedu.2012.03.004.
Dorfer, Matthias, Andreas Arzt in Gerhard Widmer. »Towards Score Following in Sheet 
Music Images.« Paper presented at Proceedings of the 17th ISMIR Conference, New York 
City, USA, 7–11 August 2016, 789–795. DOI:10.5281/zenodo.1415548.
Douce, Christopher, David Livingstone in James Orwell. »Automatic Test-Based As-
sessment of Programming.« Journal on Educational Resources in Computing 5, 
št. 3 (2005): 1–13. http://portal.acm.org/citation.cfm?doid=1163405.1163409. 
DOI:10.1145/1163405.1163409.
Eck, Richard van. »Digital Game-Based Learning: It’s not Just the Digital Natives Who are 
Restless.« EDUCAUSE Review 41, št. 2 (2006): 16–30.
Eli, Anamaria Claudia. »Platforma de educație muzicală Yousician.« Tehnologii informati-
ce şi de comunicaţii in domeniul muzical 8, št. 1 (2017): 37–41. https://www.ceeol.com/
search/article-detail?id=596853.
Ghazal, Samar, Hosam Al-Samarraie in Hanan Aldowah. »‘I am Still Learning’: Modeling 
LMS Critical Success Factors for Promoting Students’ Experience and Satisfaction in 
a Blended Learning Environment.« IEEE Access 6 (2018): 77179–77201. https://iee-
explore.ieee.org/document/8523678. DOI:10.1109/ACCESS.2018.2879677.
MZ_2022_2_FINAL.indd   73 10. 02. 2023   13:51:57
muzikološki zbornik • musicological annual lviii/2
74
Gillis, Alanna, in Laura M. Krull. »COVID-19 Remote Learning Transition in Spring 
2020: Class Structures, Student Perceptions, and Inequality in College Courses.« 
Teaching Sociology 48, št. 4 (2020): 283–299. https://journals.sagepub.com/do-
i/10.1177/0092055X20954263. DOI:10.1177/0092055X20954263.
Gomes, Cardoso Cristina Maria, Mauro Jorge Guerreiro Figueiredo, José Bidarra in José 
Duarte Cardoso Gomes. »Project Flappy Crab: An Edugame for Music Learning.« V 
Competencies in Teaching, Learning and Educational Leadership in the Digital Age, uredili J. 
Michael Spector, Dirk Ifenthaler, Demetrios G. Sampson, Pedro Isaias, 287–301. Cham: 
Springer, 2016. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-30295-9_18. 
DOI:10.1007/978-3-319-30295-9_18.
Hernández, Rubén Jesús García, Isabel Barbancho Pérez, Lorenzo José TardÓn García, Jon 
Arambarri, Milán Magdics in Mateu Sbert. »E-Cecilia: Implementation of a Music 
Game.« CEUR Workshop Proceedings, št. 1196 (2014): 66–77. https://gaia.fdi.ucm.es/
sites/cosecivi14/es/papers/12.pdf.
Krusche, Stephan, in Andreas Seitz. »ArTEMiS: An Automatic Assessment Management 
System for Interactive Learning.« Paper presented at SIGCSE’18: Proceedings of the 
49th ACM Technical Symposium on Computer Science Education. New York: Association 
for Computing Machinery Press, 2018, 284–289. http://dl.acm.org/citation.cfm?do-
id=3159450.3159602. DOI:10.1145/3159450.3159602.
Law, Edith, Louis von Ahn, Roger B. Dannenberg in Mike Crawford. »TagATune: A Game 
for Music and Sound Annotation.« Paper presented at Proceedings of the International 
Conference on Music Information Retrieval, ISMIR 2007, Vienna, September 23–27, 2007. 
https://www.semanticscholar.org/paper/TagATune%3A-A-Game-for-Music-and-So-
und-Annotation-Law-Ahn/50bae0a30cf26601cb14574a53c990bda744e7fa.
Lin, Hsien-Tang, Chih-Hua Wang, Chia-Feng Lin in Shyan-Ming Yuan. »Annotating 
Learning Materials on Moodle LMS.« Paper presented at 2009 International Confe-
rence on Computer Technology and Development, 455–459. https://ieeexplore.ieee.org/
document/5360189. DOI:10.1109/ICCTD.2009.131.
Longcamp, Marieke, Céline Boucard, Jean-Claude Gilhodes in Jean-Luc Velay. »Remem-
bering the Orientation of Newly Learned Characters Depends on the Associated Wri-
ting Knowledge: A Comparison between Handwriting and Typing.« Human Movement 
Science 25, št. 4–5 (2006): 646–656. DOI:10.1016/j.humov.2006.07.007.
Longcamp, Marieke, Marie Thérèse Zerbato-Poudou in Jean Luc Velay. »The Influence of 
Writing Practice on Letter Recognition in Preschool Children: A Comparison between 
Handwriting and Typing.« Acta Psychologica 119, št. 1 (2005): 67–79. DOI:10.1016/j.
actpsy.2004.10.019.
Mandel, Michael I., in Daniel P. W. Ellis. »A Web-Based Game for Collecting 
Music Metadata.« Journal of New Music Research 37, št. 2 (2008): 151–165. 
DOI:10.1080/09298210802479300.
Morton, Caroline E., Sohag N. Saleh, Susan F. Smith, Ashish Hemani, Akram Ameen, 
Taylor D. Bennie in Maria Toro-Troconis. »Blended Learning: How Can We Optimise 
Undergraduate Student Engagement?« BMC Medical Education 16, št. 1 (2016). http://
bmcmededuc.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12909-016-0716-z. DOI:10.1186/
s12909-016-0716-z.
Moura, Janine G., Leônidas O. Brandão in Anarosa A. F. Brandão. »A Web-Based Lear-
ning Management System with Automatic Assessment Resources.« Paper presented 
at 2007 37th Annual Frontiers in Education Conference – Global Engineering: Knowledge 
Without Borders, Opportunities Without Passports, F2D-1–F2D-6. http://ieeexplore.ieee.
org/document/4418100/. DOI:10.1109/FIE.2007.4418100.
MZ_2022_2_FINAL.indd   74 10. 02. 2023   13:51:57
M. Pesek, P. Šavli, M. Marolt: Razvoj platforme Trubadur in novi izzivi v prihajajočih letih
75
Muntean, Cristina. »Raising Engagement in E-Learning through Gamification.« V The 
6th International Conference on Virtual Learning ICVL 2011. Bucharest University Press, 
2012, 323–329.
Ng, S. C., Andrew K. Lui in W. S. Lo. »An Interactive Mobile Application for Learning 
Music Effectively.« V Knowledge Sharing through Technology: 8th International Conference 
on Information and Communication Technology in Teaching and Learning, ICT 2013, Hong 
Kong, China, July 10–11, 2013, uredili Jeanne Lam, Kam Cheong Li, Simon K. S. Cheung 
in Fu Lee Wang, 148–157. Heidelberg: Springer Berlin, 2013. https://link.springer.com/
chapter/10.1007/978-3-642-45272-7_14. DOI:/10.1007/978-3-642-45272-7_14.
Rahim, Yahaya Abd., Othman Mohd, Muhammad Amin Sahari, Nurhizam Safie in Zulki-
flee Bin Abd Rahim. »A Study on The Effects of Learning Material Handling Proced-
ures towards Information Integrity in Moodle Learning Management System (LMS).« 
Paper presented at 2nd International Conference on Electrical Engineering and Informa-
tics (ICon EEI), 81–85. https://ieeexplore.ieee.org/document/8784322/. DOI:10.1109/
ICon-EEI.2018.8784322.
Rizqyawan, Muhammad Ilham, in Galih Hermawan. »Adventure Game as Learning Me-
dia for Introducing Music Interval and Ear Training to Kids.« Paper presented at 2015 
International Conference on Automation, Cognitive Science, Optics, Micro Electro-Mecha-
nical System, and Information Technology (ICACOMIT), 172–175. http://ieeexplore.ieee.
org/document/7440200/. DOI:10.1109/ICACOMIT.2015.7440200.
Sanchez, Eric, Shawn Young in Caroline Jouneau-Sion. »Classcraft: From Gamification to 
Ludicization of Classroom Management.« Education and Information Technologies 22, 
št. 2 (2017): 497–513.
Schüler, Nico. »Modern Approaches to Teaching Sight Singing and Ear Training.« Fa-
cta Universitatis, Series Visual Arts and Music 6, št. 2 (2020): 83–92. DOI:10.22190/
fuvam2002083s.
Seddon, Frederick, in Michele Biasutti. »Evaluating a Music E-Learning Resource: 
The Participants’ Perspective.« Computers and Education 53, št. 3 (2009): 541–549. 
DOI:10.1016/j.compedu.2008.12.011.
Serdaroglu, Emine. »Ear Training Made Easy: Using IOS Based Applications to Assist 
Ear Training in Children.« European Journal of Social Science Education and Research 
5, št. 3 (2018): 202–209. http://archive.sciendo.com/EJSER/ejser.2018.5.issue-3/ej-
ser-2018-0071/ejser-2018-0071.pdf. DOI:10.2478/ejser-2018-0071.
Tardón, Lorenzo, Isabel Barbancho, Carles Roig, Emilio Molina in Ana M. Barbancho. 
»Music Learning: Automatic Music Composition and Singing Voice Assessment.« 
Springer Handbook of Systematic Musicology, uredil R. Bader, 873–883. Heidelberg: Sprin-
ger Berlin, 2018. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-55004-5_42. 
DOI:10.1007/978-3-662-55004-5_42.
Uyar, Burak, in Barış Bozkurt. »An Interactive Rhythm Training Tool for Usuls of Turkish 
Makam Music.« Paper presented at 5th Int. Workshop on Folk Music Analysis (FMA), 
Paris, France, 10–12 June 2015. Paris: University Pierre et Marie Curie, 2015, 126–129. 
https://zenodo.org/record/1211661. DOI:10.5281/ZENODO.1211661.
Wagner, Carolyn. »Digital Gamification in Private Music Education.« Antistasis 7, št. 1 
(2017). https://journals.lib.unb.ca/index.php/antistasis/article/view/24904.
Weaver, Debbi, Christine Spratt in Chenicheri Sid Nair. »Academic and Student Use of 
a Learning Management System: Implications for Quality.« Australasian Journal of 
Educational Technology 24, št. 1 (2008). http://ajet.org.au/index.php/AJET/article/
view/1228. DOI:10.14742/ajet.1228.
MZ_2022_2_FINAL.indd   75 10. 02. 2023   13:51:57
muzikološki zbornik • musicological annual lviii/2
76
Wiggins, Bradley E. »An Overview and Study on the Use of Games, Simulations, and 
Gamification in Higher Education.« International Journal of Game-Based Learning 6, št. 
1 (2016): 18–29. http://services.igi-global.com/resolvedoi/resolve.aspx?doi=10.4018/
IJGBL.2016010102. DOI:10.4018/IJGBL.2016010102.
Wollscheid, Sabine, Jørgen Sjaastad in Cathrine Tømte. »The Impact of Digital Devices vs. 
Pen(cil) and Paper on Primary School Students’ Writing Skills: A Research Review.« 
Computers and Education 95 (2016): 19–35. DOI: 10.1016/j.compedu.2015.12.001.
Youngmoo, Kim, Erik Schmidt in Lloyd Emelle. »MoodSwings: A Collaborative Game 
for Music Mood Label Collection.« Paper presented at ISMIR 2008: 9th Internatio-
nal Conference on Music Information Retrieval, Drexel University, Philadelphia, PA, USA, 
September 14–18, 2008, uredili Juan Pablo Bello, Elaine Chew in Douglas Turnbull, 
231–236. https://archives.ismir.net/ismir2008/paper/000257.pdf.
Zanetti, David, D. Krejci, K. Oliveira in A. R. Rocha. »Mona Listen: A Web-Based Ear 
Training Module for Musical Pitch Discrimination.« Paper presented at Proceedings of 
E-Learn 2004: World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, 
and Higher Education, uredila J. Nall in R. Robson, 2026–2032. https://www.learntech-
lib.org/noaccess/11620/.
MZ_2022_2_FINAL.indd   76 10. 02. 2023   13:51:57
M. Pesek, P. Šavli, M. Marolt: Razvoj platforme Trubadur in novi izzivi v prihajajočih letih
77
SUMMARY
Development of the Trubadur (Troubadour) Platform and the 
Review of New Challenges in the Coming Years
Troubadour is an open source and flexible online platform for training of the musical ear. 
The platform was developed to support music theory lessons with automated rhythmic and 
interval dictation exercises. In the course of development, we analyzed the needs and feed-
back of teachers and students. Based on the collected information, we provided the platform 
with elements of play, exercise management, and learning tools for the periodical testing of 
knowledge in accordance with the curricula. We developed and evaluated the platform to-
gether with the students of the Ljubljana Music and Ballet Conservatory in the school years 
2018/19–2020/21. The didactic musical content was designed by Assoc. prof. Peter Šavli, 
who teaches solfeggio and composition at the Conservatory. In the first two years, we eva-
luated the use with A/B testing, and in the third academic year, we monitored and analyzed 
the long-term use of the platform through learning from home as well as in the classroom 
during the period of covid school closures. The results of the evaluation showed that the use 
of the platform can increase performance in testing and that it represents a good addition 
to studying from home. The article thus summarizes the implementation and results of the 
evaluations and outlines the path for further development.
MZ_2022_2_FINAL.indd   77 10. 02. 2023   13:51:57
muzikološki zbornik • musicological annual lviii/2
78
O AVTORJIH
MATEVŽ PESEK (matevz.pesek@fri.uni-lj.si) je docent in raziskovalec na Fakulteti za 
računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani, kjer je leta 2012 diplomiral in leta 2018 
doktoriral. Od leta 2009 je član Laboratorija za računalniško grafiko in multimedije. Njegovi 
raziskovalni interesi so iskanje glasbenih informacij, glasbeno e-učenje, biološko navdahnjeni 
modeli in globoke arhitekture. Raziskoval je tudi kompozicijsko hierarhično modeliranje kot 
alternativne globoke transparentne arhitekture in večmodalno zaznavanje glasbe, vključno z 
interakcijo človek-računalnik ter vizualizacijo za analizo zvoka in ustvarjanje glasbe.
PETER ŠAVLI (peter.savli@kgbl.si) je na Akademiji za glasbo v Ljubljani diplomiral iz 
glasbene pedagogike in kompozicije ter leta 1995 na univerzi Yale prejel umetniško diplomo. 
Doktoriral je na Univerzi Cornell, kjer je leta 1999 obranil disertacijo z naslovom »Harmonska 
gostota pri Messiaenu.« Simfoniki RTV Slovenija in orkester SF so izvedli in posneli njegova 
orkestrska dela. Uveljavil se je predvsem kot skladatelj z obširnim komornim, zborovskim in 
mladinskim opusom in bil večkrat nominiran za nagrado Prešernovega sklada. Med njegova 
pomembnejša dela sodijo predvsem instrumentalni koncerti (za saksofon, klavir, violino, tol-
kala, kitaro in marimbo) ter kvarteti za najrazličnejše zasedbe. Veliko ustvarja tudi za mlajše 
občinstvo. Pomembno vlogo pri vzgoji le-tega ima njegova mladinska pravljična opera Pastir 
(2011), za katero je sam napisal libreto po predlogi tolminske ljudske pravljice, na besedila 
Maje Vidmar pa je napisal kantato Prisotnost. Od leta 2004 je profesor na Konservatoriju 
za glasbo in balet v Ljubljani, kjer spodbuja mlade talente pri njihovih prvih skladateljskih 
dosežkih. Kot docent za teoretične predmete na Akademiji za glasbo občasno predava sol-
feggio, oblikoslovje in specialno glasbeno didaktiko.
MATIJA MAROLT (matija.marolt@fri.uni-lj.si) je izredni profesor na Fakulteti za računal-
ništvo in informatiko Univerze v Ljubljani, kjer je vodja Laboratorija za računalniško grafiko 
in multimedije. Med njegove raziskovalne interese sodijo pridobivanje informacij iz glasbe, 
računalniška grafika in vizualizacija. Osredotoča se na probleme, kot so ocenjevanje melo-
dije in ritma, segmentacija in organizacija zvoka ter iskanje in vizualizacija glasbenih zbirk.
ABOUT THE AUTHORS
MATEVŽ PESEK (matevz.pesek@fri.uni-lj.si) is an Assistant Professor and researcher at 
the Faculty of Computer and Information Science at the University of Ljubljana, where he 
graduated in 2012 and received his doctorate in 2018. Since 2009, he has been a member 
of the Laboratory for Computer Graphics and Multimedia. His research interests are in-
formation retrieval from music, including e-learning, biologically inspired models and deep 
architectures. He has also researched compositional hierarchical models as alternative deep 
transparent architectures and multimodal music perception, including human-computer 
interaction, and visualization for sound analysis and music creation.
PETER ŠAVLI (peter.savli@kgbl.si) graduated from the Academy of Music in Ljubljana 
with a degree in music pedagogy and composition. In 1995, he received an Artist Diploma 
from Yale University in the USA. He received his doctorate in 1999 at Cornell University, 
for his dissertation entitled “Harmonic Density in Messiaen.” Both the RTV Slovenia 
Symphony Orchestra and the Slovenian Philharmonic Orchestra performed and recorded 
MZ_2022_2_FINAL.indd   78 10. 02. 2023   13:51:57
M. Pesek, P. Šavli, M. Marolt: Razvoj platforme Trubadur in novi izzivi v prihajajočih letih
79
his orchestral works. He created concertos for saxophone, piano, violin, percussion, guitar, 
and marimba. Šavli’s chamber and choral oeuvre is extensive, including his music output 
dedicated to younger generations. He wrote quartets for saxophones, guitars, strings, flutes, 
percussion, and clarinets. His youth fairy tale opera Pastir (Goatherd) plays an important 
role in the education of young opera audiences. Written in 2011, the libretto, also written 
by Peter Šavli, is based on a fairy tale from Tolmin. He also composed the cantata Prisotnost 
(Presence) based on Maja Vidmar’s lyrics. As a composer, he was nominated for the Prešeren 
Fund Award several times. In 2004, he started work at the Ljubljana Music and Ballet Con-
servatory, where he encourages young talents in their first compositional achievements. As an 
assistant professor for theoretical subjects at the Academy of Music, he occasionally teaches 
solfeggio, design, and special musical didactics.
MATIJA MAROLT (matija.marolt@fri.uni-lj.si) is an Associate Professor at the Faculty 
of Computer and Information Science, where he is the head of the Computer Graphics and 
Multimedia Laboratory. His research interests are information retrieval from music, computer 
graphics, and visualization. It focuses on problems such as melody and rhythm estimation, 
segmentation and organization of sound, search and visualization of music collections.
MZ_2022_2_FINAL.indd   79 10. 02. 2023   13:51:57