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\\ Learning\ Me[i]Mus\ Sound & Visuals |
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| Niels KnolleVISUALISIERUNG VON MUSIK AM COMPUTER (only available in gERman) |
Vermittlungsziele
Im Unterricht können Sie mit den Materialien beispielsweise wie folgt arbeiten:
1. Das Musikstück des Komponisten Boulez wird mit den SchülerInnen germeinsam im Unterricht angehört. Man könnte dazu Texte über Boulez lesen › [1]
2. Der Lehrer zeigt der Klasse über einen Beamer, wie er serielle Musik-Parameter in dem Sequenzerprogramm strukturiert und visualisiert und erklärt daran die Grundzüge der seriellen Musik.
3. Anschließend sollen die SchülerInnen sich selbst am Computer 12 Töne ausdenken (oder die von Boulez nehmen) und in ”Cubase” arrangieren. Sie denken sich also selbst - nach dem Beispiel des Komponisten Boulez - eine serielle Folge aus.
Die SchülerInnen lernen das Prinzip serieller Musik kennen, in dem sie anhand eigener Praxis erfahren, wie Komponisten gearbeitet haben.
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Zeitbedarf und Rahmenbedingungen
Diese Materialien sind zur Unterrichtsvorbereitung für die Klassen 10-13 gedacht. Vorkenntnisse und Basis-Erfahrungen in der Musikproduktion mit dem Computer sind erforderlich und die Grundphilosophie der Sequenzer-Programme ”Cubase” (für Windows) oder ”Logic Pro”(für Apple) sollten die LehrerInnen verstanden haben.
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Die minimale technische Ausstattung
Ein Computer mit interner Soundkarte und Anschluss für externe Klangwiedergabe über eine Audio-Anlage, Tastenfeld und Maus kabellos, Fernsehgerät oder großer Monitor.
Software: Word, Powerpoint, Cubasis VST 4 Education oder vergleichbarer Sequenzer
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Die optimale multimediale Ausstattung
Ein Computer am Lehrertisch mit interner Soundkarte, Anschluss für externe Klangwiedergabe über eine Audio-Anlage, internem CD-Brenner, Tastenfeld und Maus kabellos, Beamer.
Je ein Computer für jeweils drei oder vier SchülerInnen (Gruppenarbeit) mit interner Soundkarte, internem CD-Brenner, zwei Lautsprechern, Kopfhörerausgang mit Verteilbox für vier Kopfhörer, vier Kopfhörer, Monitor.
Software: Word, Powerpoint, Cubase oder vergleichbarer Sequenzer
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Learning
2007/03/21
