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Enregistrement W1488647710

Music, Curriculum, and Early Childhood

2014· article· en· W1488647710 sur OpenAlexaff
Lorna Jean Donlevy

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Teaching and Learning · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeEarly childhoodCurriculumPedagogyPsychologyMusic educationMusicalLiteracyEarly childhood educationVisual artsArtDevelopmental psychologyLiterature
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Music influences young children’s development and learning in many ways. Music as a communicative tool is a natural way to express emotions and thoughts (Yazejiian & Peisner-Feinberg, 2009). Not only is music intrinsically fun and motivating for young learners, it helps improve children’s language, literacy, and communication skills (Paquette & Rieg, 2008). Further, it helps promote children’s creative inquiry and expression, and their aesthetic and holistic development as human beings. The above musical outcomes are achievable, notwithstanding the level of musical training or the ability of the teacher. There is incredible value in teachers’ integration of music activities into daily practices in today’s diverse early childhood classrooms. In this research project, I explore these propositions using narrative inquiry. I share stories of my personal and professional music experiences and, drawing from these stories, I reflect on my own teaching practices and how these experiences have shaped me as an early childhood teacher. I support and connect my narratives to literature written by early childhood educators and music specialists. I provide a review of literature on the benefits of music in early learning environments, a review that provides theoretical and curricular support for early childhood educators to enhance their play-based pedagogy with musical activities. Through the use of video segments, I demonstrate and describe ways to incorporate music into routine early learning environments. The viewer then can see for himself/herself the in-class dynamics and form his/her own impressions. This resource provides teachers with ideas, leads, resources, and hands-on activities that will assist them in integrating play-based music activities into daily classroom practices. Normal 0 false false false EN-CA JA X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:Table Normal; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:10.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:115%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:Calibri,sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-fareast-language:EN-US;}

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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