Notice bibliographique
Résumé
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;}
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».