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Enregistrement W2137169884 · doi:10.1177/105708370001000103

Developing Collaborative Partnerships for Student Teaching in Music

2000· article· en· W2137169884 sur OpenAlexaffabout
Francine Morin

Notice bibliographique

RevueJournal of Music Teacher Education · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMathematics educationPedagogyStudent teachingMusic educationStudent teacherTeacher education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the major socializing agent in the transformation from student to teacher, the student teaching experi-ence is often cited as a critical compo-nent of the music teacher education process (Legette, 1997; Conkling & Henry, 1999)". It is valued most because it provides music education majors with an authentic setting. in which to forge links between the uni-versity context and the professional world of teaching, observe exemplary music teaching models, synthesize and integrate music education learning for teaching purposes, develop pedagogi-cal skills, contribute to the collabora-tive work of schools, and continue their ongoing inquiry into music teaching and learning (Bowles & Run-nels, 1998; Kerchner, 1998). In spite of the importance attached to the practicum, researchers have established Francine Morin is associateprofessor on the faculty ofeducation at the University of Manitoba in Winnipeg. very little about guiding the process (Verrastro & Leglar, 1992). The practicum appears to be the dimension of the music education program with the most variability in practice. It also seems to be the most needy aspect of the program in terms of systematic research and curriculum development. The purpose of this. paper is to offer perspectives on the development of collaborative partnerships for stu-den t teaching in music tha t have grown out of my work as a music teacher educator in the integrated

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0130,014
Science ouverte0,0040,031
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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