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Enregistrement W2290599763 · doi:10.1177/0255761415619391

Students’ performance when aurally identifying musical harmonic intervals: Experimentation of a teaching innovation proposal

2015· article· en· W2290599763 sur OpenAlexfundno aff
Imma Ponsatí, J. I. Miranda, Miquel Amador, Pere Godall

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Music Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKillam Trusts
Mots-clésMathematics educationMusicalMusic educationTest (biology)Observational studyMusic theoryPsychologyPeriod (music)CatalanPoint (geometry)Academic yearPedagogyMathematicsLinguisticsAcousticsVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the study was to measure the performance reached by students ( N = 138) when aurally identifying musical harmonic intervals (from m2 to P8) after having experienced a teaching innovation proposal for the Music Conservatories of Catalonia (Spain) based on observational methodology. Its design took into account several issues, which had been detected previously as being conflictive. The teaching innovation proposal was tested during an academic year in six Catalan Music conservatories, specifically in Music Theory classes in the first year of a 6-year professional course. A quasi-experimental pre-test/post-test design was used. The existence of a control group gave a reference point for the measured results before and after an intervention period. By the end of the teaching–learning process, it was established that the performance of the participants had improved, resulting in statistically significant differences in favour of the experimental group.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations30
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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