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Enregistrement W2562956842

The Co-Construction of a Music/Arts/Language Learning Model

2013· article· en· W2562956842 sur OpenAlexaff
Anne Lowe

Notice bibliographique

Revue˜The œjournal of border educational research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience, Education and Cognitive Function
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsCurriculumLanguage artsMathematics educationPedagogyMusic educationGrounded theoryCoding (social sciences)PsychologyQualitative researchVisual artsSociologyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to understand the process of integrating music and the arts into the language curriculum in order to develop a model which underlies the music/arts/language learning experience. Grade 1 French students and their classroom teacher participated in the study. Eighteen 45 minute music/arts/language interdisciplinary lessons were taught by the classroom teacher and me three times a week for a period of six weeks. Specific learning outcomes were determined for music and French. A collaborative qualitative research design was chosen where both the classroom teacher and researcher are reflective partners in the co-construction of knowledge pertaining to educational practice. Data were collected through video-tapes, semi-structured and informal interviews, written materials, and my personal journal, and analysed through several coding procedures, constant comparison, and triangulation methods. Data analysis procedures resulted in the co-construction of a music/arts/language model which consisted of four major categories: teaching, learning, professional development, and environmental conditions. The constant interaction of all four categories seemed to have a positive impact on students’ learning, teaching practices, and on undergraduate pre-service training.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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