Teaching teachers: Methods and experiences used in educating doctoral students to prepare preservice music educators
Notice bibliographique
Résumé
This investigation addressed methods and experiences used to educate doctoral music education students to work as university college professors. Selected faculty representing every institution offering a Ph.D. in music education in the United States and Canada ( N = 46) were sent an online questionnaire concerning (1) the extent respondents believed doctoral music education students should perform student/class observations, teach music education classes, supervise field-teaching experiences, participate in teacher-related activities, and participate in scholarly activities; and (2) whether respondents’ institutions had doctoral music education students perform student/class observations, teach music education classes, supervise field/student teaching experiences, participate in teacher-related activities, and participate in scholarly activities. Respondents strongly believed music education doctoral students should observe and assist in undergraduate classes, supervise field-teaching experiences, and conduct scholarly activities. Respondents placed less value on students interacting with public school teachers, teaching graduate music education courses, and participating in school/college committees. Respondents indicated their institutions did have students perform student/class observations, teach music education classes, supervise field-teaching experiences, participate in teacher-related activities, and participate in scholarly activities. However, interactions with public school teachers, teaching a graduate class, and participating in school/college committees were performed less.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».