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Enregistrement W2905065701 · doi:10.5406/bulcouresmusedu.219.0027

Markers of Agency in Preservice Music Teachers: A Directed Content Analysis of Written Coursework

2018· article· en· W2905065701 sur OpenAlexaff
Jesse Rathgeber, Roger Mantie

Notice bibliographique

RevueBulletin of the Council for Research in Music Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensThe Scarborough Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourseworkVocabularyAgency (philosophy)PsychologyContext (archaeology)Music educationPedagogyMathematics educationLinguisticsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this study was to examine agentic thinking among preservice music teachers through a “directed content analysis” (Hsieh & Shannon, 2005) of the written coursework of 2 cohorts of preservice music teachers (N = 66) enrolled in an introduction to music education course in order to advance knowledge of agentic thinking in music teacher education research and practice. We used a theoretical framework informed by Emirbayer and Mische’s (1998) triadic conception of agency that positions human agency at the nexus of 3 temporally oriented elements: iteration (past), projectivity (future), and practical evaluation (present). We investigated the agentic temporalities of different assignment types and analyzed the agentic vocabulary usage in premidterm and postmidterm assignments by cohort, identified gender, year in school, residency status, major, and applied instrument. We found slight differences in overall agentic vocabulary and vocabulary by agentic element between cohorts. Unexpectedly, we noted a marked decline in overall agentic vocabulary usage in postmidterm written assignments compared to premidterm written assignments. Analysis of change over time by agentic element found decreases in iterative and practical evaluative vocabulary and an increase in projective vocabulary usage in postmidterm written assignments. Findings from key-word-in-context analysis, however, suggest that a decline in agentic vocabulary may be related to a refinement in agentic vocabulary usage and an increased openness to different perspectives and career options. Based on our results, we argue that Emirbayer and Mische’s framework may provide music teacher educators and researchers with a nuanced tool by which to investigate, understand, and foster music teacher agency.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,397
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,039 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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