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Enregistrement W2914455027 · doi:10.1177/8755123319826243

The Need for Remedial Pedagogy in Undergraduate Violin Instruction: A Case Study of Postsecondary Instructors’ Perceptions

2019· article· en· W2914455027 sur OpenAlexaff
Vanessa Mio

Notice bibliographique

RevueUpdate Applications of Research in Music Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemedial educationViolinPsychologyPerceptionQualitative researchPedagogyAttributionNature versus nurtureMathematics educationGrounded theoryAffect (linguistics)SociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postsecondary violin instructors often implement remedial pedagogy with first-year performance/music education students to holistically nurture individual artistic goals and overall well-being. Using a qualitative multiple case study research design, 10 postsecondary violin instructors from across North America were interviewed to investigate their perceptions of why remedial pedagogy is often required for incoming first-year students. The interview data and external data sources were analyzed through the lens of empiricism, attribution theory, and teacher attribution scaffolding theory. The results indicated that some secondary instructors may require further knowledge in terms of effective communication and pedagogical approach with individual students. Other factors may be equally critical throughout the learning process, including student motivation, resistance, and parental support. The pedagogical expertise presented in this research can inform violin instructors about the factors/challenges that may affect teaching and learning as students prepare for higher education.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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