An Examination of the Performance Anxiety Levels of Undergraduate Music Teaching Students in the Instrument Exams According to Various Variables (Case of Tokat Province)
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative descriptive method was used in order to examine the state-trait and total anxiety levels of the students in the Undergraduate Music Teaching Program by gender, instrument difference, school year and academic achievement scores of students. The study has been conducted in the fall semester of 2018-2019 academic year in Turkey with Tokat University Faculty of Education, Fine Arts Education Department Music Education Program students (n = 77). For data collection, "The State-Trait Anxiety Inventory" developed by Spielberg et al. (1964) and adopted to Turkish by Öner and Le Compte (1983). The trait anxiety inventory was applied in a time period when the students were away from exam stress. The state anxiety inventory, on the other hand, was conducted just before the final exams. According to the results of the study, when the state-trait and total anxiety of the students receiving musical instrument education in Music Teacher Education Program is examined, it was found that there is a significant difference between trait and state anxiety, that female students' trait and total anxiety levels are higher, and the male students' state anxiety is higher; when it is considered in terms of instrument differences, it was seen that students playing stringed instruments have higher anxiety than those who play bow and wind instruments, A significant difference was found in terms of academic achievement scores in undergraduate freshman and senior students who have higher anxiety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».