Examining a Universal Design for Learning Approach in Music Education
Notice bibliographique
Résumé
typical classroom in Ontario is filled with a variety of learners with diverse needs. These various needs require teachers to differentiate instruction or create a universal design for learning (UDL) so that all students can participate. As a result, research is needed to explore and describe successful programs that can support all learners. One way to do this is to develop pedagogical practices for atypical learners and examine how these could be broadened for more typical learners. This research examines a series of general music lessons, including singing, playing percussion instruments and musical games, for atypical twelve-year-old learners. An Action Research methodology was used to examine six weeks of lessons taught to three students by the primary researcher. Data were collected using reflective journals, portfolios and videos of the sessions. Thematic analysis was conducted to examine similarities and differences in learner profiles, trends in the content of the lessons and pedagogical development over time, as well as to define some strategies or activities that could form the basis of a UDL approach. Despite the students’ atypical learning profiles, only minor accommodations were required during lessons. Overall, this research demonstrates the value of a pedagogical approach that articulates learning goals while allowing the path to achieving those goals to be different for each student, reinforcing the importance of the UDL approach. Moreover, the action research methodology highlights the importance of incorporating opportunities to work with atypical students in music teacher education, so that future teachers can develop a UDL approach.
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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 | 0,017 | 0,015 |
| 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 | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».