An Experiential Learning of a Philosophy of Music Education Inspired by the Work of Canadian Composer R. Murray Schafer
Notice bibliographique
Résumé
Experiential learning is an educational approach that has been associated with different fields including music education, but rarely with philosophy. Our project consisted of a philosophical experience in action using the work of the Canadian composer R. Murray Schafer. In his Soundscape concept, all sounds in an environment become part of the music that surrounds us. Pre-service student teachers were introduced to his philosophy of music education through experiential learning rather than through a traditional lecture. Additionally, we followed three of them as they taught grades 3, 9 and 11. Our goal was to see to what extent experiential learning of philosophy could be an appropriate pedagogical tool in higher education. Our research question was: How can student-teachers construct their own understanding of a philosophy of music education after having experienced it from the perspective of a student and of a teacher? The following data were examined through collaborative thematic analysis of 1) an open question, 2) their own music composition following Shafer’s guidelines, and 3) their experience of teaching the children. Participants were able to explain in their own words the main components of Shafer’s view on music education, they described how they could use this vision in their own teaching and they identified specific outcomes (creativity, freedom, motivation and critical thinking) from using this approach. The conclusion was drawn that the experiential learning framework can be an appropriate tool for instructing topics that have traditionally been seen as purely theoretical.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,031 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».