An Experiential Learning of a Philosophy of Music Education Inspired by the Work of Canadian Composer R. Murray Schafer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle