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Enregistrement W2980997621 · doi:10.1386/jmte.12.1.49_1

On-site and distance piano teaching: An analysis of verbal and physical behaviours in a teacher, student and parent

2019· article· en· W2980997621 sur OpenAlexaff
Gilles Comeau, Yuanyuan Lu, Mikael Swirp

Notice bibliographique

RevueJournal of Music Technology and Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPianoActive listeningPsychologyMathematics educationStudent teacherAffect (linguistics)PedagogyTeacher educationCommunicationPhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was designed to examine how distance piano teaching might affect the verbal behaviours and physical actions of a teacher, a student and a parent. Weekly 30-minute piano lessons over a year-long period were taught to a 5-and-a-half-year-old on-site student and a 6-year-old distance student. All lessons were delivered by the same teacher who followed the Suzuki programme. All sessions were recorded and then analysed using Simple Computer Recording Interface Behaviour Evaluation (SCRIBE), a video analysis software that provides frequencies and durations of pre-coded events. The observation of recorded lessons showed that distance teaching did not slow down student progress. In addition, behavioural analysis revealed that in most aspects, distance and on-site delivery were remarkably similar. The most striking difference was the interaction between the teacher and the parent. During on-site teaching, most of the teacher’s instructions were directed to the student while the parent was listening and observing attentively; during distance teaching, half of the teacher’s instructions were addressed to the student and the other half to the parent. The distance student also tended to relate more to the parent than to the teacher. In the distance environment, when interacting with a young beginner student, the role of the parent becomes very central to the success of the lessons.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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