On-site and distance piano teaching: An analysis of verbal and physical behaviours in a teacher, student and parent
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».