Formation of Arithmetic Musical Competence in Students
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The purpose of this study is to form the arithmetic musical competency of students on the basis of Al-Farabi’s theoretical musical heritage. In this context, the work “The Great Book of Music” is of great importance. In this work, he gives not only a scientific explanation of the origin of sounds as properties of matter but also gives an idea of the arithmetic principles of the emergence of harmony and musical melodies. Background: Musical competence is described as an ability and an aptitude to adequately perceive and emotionally respond (react) to music, to transfer musical perception into the ability to think using artistic images. In school, its formation occurs during the study of a discipline "Music", among special subject competencies that form within this subject an arithmetic musical competence can be distinguished. Method: Judging from the musical theory composition method, Al-Farabi suggests an innovative method to improve the musical development of students with intellectual disabilities which consists of the individual preparation of a training plan. Results: As a result of this study, it was determined that the problem of the formation of arithmetic musical competence in the learning process is relatively new and insufficiently studied. Arithmetic musical competence can be formed on the basis of teaching the method of the musical theory of composition Al-Farabi. Conclusion: The experiment results allows for the conclusion about the advantages of the formation of musical competence of students via knowledge of music theory.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».