Social and Informational Affordances of Social Media in Music Learning and Teaching
Notice bibliographique
Résumé
This chapter examines the role of social media in music learning and teaching with the aim of discerning the affordances created by specific features and functions. While much scholarship has outlined the many merits and possibilities of including social media in formal and informal music education, not much is known about what aspects of social media lead to positive outcomes. Music education is defined broadly here and includes both learning about music and learning with the purpose of achieving classroom goals. The majority of research either tends to focus on single platforms or discusses social media more generally. The present chapter starts with a close look at the affordance concept, tracing its historical roots and problematizing its definition. The chapter then discusses how various affordances can contribute to different aspects of music education. Much of the literature on social media has examined the social affordances of social media and neglected to consider the informational affordances. The chapter argues that both social and informational affordances are important in investigations of social media for music education. Finally, conclusions are discussed for 21st-century learners, and the advantages of employing the affordances framework in studies of music education and social media are outlined. Future research based on the affordances framework that could examine what features and functions of social media are beneficial for music learning and teaching are examined, including discussion of a series of constraints placed on learners and teachers by the technology.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
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 ».