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Enregistrement W3107928801 · doi:10.7203/leeme.46.18033

Análisis comparativo de la formación inicial del profesorado de música de primaria y secundaria en Europa

2020· article· es· W3107928801 sur OpenAlexaff
Sara Domínguez-Lloria, Margarita R. Pino Juste

Notice bibliographique

RevueRevista Electrónica de LEEME · 2020
Typearticle
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensOccupational and Environmental Medical Association of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La formación del profesorado es, sin duda, una de las cuestiones de investigación recurrente por su importancia para el éxito del sistema educativo y su mejora se convierte en un desafío constante del ámbito educativo. La formación inicial del profesorado de música en primaria y secundaria presenta unas características muy concretas derivadas de la necesidad del conocimiento de un lenguaje específico y que es tratado de forma diferente en numerosos países europeos. El objetivo de este estudio se centra fundamentalmente en la realización de un análisis comparativo, utilizando la técnica de análisis de contenido, de tres informes de investigación sobre la formación inicial del profesorado de música de primaria y secundaria a través de una serie de categorías de análisis con el propósito de describir su organización y establecer similitudes y diferencias. Entre las principales conclusiones obtenidas observamos que las vías formativas para la formación inicial del profesorado de primaria y secundaria poseen similitudes fundamentalmente en cuanto a los centros donde se imparten y el tipo de titulación que se obtiene una vez finalizados los estudios, pero se diferencian en los requisitos previos para poder cursarlas, los años de estudios y el grado de especialización necesario para la habilitación como docente de música en ambos niveles.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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