Experiential and Cognitive Predictors of Sight-Singing Performance in Music Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
Sight-singing is prevalent in aural skill classes, where learners differ in experience and cognitive abilities. In this research, we investigated whether musical experience, level of study, and working memory capacity (WMC) can predict sight-singing performance and if there is a correlation between WMC and performance among some subgroups of participants. We hypothesized that more experienced students and those with a higher WMC might sight-sing better than those with less experience and lesser WMC. We also hypothesized that the relationship between WMC and sight-singing performance would be more salient for less experienced and less proficient sight-singers. We surveyed 56 subjects about their experience with music, assessed their WMC, and evaluated their performance on a short sight-singing task. The results showed that the age when students began learning music could predict sight-singing performance independently from the number of years of experience and the educational level, suggesting a possible developmental component to sight-singing skill. We also found a negative relationship between WMC and pitch score in the low-performing group and between rhythm and pitch score, suggesting that pitch and rhythm are processed differently. Teachers should be aware of how students' backgrounds might be related to performance and encourage them to develop strong automated skills, such as reading music or singing basic tonal patterns.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».