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Enregistrement W4296655829 · doi:10.5539/ies.v15n5p59

A Research on the Content of the Flute Education Course Carried out in Faculty of Education Music Teacher Education Departments and Faculty of Fine Arts Music Departments in Turkey

2022· article· en· W4296655829 sur OpenAlexvenueno aff
M. Ayça Önal

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMusic Education and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusic educationVocational educationFluteFine artThe artsContext (archaeology)Content analysisScope (computer science)Visual arts educationPsychologyPedagogyHigher educationTeacher educationMedical educationSociologyVisual artsMedicinePolitical scienceManagementSocial scienceArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most important areas of music education is instrument education. Vocational music education, which is within the scope of music education in Turkey, is carried out in Education Faculties, Fine Arts Faculties, and State Conservatories in order to provide individuals with music as a profession. In these institutions, flute education is also included within the scope of “Individual Instrument” courses, where many instruments are available. In the research, the opinions of the lecturers working in different institutions were taken regarding the content of the flute education courses conducted in the Department of Music Education of Fine Arts Education Department and the Music Department of the Faculty of Fine Arts in Turkey. The research is important in order to show whether the students studying flute have achieved the goals of the flute education program, which they must earn in the four-year period, and that the students’ success in this regard can be increased. In this context, interview questions developed by the researcher and receiving expert opinions were applied to the study group, and the data obtained were tabulated and presented using the content analysis method, one of the qualitative research methods.

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)0,017
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,366
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,153 · 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

Citations0
Publié2022
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