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Enregistrement W4311526950 · doi:10.7203/leeme.50.24657

¿Cómo se refleja la legislación educativa en los libros de texto? Un estudio de metodología mixta en relación a los contenidos mínimos de educación musical en el segundo ciclo (3-6 años) de educación infantil

2022· article· es· W4311526950 sur OpenAlexaff
Daniel Mateos-Moreno, Cristina Isabel Gallego García

Notice bibliographique

RevueRevista Electrónica de LEEME · 2022
Typearticle
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensAssociation of Canadian College and University Teachers of English
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMusicalPhilosophyArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Si bien existen multitud de trabajos dedicados al estudio de la legislación educativa o de los libros de texto, son escasos los que se dedican a su investigación de forma conjunta. En el presente estudio, se ha investigado de qué manera la legislación estatal española que regula los contenidos mínimos preceptivos en Educación Infantil en la etapa de 3 a 6 años se refleja en los libros de texto, con respecto a los contenidos relativos al desarrollo de la educación musical. A través de una metodología mixta polietápica, se han llevado a cabo análisis cualitativos de teoría fundamentada y de contenido, así como análisis cuantitativos descriptivos y relacionales de clúster y de la varianza. Los resultados aportan evidencias sobre la existencia de una moderna filosofía de educación musical subyacente en la legislación estudiada, discrepancias entre esta filosofía y su desarrollo en libros de texto, así como la existencia de diferentes perfiles respecto al tratamiento de los contenidos de música. Finalmente, discutimos implicaciones de los resultados en relación al uso de los libros de texto en esta etapa educativa y en relación a la educación musical.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,286 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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