The effects of the pandemic on music teaching in schools in Quebec (Canada) in the spring and fall of 2020
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 containment measures brought many changes in our lives and forced teachers all around the world to adopt various new practices. Given its specific education requirements and numerous school boards, the province of Quebec, Canada, was chosen to study the effects of the pandemic on music teaching in schools in the spring and fall of 2020. An electronic survey was distributed, to which 517 elementary and high school music teachers responded. Teachers reported on the transformation of teaching modes from an exclusively in-person practice to an online or bimodal approach. Continuation and interruption of music programs varied greatly from school to school and, for those who were allowed musical activities, different protective health measures were implemented. Teachers working with large ensembles (e.g. band and orchestra) experienced more interruptions in their music programs. Teachers also reported how their planning was affected by the new modes of instruction, but no matter which modes were used, most of them experienced less motivation for teaching during the spring of 2020. In addition, they perceived that it was more motivating for students to receive an education in person. Finally, positive outcomes of the pandemic on education included the development of new skills in the use of digital resources and online teaching, as well as a renewed sense of solidarity between teachers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».