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Enregistrement W4366779848 · doi:10.32370/ia_2023_03_11

Content and Organizational Preconditions of Training Future Music Teachers for Teaching Art to Schoolchildren

2023· article· en· W4366779848 sur OpenAlexvenueno aff
Ying Yue, Oksana Komarovska

Notice bibliographique

RevueIntellectual Archive · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Social Development in Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusic educationChinaProfessional developmentPedagogySpace (punctuation)Training (meteorology)Value (mathematics)SociologyPsychologyPolitical scienceComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article focuses on the changes in the content of the professional training future Music teachers. It is noted that a modern Music teacher is simultaneously a teacher of art in general required by the dynamics of socio-cultural processes in different countries of the world. The readiness of a Music teacher to teach art is considered by the example of music-pedagogical education in Ukraine and China. Two aspects of the reform of general art education in Ukraine are highlighted as the following: 1) focus on the comprehensive formation of key life competencies; 2) an integral approach to teaching art that synthesizes all its types in the students’ imaginations, as well as the connection between art and other areas of knowledge. The purpose of the article is to outline the existing views of the content of the professional training of Music teachers, its concentration on the integrated art education of future students. The express review of the organizational and content and preconditions (availability of relevant courses) in the professional training of Music teachers in universities of Ukraine based on the materials of the official websites of the institutions was carried out. The specifics of music-pedagogical education in China and the specific value of Ukraine’s achievements in the integration of the Chinese system music-pedagogical training of specialists into the world space are emphasized.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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