MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401102047 · doi:10.5430/jct.v13n3p159

The Role of Artistic Practice and Practical Experience in Higher Art Education: Analysis of Methodologies and the Structure of Practical Courses

2024· article· en· W4401102047 sur OpenAlexvenueno aff
Mariia Kovalova, Yevheniia Nestierova, Oleksandr Chursin, Oleksandra Nimylovych, Andrey Alforof

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineering ethicsVisual arts educationSociologyMathematics educationPsychologyPedagogyAestheticsVisual artsArtEngineeringThe arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Practical training plays an important role in the system of training specialists in the field of art. The purpose of this work is to investigate the leading approaches to the organization of practical training in the field of higher art education, which enable students to master high levels of technical skills and the ability to think creatively. An content-analysis of literature was used. A total of 48 positions were selected. The results demonstrate the importance of artistic practice in the system of professional training of art specialists. In particular, it was established that the use of project-oriented learning, interactive workshops, as well as cooperation with art institutions and active integration of digital technologies in the educational process is important for the formation of professional and creative skills of students of higher art education. These teaching methods also play an important role in ensuring the comprehensive development of students. The conclusions emphasize the issue of implementing practical courses in the system of training modern specialists in the field of art. The study also determined that the identified approaches to practical training develop not only practical skills in the students, but also help in the formation of creative personalities ready to work in an innovative artistic environment.

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)0,011
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Curriculum and TeachingMême sujetCultural Industries and Urban DevelopmentTravaux en français237 207