Pedagogical Conditions for Forming Emotional Intelligence in Future Musical Art Master in the Process of Instrumental Training
Notice bibliographique
Résumé
Тhe article is devoted to determining the peculiarities of the process of forming the emotional intelligence in a future master of musical art in the process of instrumental training. In a world emotional intelligence is heralded as a cornerstone of personal and professional success. Historically, EQ assessments have been the realm of human-to-human interaction, relying on nuanced perceptions and experiences to judge one’s ability to manage emotions, both their own and others’. The most important type of soft skills is emotional intelligence since it constitutes a pivotal part of our lives. In this way three pedagogical conditions are considered and substantiated, which are the basis of the strategy of forming emotional intelligence in a future musical art master. The first pedagogical condition is the activation of students; polymotivation to emotional interaction in the process of instrumental training. The second pedagogical condition is the creating an artistic communicative and reflective environment as a means of conscious regulation of the emotional field in the process of instrumental training of future musical art masters. The third pedagogical condition is the introduction of training technologies for teachers and students. Presented the ways of forming emotional intelligence in the professional preparation of future musical art master’s, namely: activation of future master’s motivation for emotional interaction in the process of professional preparation; creation of appropriate artistic educational environment; active creative process of development in the future musical art master’s emotional intelligence through introduction of training technologies, etc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».