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Enregistrement W4404884454 · doi:10.1177/03057356241296109

The support of autonomy, motivation, and music practice in university music students: A self-determination theory perspective

2024· article· en· W4404884454 sur OpenAlexaffabout
Arielle Bonneville‐Roussy, Paul Evans

Notice bibliographique

RevuePsychology of Music · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSociety for Education, Music and Psychology Research
Mots-clésPsychologySelf-determination theoryAutonomyPerspective (graphical)Music psychologyMusic educationIntrinsic motivationMusic theoryMusic and emotionSocial psychologyPedagogyMusicalMusic historyVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Practice may be the single most important activity that musicians can use to improve their performance. Yet practice requires significant effort and can sometimes feel difficult or unenjoyable. For this reason, substantial motivational resources are required to sustain consistent, high-quality practice over long periods. In this study, we used self-determination theory to study the kinds of motivation that predict practice behavior and the potential influence that teachers might have on their students’ behaviors. A total of 213 university music students in the United Kingdom and Canada completed measures of practice time, practice quality, motivation, and their teacher’s teaching style. Hypothesized relationships between these variables were examined using structural equation modeling. Results supported the process model in which teacher autonomy supported predicted autonomous motivation, which in turn predicted practice time and practice quality. Teacher control predicted controlled motivation, but controlled motivation was not predictive of practice time or practice quality. Indirect effects suggested that motivation fully mediates the link between teaching style and practice behavior. The findings add clarity to research aiming to understand the kinds of social environments that lead students to develop forms of motivation that enable them to practice in a way that is enjoyable and productive.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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