Methodological Principles of Diagnostic Level Testing for the Instrumental Preparation of Students-Violinists
Notice bibliographique
Résumé
The article presents the content-structural characteristics of the instrumental learning the bachelors of Music in Violin in the institutions of higher education, which is reflected in the unity of four components: motivational-volitional; information- technological; communicative-regulatory; implementing-creative. Developed a criterion apparatus for conducting a diagnostic experiment and scientifically substantiated; outlined its two stages. The first stage is a mass survey of respondents in the form of a questionnaire and testing to determine their levels of violinists' motivation forming regarding the mastery of a high level of instrumental training and the degree of mastery of theoretical competencies. The second stage is laboratory diagnostics of the level of violin students’ instrumental training according to the indicator "quality of complex operation of special skills", during which a methodology is proposed and named "Analysis of the content of pedagogical documentation". According to the indicators "the degree of mastery of communicative skills and the ability to self-regulate in the performance process", it is proposed to use the "Situational Crisis" methodology. Recommended for the indicator “ability to engage in independent musical research activities” to check the level of development of the specified quality using the "My performing ideal" method. Proposed for the indicator "desire to create one’s own interpretation of a musical work" to use the “Performing image" method.
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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 | 0,087 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».