Notice bibliographique
Résumé
Art education plays a crucial role in fostering creativity, critical thinking, and cultural appreciation among students. Central to the effectiveness of art education is the role of fine art teachers who serve as mentors, guides, and facilitators in the learning process. This abstract explores the perceptions of art education and students' perceptions of their fine art teachers, shedding light on the impact of teacher-student dynamics on the overall educational experience. The study employs a mixed-methods approach, combining surveys and interviews to gather data from a diverse sample of students enrolled in various art education in fine art programs [i](Smith et al., 2022; Brown & Jones, 2021) suggest that positive teacher-student relationships in art education contribute to increased student engagement, motivation, and a deeper understanding of artistic concepts. Furthermore, the research delves into the role of fine art teachers in nurturing students' individual artistic voices and fostering a sense of community within the classroom. Insights from interviews reveal students' perspectives on the qualities that make an art teacher effective, such as approachability, passion for the subject, and the ability to provide constructive feedback. This abstract concludes by highlighting the implications of the findings for both educators and policymakers in shaping art education curricula and professional development programs. By understanding the dynamics between art education and students' perceptions of fine art teachers, stakeholders can work towards creating a more enriching and supportive learning environment for aspiring artists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 1,000 | 0,995 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».