Virtual Concerts in Learning Oboe-Played Chinese Folk Music: Impact on Performance Proficiency, Perceived Aesthetic Qualities, and Students’ Motivation
Notice bibliographique
Résumé
This study compares the effectiveness of video communication technologies and group chats in virtual reality (VR) as platforms for practising musical skills among students. Additionally, it examines the capacity to convey aesthetic characteristics of musical performance through these two forms of remote communication and the influence of these technologies on student motivation. The research involved 106 senior students from two higher educational institutions in China. Zoom and VRChat served as the instructional platforms for the two experimental groups. The findings did not reveal significant differences in performance mastery. Specifically, the perception of task value demonstrated the most substantial increase, scoring 5.65 compared to 4.81 out of a possible 7; all three pairs of values exhibited significant differences between the groups based on the results of the student’s t-test. Furthermore, a significantly higher sense of immersion and quality of aesthetic experience was observed within the VR group, scoring 4.81 compared to 3.70 out of a possible 5 in the videoconferencing group. Additionally, VR’s greater capability to convey characteristic emotional nuances of music was confirmed by the fact that within the VR group, two out of six distinctive features of Chinese folk music (lyrical, highly artistic aspects and intonation subtlety) were more pronounced than in the videoconferencing group. These results indicate the potential of VR technology to enhance the quality of aesthetic experience as well as the motivation for learning among students in music education, including those studying wind instruments.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».