Acoustic Conditions and Student Perceptions in a Québec Classroom: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although several studies have reported negative impacts of classroom noise on learning, few have examined students' subjective perceptions of their acoustic environment. This cross-sectional observational case study of a single classroom explored how adolescents aged 12 to 13 years evaluated their classroom soundscape and related perceptions to objective noise measurements. METHODS: Over 11 school days, several groups of students completed a questionnaire at the end of each class period (N = 957), indicating whether they felt annoyed/distracted, indifferent, or content/focused in relation to the acoustic environment, and providing free-text comments. Simultaneously, acoustic indicators (LAeq, LA10, LA90, LAmax, LA10-LA90) were recorded using calibrated sound level meters. RESULTS: Periods with higher LAeq, LA10, and LAmax values were significantly associated with fewer students feeling content/focused (r = -0.49 to -0.59; P < 0.05). At the individual level, correlations between acoustic measures and evaluations were weak (r = -0.14 to -0.19). Qualitative analysis of students' comments identified four perceptual modes of acoustic experience: intensity, soundscape, source, and autocentric impressions. Most students used only one mode and rarely made explicit connections between sound and learning. CONCLUSION: Findings from this single-classroom case study suggest that while higher continuous and peak noise levels are modestly associated with increased annoyance and reduced focus, these effects are limited. Because some student groups visited the classroom repeatedly, the data are not fully independent; and results should be interpreted with caution. This study highlights the need for larger, multiclassroom investigations combining subjective and objective data, and for tools supporting teacher noise management and student awareness.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».