Composer une chanson avec ses élèves: quels savoirs musicaux pour l'enseignant ?
Notice bibliographique
Résumé
Cette communication porte sur les savoirs musicaux convoqués par l’enseignant généraliste à l’école primaire dans la conduite d’une activité de composition de chansons avec ses élèves. Cette recherche qualitative s’inscrit dans une approche anthropologique. Elle est basée sur l’analyse des actions de six enseignants de divers niveaux de formation musicale, de pratique musicale personnelle et d’expérience professionnelle d’enseignement. Les résultats montrent que, chez les enseignants concernés, les savoirs professionnels (didactiques et transversaux) sont plus importants que les savoirs musicaux pour ce type d’activité de création musicale. Ces derniers favorisent toutefois une diversification des approches de l’enseignant mais peuvent également constituer des freins au développement de la création des élèves. Dans cet article, d’une part, nous présentons une proposition pédagogique conçue, testée et mise en pratique dans le cadre d’une recherche dans différents pays : Argentine, Brésil, Canada et Suisse et, d’autre part, nous proposons quelques constats réflexifs sur l’expérimentation de cette proposition durant trois leçons de musique par une enseignante avec des élèves de 11-12 ans en Suisse.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».