Well, DAW! That’s Why I Don’t Sound Like the Recording: Music Production in Elementary School Music Education
Notice bibliographique
Résumé
In this dissertation, I discuss how elementary students responded to a music curriculum that foregrounds music production practices. The following question guided this inquiry: How can music industry professionals, music teachers, and students collaborate, share ideas and their experiences to inform a curricular design for public elementary school music education? I theorized that music production practices should be introduced at an earlier stage of learning than discussed by other educators, i.e., at the secondary level. The study consisted of adapting, implementing, and reflecting on a music production curriculum in public elementary school music education through participatory action research, alongside three other music teachers, their students, and two prominent Canadian music industry experts such as recording engineers. The study was adapted in three phases; phase one consisted of music industry experts informing the content of the project; phase two consisted of teacher planning and implementing a flipped classroom design; and, phase three included gathering student input and experiences, leading to the creation of open access video resources. The videos are free and available publicly as an animation series on YouTube called “Dr TooNice.” Specific to this research, North American, or in particular, Canadian public school music education has traditionally focused on instrumental and vocal performance-based programs by using approaches such as Kodály, Orff, and Dalcroze with a limited focus on music production techniques. These techniques are pertinent to students interested in performance-based and non-performance-based settings, underscoring their significance in diverse contexts and environments. To obtain the quality of the sonic features heard on most recordings requires a specific skill set beyond performance. Educators turning to contemporary popular music for song selections are often unaware that they are expecting students to recreate sounds on instruments that have been altered through music production techniques. Understanding what one is hearing, and knowing how to create and recreate these sounds, is a crucial element missing in public school music education. The results of my research all lead to the recommendation of beginning music production at an early stage of learning, including, but not limited to, the processes of vocal mixing, beat making, and recording with digital audio workstations (DAWs).
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».