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Enregistrement W7034204446

Teaching and Learning arts in school: Perspectives of teachers and students in China

2020· article· en· W7034204446 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisual arts educationThe artsCurriculumBlueprintChinaActive learning (machine learning)Affect (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teaching and Learning arts in school: Perspectives of teachers and students in China\nThe discipline-based art education (DBAE) was implemented in schools as art can improve learners’ expressiveness and elaboration, creative ability (Burton, Horowitz, & Abeles, 2000), critical thinking (Geahigan, 1997; Lampert, 2006), and their learning in other subjects (Barby & Catterall, 1994). Although the Chinese education system has undergone continuous reform, discipline-based art education (DBAE) does not match the 1) speed of economic development, 2) the blueprint of constructing the quality-oriented educational system, as well as 3) the learning needs of students (Niu, 2005). Additionally, the prosperous art education market on the school outside mirrors the dissatisfaction of students and parents for the art education provided by the school curriculum (Li, 2018).\nThis proposed qualitative case study aims to explore the learning experience of students enrolled in elementary schools in China to understand their perspectives and expectations of DBAE. The theoretical framework of this study is the environment and development of creativity.Eglinton (2003) proposes a theoretical model where art-making, encounters with art, and aesthetic experiences are integrated and equally weighted. Based on this model, The DBAE is important because schools can provide art aesthetic teaching, art-making experience, and an active learning atmosphere with students.\nThis study focuses on the following three research questions:\n1) How do students and their parents perceive their learning in art classes in school?\n2) What factors affect their evaluation of the DBAE?\n3) What expectations do they have for discipline-based art education?\nThe participants in this study are elementary students who enrolled in elementary schools in Tianjin, China. All of these participants have experienced art instruction in school. Some of them have taken extra-curriculum art tutoring. Based on their experiences in terms of the time arrangement, course content, teaching pedagogy, and evaluation methods, a qualitative study for analyzing the deficiencies of DBAE will be conducted. The researcher will 1) survey participants to gather their demographic background and 2) interview them to obtain more in-depth information regarding their arts learning experience in school, including instructions they got, challenges they experienced, and expectations they have.\nIn Canada, the DBAE is also threatened because of the rising impact of neoliberalism. According to Statistic Canada, only 46% of elementary schools reported that they have a music teacher, either full time or part-time in 2018. Only 16% of elementary schools with grades 7 or 8 reports having a visual arts teacher, and just 8% of schools have access to a specialist drama teacher (Arts education, 2018). The role of education is to provide an equal educational opportunity for students no matter where they live and what economic background they have. When students are not free to learn what they want, and teachers cannot carry out new pedagogies, education is not what it should be. With the economic globalization nowadays, there is a need for educators and to communicate and share educational experiences across a range of cultures and countries. It is my hope that this poster presentation will benefit the audience and provide a stepping stone for my future comparative research between Canada and China within this field.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0150,006
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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