Getting it together: relational learning in a jazz performance context
Notice bibliographique
Résumé
To inform my professional practice as a jazz educator and as a musician, I explore relational learning within a jazz performance context. Specifically, I document and reflect on my experiences of learning in a journal as I interact in performance activities within the Toronto jazz community over a six month time period. Themes that emerge in the reflexive journal writings are interpreted and represented through paintings, poetry, and jazz compositions, the latter of which are recorded on CD. The themes bring into question previously held beliefs and values about learning and music making—ideas which drew upon my understandings of constructivism as a philosophy for music education. The challenges that arise during collaborative music making experiences lead me to examine more closely the elements that optimally must be present for positive interaction. While frustrations I experienced during early collaborations could refute the value of learning within relational contexts, the writings of Kagan (1997) and Lambert (1995) alternatively suggest that individual accountability, positive interdependence, and reciprocity foster the potential for the co-creation of new understandings. In realizing that these elements are lacking in my own collaborative experiences, I pursue technical competence and creative confidence as fundamental to individual accountability. Chase (1988) and Werner (1996) demonstrate the mastery of these concepts within the context of music making—even in the practice room—supporting my earliest assumption of the value of learning in real life situations. In addition, I explore my role as a bandleader in creating music making contexts that foster the development of positive interdependence and reciprocity. The newfound understandings that have evolved through my exploration as a developing jazz musician provide insight about the subtleties of collaboration, enabling me to act more thoughtfully as a facilitator of such experiences both on the bandstand and in my classroom. My investigation has strengthened my belief in creating safe and trusting environments that emphasize mutuality and respect, provide positive feedback, and encourage creative problem solving.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,033 |
| Communication savante | 0,022 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».