Autonomie de l’élève musicien. Analyse compréhensive des représentations et des stratégies des professeurs, entre prescription et construction du savoir
Bibliographic record
Abstract
Le contexte de l’enseignement instrumental présente des spécificités au niveau de la forme. Souvent dominé par un enseignement prescriptif, cette forme d’enseignement exige néanmoins une grande autonomie de l’élève et le développement de compétences autorégulatives. L’objectif de cette recherche est d’analyser et confronter les représentations du concept d’autonomie des professeurs et les stratégies qu’ils mettent en place pour développer cette compétence avec leurs élèves. Inscrite dans une perspective compréhensive et exploratoire, l’analyse des données s’appuie sur le modèle du processus de subjectivation d’Étienne Bourgeois (2018) et sur la taxonomie de Robert J. Marzano et John S. Kendall (2007). Les résultats montrent que les professeurs interrogés définissent le développement de l’autonomie comme un élément clé de l’enseignement instrumental, mais demeurent plus vagues lorsqu’il s’agit de décrire des stratégies pédagogiques permettant de les développer. Ceci nous conduira à formuler des pistes pour des recherches ultérieures et quelques éléments indicateurs pour la formation des professeurs de musique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".