L’apport d’une formation professionnelle Kodály sur le développement des compétences en solfège des enseignant·e·s de musique
Bibliographic record
Abstract
L’enseignement de la musique requiert de nombreuses compétences. Or, plusieurs enseignant·e·s rapportent des lacunes en formation auditive, ce qui affecte la qualité de leurs interventions en classe. L’objectif de cette étude de cas multiples était de mesurer l’effet d’une formation professionnelle Kodály sur le développement des compétences et stratégies utilisées en solfège. À la suite de la formation, les participantes (N = 7) ont eu des gains significatifs lors des tests de solfège mélodico- rythmiques. De plus, trois profils se sont dessinés en relation avec les stratégies utilisées. Selon leur niveau initial de compétence, les personnes ayant une éducation plus avancée avaient recours à des stratégies comme l’analyse harmonique, alors que celles avec une formation moins élaborée utilisaient la mémorisation des intervalles et celle ayant le moins d’apprentissage formel s’appuyait sur le contour mélodique. Les participantes des trois profils ont évolué de façon distincte, intégrant de nouvelles stratégies selon leurs antécédents musicaux.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.003 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".