Miten musiikinopettajan oma musiikkimaku vaikuttaa opetukseen - ja miten se saisi tai ei saisi näkyä opetuksessa?
Bibliographic record
Abstract
Tutkin maisterintutkielmassani musiikinopettajien omaa musiikkimakua, niin tämän ilmenemismuotojen näkökulmasta kuin myös sen, onko oman musiikkimaun vaikuttaminen musiikinopetukseen positiivinen vai negatiivinen asia musiikkikasvatuksen tavoitteiden ja konventioiden valossa. Tutkimus on suoritettu laadullisena analyysinä - haastattelin kolmea musiikinopettajaa aiheesta, ja analysoin haastatteluissa nousseita ajatuksia opetussuunnitelmien ja teoriapohjan valossa. Haastatelluista opettajista kaikki kokivat, että edes jossain määrin oma musiikkimaku on vaikuttanut opetuksen sisältöön, ja että asian suhteen kuuluu olla kriittinen. He tunnistivat musiikkimaun välittymisen opetukseen uhkana, esimerkiksi tilanteessa missä opetus värittyy puolueelliseksi, sekä toisaalta myös mahdollisuutena, esimerkiksi tilanteessa missä opettaja motivoi oppilaita oman aidon innostuksensa kautta. Haastateltujen kesken oli eriäviä näkemyksiä siitä, näkivätkö he ilmiön kokonaisuudessaan enemmän uhkana vai mahdollisuutena. Tämä diskrepanssi, teoreettisen viitekehykseni valossa, aiheutti pohdintaa ja päätelmiä tutkimani aiheen tilannekohtaisuudesta. Aineiston valossa tutkimuksen tulokset viittaavat musiikinopettajan oman harkintakyvyn tärkeyteen; oman musiikkimaun välittyminen opetuksen sisältöön voi olla harkitussa käytössä voimavara, mutta monessa tilanteessa se voi kääntyä päälaelleen ja uhata opetuksen laatua ja tavoitteita. Tutkimuksen tavoite on tuoda tietoa ja pohdintaa siitä, millä tavoin musiikinopettajan oma musiikkimaku saisi tai ei saisi näkyä opetuksessa, musiikkikasvatuksen kentälle. Näen aiheessa potentiaalia jatkotutkimukselle.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.006 |
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".