Rytmik I flöjtundervisningen - en frågeundersökning med fyra flöjt- och rytmikpedagoger.
Bibliographic record
Abstract
Syfte: Mitt syfte är att undersöka hur rytmikens arbetssätt och idéer skulle kunna integreras i\ntvärflöjtsundervisning. Jag vill även ge exempel på hur en sådan undervisning skulle kunna se ut. Jag har\nundersökt hur två flöjt och hur två rytmik-och flöjtpedagoger upplever sin undervisning, om deras svar utifrån\nbakgrund skiljer dem åt eller liknar varandra.\n\nHuvudfråga: Hur kan rytmik integreras i tvärflöjtsundervisningen?\n\nMetod och material: Litteraturen jag har använt mig av i uppsatsen har varit av stort värde för min undersökning\noch behandlar rytmik, och instrumentalundervisnig, instrumentalmetodik och musikskolan. Metoden för min\nundersökning är av respondentkaraktär och en variant av frågeundersökning med fyra flöjt- och rytmikpedagoger.\n\nResultat: Det finns inga stora skillnader I flöjt och flöjt-och rytmikpedagogernas svar. Flöjt-och\nrytmikpedagogerna har en större förförståelse för rytmik och dess innebörd. Samtliga pedagoger använder sig av\nrytmik på något sätt i flöjtundervisningen inom kulturskolan.\n\nBetydelse för läraryrket: Det vore roligt om den här uppsatsen kan inspirera lärare till att använda sig av rytmik i\nundervisningen. Jag tror att rytmik kan bidra till en mer kreativ och direkt musikundervisning där musiken hamnar\nI centrum och vara ytterligare en metod som musiklärare kan använda sig av. Den kan kanske också vara en\ninspiration för ämnesintegrerad undervisning.
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 | 0.007 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.078 | 0.025 |
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".