Evolución de las actitudes hacia la música clásica y el clima de aula
Bibliographic record
Abstract
La presente tesis doctoral denominada “Análisis de Tertulias Musicales Dialógicas en Educación Secundaria: Evolución de las actitudes hacia la música clásica y el clima de aula” presenta el impacto de las Tertulias Musicales Dialógicas (TMD) en el centro educativo de implementación. La justificación del tema de estudio responde tanto a motivos personales y profesionales, como también a aspectos pedagógicos. Se trata de implementar las tertulias como ejemplo de Actuación Educativa de Éxito (AEE) en el aula de música basada en evidencias científicas desde la propia experiencia de profesora de música y la necesidad de una renovación de la manera de trabajar esta asignatura. El objetivo principal del estudio es analizar la evolución en relación a la actitud hacia la música clásica y clima de aula durante la puesta en marcha de seis tertulias musicales dialógicas. Las preguntas que guían el estudio son: ¿en qué medida cambian las actitudes del alumnado de Educación Secundaria Obligatoria hacia la música clásica cuando participa en las TMD? y ¿cómo es el clima de aula teniendo en cuenta las interacciones que emergen entre el alumnado durante las TMD? La metodología elegida para llevar a cabo esta investigación ha sido una metodología mixta, utilizando tanto técnicas cualitativas como cuantitativas. Concretamente, se ha realizado un estudio de caso, se han analizado los dos grupos existentes del centro de 1ºESO, en los cuales la investigadora es a su vez profesora de música. Los resultados obtenidos en la investigación indican como la actitud hacia la música clásica del alumnado ha mejorado considerablemente. Además, los jóvenes afirman no relacionar el trabajar la música clásica en el aula con algo de menor atractivo e interés en comparación con otros estilos musicales. Por otro lado, en cuanto a lo que se refiere al clima de aula, se ha fomentado un ambiente de diálogo basado en el respeto, donde los alumnos han compartido sus opiniones poniéndose en el lugar del otro y desarrollando así la empatía. Por esto, los datos muestran que se ha conseguido en ambos grupos un diálogo mucho más ordenado respetando los turnos de palabra, una relación horizontal entre todos los participantes, interacciones de igualdad, un ambiente comprensivo y equitativo donde todos entienden los sentimientos, pensamientos y emociones de los demás alcanzando una inclusión total y mejores relaciones interpersonales.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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; a candidate call from one teacher head, 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".