7 research outputs found

    Rytmitajun kehittäminen musiikkiliikunnan avulla

    Get PDF
    Tiivistelm√§. Ihmiselle on luontaista reagoida musiikkiin liikkeen kautta. Kun ihmiset kokevat musiikkia el√§ytym√§ll√§ ja ajelehtimalla musiikin mukana, yleens√§ heit√§ liikuttaa musiikin rytmiset ominaisuudet, kuten pulssi, tempo ja rytmiset patterit. Musiikkiliikunta on musiikkikasvatuksen osa-alue, jonka yhten√§ tavoitteena on auttaa oppilaita tuntemaan rytmi kehossaan sek√§ ilmaisemaan sit√§ liikkeill√§. Suomalainen musiikkiliikunta perustuu pitk√§lti Dalcroze-pedagogiikkaan, jonka kehitti sveitsil√§inen muusikko ja opettaja √Čmile Jaques-Dalcroze 1800‚Äď1900-lukujen vaihteessa. Dalcrozen ajatukset olivat aikansa musiikin opetuksessa mullistavia, sill√§ Dalcrozen filosofian mukaan oppimisen tulisi perustua kehollisuuteen ja liikkeeseen. H√§nen opetusmetodinsa ajatuksena oli, ett√§ oppilaat saavat kehollisen kokemuksen rytmist√§ ennen teoreettista rytmin selityst√§. Toinen suomalaiseen musiikkiliikuntaan suuresti vaikuttanut henkil√∂, saksalainen s√§velt√§j√§ ja kapellimestari Carl Orff, kehitteli Dalcrozen ajatuksia eteenp√§in. Orff-pedagogiikassa korostuvat erityisesti musiikin kokonaisvaltainen kokeminen liikkeen ja tanssin, puheen ja laulun sek√§ soiton ja √§√§nien yhdistelm√§n√§. Musiikkiliikunnan harjoituksissa oppilaat ilmaisevat, mit√§ musiikissa kuulevat, liikkumalla musiikin tahtiin. Oppiminen tapahtuu toiminnan kautta. Oppimisessa k√§ytet√§√§n hyv√§ksi kehon luonnollisia rytmej√§. Tyypillisi√§ harjoitusmuotoja ovat seuraaminen ja kaanon. Musiikkiliikunta on saavuttanut vakiintuneen aseman suomalaisessa musiikin opetuksessa ja nyky√§√§n k√§yt√∂ss√§ oleva opetussuunnitelma edellytt√§√§ musiikkiliikunnallisten ja rytmisten taitojen hallintaa oppilailta. Rytmin, liikkeen ja kehollisten kokemusten merkitys musiikin oppimisessa on hyvin ymm√§rretty. T√§m√§n p√§iv√§n musiikkiliikunnan haasteita ovat muun muassa riitt√§m√§tt√∂m√§t tilat ja suuret ryhm√§koot. Lis√§ksi musiikkiliikunta vaatii opettajalta herkkyytt√§ ja taitoa luoda turvallinen oppimisymp√§rist√∂. Onnistuessaan musiikkiliikunta voi rytmisten ja musiikillisten taitojen oppimisen lis√§ksi kehitt√§√§ luovuutta ja mielikuvitusta sek√§ opettaa kontakti- ja kommunikointitaitoja

    Korkeakouluopiskelijoiden mentaaliharjoittelun strategiat pianon- ja kitaransoitossa

    Get PDF
    Tiivistelm√§. Mentaaliharjoittelua k√§ytet√§√§n musiikin opetuksessa vain v√§h√§n, vaikka esimerkiksi urheilun valmennuksessa mentaaliharjoittelua on hy√∂dynnetty jo pitk√§√§n. Kokemuksemme mukaan mentaaliharjoittelulla on merkitt√§v√§t mahdollisuudet musiikin harjoittelun tukena. Musiikin opetuksessa mentaaliharjoittelu ei ole tullut juurikaan vastaan, vaikka monesti paljon matkustavan muusikon ty√∂nkuvaan se sopisi erinomaisesti. Mentaaliharjoittelu mahdollistaisi musiikillisten taitojen opettelun my√∂s kotona, vaikka instrumentteja ei olisikaan k√§ytett√§viss√§. Tutkimuksessamme tarkastelimme mentaaliharjoittelua ja siin√§ k√§ytettyj√§ strategioita. K√§ytimme ty√∂ss√§mme eksploratiivista menetelm√§√§ ja avointa haastattelua aineistonkeruussa. Tutkittavat soittivat nelj√§ eri kappaletta: kaksi pianolla ja kaksi kitaralla. Molemmilla soittimilla soitettiin kappale harjoitellen perinteisell√§ tavalla (soittimen kanssa) sek√§ kappale harjoitellen mentaalisesti (ilman soitinta). Soittotilanteet videoitiin, jonka j√§lkeen tutkittavat haastateltiin stimulated recall -tyylisesti. Kappaleet s√§vellettiin tutkimusta varten, jotta ne olisivat tutkittaville entuudestaan tuntemattomia. Aineistomme koostuu soittosuoritusten videomateriaalista sek√§ avoimen haastattelun litteroidusta tekstist√§, joka on analysoitu sis√§ll√∂nanalyysin avulla. Tutkittavat k√§yttiv√§t mentaaliharjoittelun strategioina musiikillisten taitojen hy√∂dynt√§mist√§ sek√§ yleisten kognitiivisten taitojen hy√∂dynt√§mist√§. Esiin nousseita musiikillisia strategioita olivat esimerkiksi auditiivisuus, kinesteettisyys sek√§ visualisuus. Yleisi√§ kognitiivisia taitoja t√§ss√§ tutkimuksessa ovat esimerkiksi mieleen painaminen ilman musiikillista kontekstia sek√§ ulkoa opettelu. Harjoittelustrategiat eiv√§t juuri eronneet kitaran ja pianon v√§lill√§ ‚ÄĒ tosin p√§√§instrumenteillaan soittaessaan tutkittavat suoriutuivat teht√§vist√§ paremmin. Verrattaessa mentaaliharjoittelua perinteiseen soittoharjoitteluun harjoittelustrategiat olivat hyvin samankaltaisia, mutta k√§ytetyt musiikilliset strategiat erosivat hieman toisistaan. Tutkimus osoitti, ett√§ tutkittavista parhaisiin mentaaliharjoittelun tuloksiin p√§√§siv√§t he, jotka pystyiv√§t k√§ytt√§m√§√§n harjoittelun strategioina musiikillisia strategioita. My√∂s he, jotka pystyiv√§t ‚ÄĚniputtamaan‚ÄĚ ty√∂muistinsa rajallista kapasiteettia musiikin kokonaisvaltaisen ymm√§rt√§misen avulla, suoriutuivat vahvasti mentaaliharjoittelusta. Heikommin teht√§vist√§ suoriutui, mik√§li harjoittelu j√§i yleisten kognitiivisten taitojen varaan. T√§ll√∂in ajattelua ei liitetty ollenkaan musiikkiin, vaan kappaleet opeteltiin enemm√§nkin lyhytkestoisen ja pienikapasiteettisen ty√∂muistin rajoissa.Strategies for university students‚Äô mental training in playing the piano and the guitar. Abstract. Mental training is seldom used in teaching music, although it has long been used for instance in sports coaching. Our experience shows that mental training has a significant potential to support music training. In music teaching, mental training has hardly been encountered, even though it would be perfect for musicians who are often travelling. Mental training would also allow learning musical skills at home, even when no instruments are available. In our study, we examined mental training and strategies used in it. Our research used an exploratory method and an open interview in data collection. The subjects played four different musical pieces: two on the piano and two on the guitar. Both instruments were used to play a song that had been practised in the traditional way (with the instrument) and a song that had been practised mentally (without the instrument). The playing situations were recorded on video, and the subjects were interviewed in a stimulated recall style. The musical pieces were composed for the research, so they were unknown to the subjects. Our material consists of the video material of the playing performances and the transcript of the open interview, which has been analysed using content analysis. The subjects used exploitation of musical skills and exploitation of general cognitive skills as strategies for mental training. The musical skills that emerged were, for example, audacity, kinesthetics, and visualization. Common cognitive skills in this study included for example memorizing without musical context and committing to memory. Training strategies did not differ to any great extent between the guitar and the piano ‚ÄĒ although the subjects performed better when playing their main instrument. Training strategies were very similar when mental training was compared to traditional practice, but the musical strategies used differed slightly. The study showed that the subjects who obtained the best results from mental training were those who were able to use musical strategies as training strategies. Also, those subjects performed strongly on mental training who were able to ‚Äúbundle‚ÄĚ the limited capacity of their working memory through comprehensive understanding of music. Weaker performance was observed by those who used just general cognitive skills for training. In this case, thinking was not connected to music at all, instead the songs were learned more within the limits of short-term and low-capacity working memory

    Capacitated spatial clustering with multiple constraints and attributes

    No full text
    Capacitated spatial clustering, a type of unsupervised machine learning method, is often used to tackle problems in compressing data, classification, logistic optimization and infrastructure optimization. Depending on the application at hand, a multitude of extensions to the clustering problem may be necessary. In this article, we propose a number of novel extensions to PACK, a recent capacitated partitional spatial clustering method which uses an optimization algorithm that is based on linear programming tasks. These extensions relate to the relocation and location preference of cluster centers, outliers, and non-spatial attributes, and they can be considered jointly. In the context of edge server placement, these improve the spatial location of servers while considering, for example, application placement on the servers in response to spatial application usage patterns. We demonstrate the usefulness of an extended version of PACK with an example with simulated data, as well as a real world example in edge server placement for a city region with various different setups. These setups are evaluated with summary statistics about spatial proximity and attribute similarity. As a result, the similarity of the clusters was improved by 53% at best while simultaneously the proximity degraded only by 18%. The extensions provide valuable means for including non-spatial information in the cluster analysis, and to attain better overall proximity and similarity

    EDISON:an edge-native method and architecture for distributed interpolation

    No full text
    Abstract Spatio-temporal interpolation provides estimates of observations in unobserved locations and time slots. In smart cities, interpolation helps to provide a fine-grained contextual and situational understanding of the urban environment, in terms of both short-term (e.g., weather, air quality, traffic) or long term (e.g., crime, demographics) spatio-temporal phenomena. Various initiatives improve spatio-temporal interpolation results by including additional data sources such as vehicle-fitted sensors, mobile phones, or micro weather stations of, for example, smart homes. However, the underlying computing paradigm in such initiatives is predominantly centralized, with all data collected and analyzed in the cloud. This solution is not scalable, as when the spatial and temporal density of sensor data grows, the required transmission bandwidth and computational capacity become unfeasible. To address the scaling problem, we propose EDISON: algorithms for distributed learning and inference, and an edge-native architecture for distributing spatio-temporal interpolation models, their computations, and the observed data vertically and horizontally between device, edge and cloud layers. We demonstrate EDISON functionality in a controlled, simulated spatio-temporal setup with 1 M artificial data points. While the main motivation of EDISON is the distribution of the heavy computations, the results show that EDISON also provides an improvement over alternative approaches, reaching at best a 10% smaller RMSE than a global interpolation and 6% smaller RMSE than a baseline distributed approach
    corecore