Kristian Kolman1, Joe Rugelj2
1Glasbena šola Celje
2Univerza v Ljubljani, Pedagoška fakulteta
INOVATIVNI PRISTOP K POUÈEVANJU VIOLINE NA OSNOVI
KOGNITIVNE TEORIJE UÈENJA Z VEÈPREDSTAVNOSTJO
Izvirni znanstveni èlanek / Original Research Paper
Izvleèek
V èlanku predstavljamo monosti za »mešano« uèenje violine z uporabo tradicionalnih metod in
veèpredstavnosti na osnovi izsledkov Mayerjeve kognitivne teorije uèenja z veèpredstavnostjo.
Teorija predpostavlja, da èloveški kognitivni sistem vkljuèuje kanala za vidno in slušno zaznavanje
in obdelavo draljajev iz okolja. Oba kanala imata omejene zmogljivosti, delujeta pa lahko hkrati in
si medsebojno ne zmanjšujeta uèinkovitosti. Z upoštevanjem teh znaèilnosti kognitivnega sistema
smo v eksperimentu eleli optimizirati dejavnosti igranja v uènem procesu in domaèe vadbe lestvic
s pomoèjo programov za raèunalniško podprto pouèevanje igranja inštrumentov. Preizkusili smo
funkcionalnost programa Match My Sound (MMS) kot uènega pripomoèka za ocenjevanje
pravilnosti izvedbe lestvic na violini in za podajanje objektivne povratne informacije o uspešnosti
uèenca. Z meritvami opazovanih parametrov izvajanja not, intonacije in ritma smo zaznali veèje
razlike med prièakovanim in dejanskim rezultatom ocenjevanja A-dur lestvice.
Kljuène besede: violina, kognitivna teorija, veèpredstavno uèenje, IKT, Match My Sound
Abstract
Innovative Approach to Teachning Violin Based on the Cognitive Theory of Multimedia
Learning
This article describes the possibilities for blended learning of the violin using the findings of
Mayer’s cognitive theory of multimedia learning. The theory proposes that human cognitive system
consists of two separate channels (auditory and visual) for processing information. Each channel has
a limited capacity, but they can work simultaneously without diminishing each other’s
effectiveness. Taking into consideration these characteristics of human cognition, the research was
aimed at optimizing the activity of learning to play an instrument and practicing scales with the help
of Computer-Assisted Musical Instrument Tutoring software, such as Match My Sound (MMS).
The purpose was to check the functionality of the MMS software as a teaching aid for evaluating
scale playing on the violin, providing feedback to student. Measuring the observed parameters of the
performance of notes, intonation and rhythm, we found greater differences between the expected
and the actual result of the evaluation of the A-major scale.
Keywords: violin, cognitive theory, multimedia learning, ICT, Match My Sound
83
Kristian Kolman, Joe Rugelj, INOVATIVNI PRISTOP K POUÈEVANJU VIOLINE...
Uvod
Znani ruski violinist Juri Jankeleviè (Jankeleviè in Lankovsky, 2016) izpostavlja kot svoj
najpomembnejši pedagoški princip poznavanje uèenca, njegovih znaèilnosti in zmonosti
ter iskanje pravilnega individualnega pristopa k njegovemu razvoju spomina. O izjemnem
pomenu zgodnjega razvoja spomina piše tudi japonski violinski pedagog Shin’ichi Suzuki
(Suzuki, Selden in Selden, 2012), saj je vir èloveške kontemplacije in ustvarjalne misli.
Dokler imajo ljudje spomin, so mogoèe izkušnje, in èe je mogoèa izkušnja, bo zagotovo
obstajala pot za postopno napredovanje.
Kognitivni psihologi so z raziskavami ugotovili (Paivio, 2014), da je za uspešno uèenje
pomembna monost povezovanja razliènih modalnosti. Domnevo je v veliki meri potrdil
Mayer (2014) s sodelavci s kognitivno teorijo uèenja z veèpredstavnostjo (KTUV).
KTUV temelji na predhodnih integralnih teorijah, kot so Baddleyjev model delovnega
spomina (Baddley, 1987), Paiviova teorija dvojnega kodiranja (Paivio, 1990) in
Swellerjeva teorija kognitivnega bremena kolièine informacij, shranjenih v delovnem
pomnilniku (Chandler in Sweller, 1991). KTUV lahko povzamemo z naslednjimi
kljuènimi elementi: (a) dvojni kanali za obdelavo vizualnih in zvoènih zaznav, (b)
omejena zmogljivost obdelave podatkov v obeh kanalih, (c) dve spominski shrambi v
vsakem kanalu (senzorièni, delovni) in skupen dolgoroèen spomin ter (d) pet kognitivnih
procesov izbiranja, organiziranja in integracije (izbiranje tonov, izbiranje slik,
organiziranje tonov, organiziranje slik in povezovanje novega znanja s predhodnim
znanjem). Pomembnejšo raziskavo uporabe KTUV pri nas so izvedli Hrast, Rode in
Torkar (2018) na Pedagoški fakulteti Univerze v Ljubljani z analizo uèbeniškega gradiva
s pomoèjo uporabe tehnologije oèesnih sledilcev.
Uèenci violine se e od zgodnjih zaèetkov igranja na inštrument sreèujejo z uporabo vseh
treh modalitet: vidne, slušne in gibalne. Zato nas zanima, kako strukturirati mešano1
uèenje z uporabo veèpredstavnosti in uvajati uèinkovitejše uène strategije, da bi uèencem
pomagali pri uèenju violine v glasbeni šoli. Osvetlili bomo kognitivne procese, ko z
integracijo IKT v uèni proces nadgradimo tradicionalne uène dejavnosti in ga tako
optimiziramo.
Teoretièna izhodišèa
Nekateri uèenci se uspešneje uèijo s poslušanjem, drugi z branjem predstavljenih vsebin,
tretji pa s telesno dejavnostjo. Strokovno lahko reèemo, da imajo uèenci razliène zaznavne
stile: slušne, vidne ali gibalne. To pomeni, da sicer pri uèenju uporabljajo vse tri naèine
zaznavanja, a se najbolje uèijo, ko uporabljajo izbrani naèin za svoj zaznavni stil.
Marentiè Poarnik (2019) v hierarhièni klasifikaciji uèenja opredeljuje igranje
inštrumenta kot zahtevno uèenje psihomotoriènih spretnosti. Zaznavni stil opredeljuje kot
razmeroma dosledne in trajne posebnosti posameznika v tem, kako sprejema, ohranja,
predeluje in organizira informacije ter rešuje probleme z njihovo uporabo.
V nadaljevanju se bomo osredotoèili na kognitivni model, predstavljen v KTUV na Sliki
1, ki temelji na Paiviovi teoriji (2014) dvojnega kodiranja. Ta razlaga, da ima vsakdo dva
84
GLASBENOPEDAGOŠKI ZBORNIK, 31. zvezek
1 Mešano uèenje je pristop k uèenju in pouèevanju, ki zdruuje tradicionalne metode pouka v fiziènem
šolskem okolju in monosti interakcije s spletnimi izobraevalnimi gradivi.
medsebojno loèena sistema za zaznavanje draljajev iz okolice. En sistem obdeluje
besedne oziroma v glasbi zvoène, drugi pa slikovne draljaje. Vsak kanal vkljuèuje tri
vrste spomina, znane kot senzorièni, delovni in dolgoroèni spomin. Senzorièni ali èutni
spomin je kognitivna struktura, ki nam omogoèa zaznavanje novih podatkov, delovni
spomin je kognitivna struktura, v kateri zavestno obdelujemo podatke v informacije, in
dolgoroèni spomin je kognitivna struktura, ki hrani naše integrirano znanje dolgotrajno.
Informacij v dolgoroènem spominu se zavedamo in jih lahko uporabimo šele, ko jih
prenesemo v delovni spomin.
Slika 1: Slika elementov modela KTUV (Mayer, 2014)
Senzorni spomin slike in natisnjeno besedilo, ki jih zaznamo z vidom, za krajši èas zadri,
da lahko iz njih izberemo tiste elemente, ki so za nas v doloèenem trenutku zanimivi in jih
potem prenesemo v delovni spomin za nadaljnjo obdelavo. Podobno velja za senzorièni
slušni spomin, ki krajši èas, nekaj sekund, zadri govorjene besede in zvoke.
Teoretièno podlago za smiselno rabo veèpredstavnosti v procesih uèenja je ponudil Mayer
(2014), izhajajoè iz predpostavke, da so veèpredstavna uèna gradiva, zasnovana v skladu
z naèinom delovanja kognitivnega sistema, bolj koristna za uèenje. Mayer je definiral
naèela za oblikovanje veèpredstavnih uènih gradiv, ki omogoèajo uèinkovito uèenje.
Naèela morajo tako izpolnjevati tri kriterije: (1) razumljivost – naèela izhajajo iz
kognitivne teorije veèpredstavnega uèenja; (2) verodostojnost – naèela so skladna z
empiriènimi raziskavami o veèpredstavnem uèenju; (3) uporabnost – naèela lahko
uporabimo za nove veèpredstavne uène situacije. Raziskal je temeljne predpostavke, kot
so dvokanalna predpostavka, predpostavka o omejeni zmogljivosti in predpostavka
aktivne obdelave, ter nato identificiral pet aktivnosti, ki so del uèenja z veèpredstavnostjo.
Za smiselno uèenje v veèpredstavnih okoljih mora biti uèenec aktiven v petih kognitivnih
procesih. Najprej mora (1) izbirati ustrezne besede za obdelavo v slušnem delovnem
pomnilniku in hkrati (2) izbrati ustrezne slike za obdelavo v vizualnem delovnem
pomnilniku. Potem mora (3) organizirati izbrane besede v verbalni oz. zvoèni miselni
model in hkrati (4) organizirati izbrane slike v vizualni mentalni model. V zadnjem koraku
mora potem (5) povezati verbalne in vizualne mentalne modele, ki predstavljajo novo
znanje, s predhodnim znanjem iz dolgoroènega spomina, potem pa poskrbeti, da se to
razširjeno znanje zapiše nazaj v dolgoroèni spomin.
85
Kristian Kolman, Joe Rugelj, INOVATIVNI PRISTOP K POUÈEVANJU VIOLINE...
Mayer je na podlagi skoraj 100 raziskav v zadnjih dveh desetletjih opredelil dvanajst
osnovnih naèel veèpredstavnosti:
1. Naèelo skladnosti – ljudje se bolje uèijo, èe so zunanji materiali izkljuèeni, ne pa
vkljuèeni.
2. Naèelo poudarjanja – ljudje se bolje nauèijo, ko so dodani napisi, ki poudarjajo
organizacijo bistvenega gradiva.
3. Naèelo odveènosti – ljudje se bolje uèijo samo iz slik in pripovedi kot iz slik,
pripovedi in tiskanega besedila.
4. Naèelo prostorske povezanosti – ljudje se bolje uèijo, èe so ustrezne besede in
slike blizu ena drugi na strani, kot èe so oddaljene ena od druge na strani ali
zaslonu.
5. Naèelo èasovne povezanosti – ljudje se iz videogradiv bolje uèijo, ko so ustrezne
besede in slike predstavljene hkrati kot pri zaporedno predstavljenih.
6. Naèelo segmentiranja – ljudje se bolje nauèijo, ko je veèpredstavno uèno
gradivo predstavljeno v segmentih, ki so po meri uporabnika, kot èe so
kontinuirana celota.
7. Naèelo predhodnega uèenja – ljudje se globlje uèijo iz veèpredstavnega gradiva,
èe za zahtevnejše teme dobijo predhodno usposabljanje in tako poznajo
znaèilnosti kljuènih komponent gradiva.
8. Naèelo modalnosti – ljudje se bolje uèijo iz grafike in pripovedi kot iz grafike in
tiskanega besedila.
9. Naèelo veèpredstavnosti – ljudje se bolje uèijo iz napisanega besedila in slik kot
samo iz besedila.
10. Naèelo personalizacije – ljudje se bolje uèijo iz veèpredstavnega uènega
gradiva, kadar je uporabljen pogovorni jezik in ne formalno izraanje.
11. Glasovno naèelo – ljudje se bolje nauèijo, ko besede v veèpredstavnem sporoèilu
govori naraven èloveški glas in ne umetno generiran strojni glas.
12. Slikovno naèelo – ljudje se ne uèijo bolje iz veèpredstavnostne predstavitve, ko
je slika govorca na zaslonu v primerjavi s predstavitvami, kot te slike na zaslonu
ni.
V Tabeli 1 smo predstavili osnovna Mayerjeva naèela (Mayer, 2014) in naèin njihove
uporabe pri izdelavi uènih gradiv za uèenje igranja violine. Taka gradiva omogoèajo
uèenje z uporabo veèpredstavnosti, ki temelji na generativnem kognitivnem procesiranju.
Z uporabo lahko uspešno optimiziramo dejavnosti v uènem procesu igranja in domaèe
vadbe lestvic s pomoèjo programov CAMIT2, kot je Match My Sound in vzpostavimo
privlaènejše in bolj motivirano uèno okolje s pomoèjo IKT. V Tabeli 1 smo definirali
konkretne monosti za uporabo Mayerjevih naèel pri pouèevanju igranja violine.
86
GLASBENOPEDAGOŠKI ZBORNIK, 31. zvezek
2 Computer-assisted musical instrumental tutoring – CAMIT.
Tabela : Opredelitev Mayerjevih naèel veèpredstavnosti (Mayer, 2014) pri igranju na violino
Cilj Naèelo Opis uporabe naèela pri pouèevanjuvioline
Minimiziranje
nebistvenega
kognitivnega
procesiranja
Naèelo skladnosti (ang. coherence
principle)
Odstranitev nepotrebnih elementov
notacije (zvokov, dinamiènih in linijskih
oznak).
Naèelo poudarjanja (ang.
signaling principle)
Poudarjanje kljuènih delov notacije
(ritem, metrum, tonaliteta, prstni red).
Naèelo odveènosti (ang.
redundancy principle)
Notacijo predhodno ne predvajamo
skupaj z metronomom.
Naèelo prostorske povezanosti
(ang. spatial contiguity principle)
Upravljavske kontrolnike postavimo nad
notacijo.
Naèelo èasovne povezanosti (ang.
temporal contiquity principle)
Notacija naj bo pregledno grupirana v
taktih glede na trajanje posamezne etape.
Obvladovanje
bistvenega
kognitivnega
procesiranja
Naèelo segmentiranja (ang.
segmenting principle)
Izvajamo krajše dele po taktih in
periodah pred celotno skladbo.
Naèelo predhodnega uèenja (ang.
pre-training principle)
Predhodna seznanitev z lestvico in
znaèilnostmi kljuènih elementov.
Naèelo modalnosti (ang. modality
principle)
Predvajamo zvoèno gradivo namesto
napisane notacije.
Spodbujanje
generativnega
kognitivnega
procesiranja
Naèelo veèpredstavnosti
(ang. multimedia principle)
Uporaba notacije in zvoka raje kot samo
notacije.
Naèelo personalizacije
(ang. personalization principle)
Uporaba pogovornega stila.
Glasovno naèelo
(ang. voice principle)
Uporaba èloveškega glasu za govorjeno
besedilo in izvajanje z inštrumentom.
Slikovno naèelo
(ang. drawing principle)
Uèenci notirajo lestvico v notatorskem
programu.
Prvotne raèunalniške programe za splošno podporo uèenju (CAI3) so v zadnjih letih
uspešno nadgradili v programska orodja za raèunalniško podprto inštrumentalno glasbeno
pouèevanje (CAMIT). Program Match My Sound (Käo, 2016), ki je primer takega
programskega orodja, nudi vsestransko in uèinkovito podporo kombiniranemu uèenju
vsem inštrumentalnim druinam, ne le pouèevanju violine. Njegova integracija v sisteme
za upravljanje uèenja (LMS4) je enostavna in stabilna. Zasnovan je tako, da najbolje
izkoristi številne funkcije, ki jih sicer e ponujajo spletne uèilnice v MOODLE (Popa,
Hunyadi in Musan, 2008) 5.
Za uporabo v glasbenem izobraevanju smo Mayerjeva naèela morali ustrezno dopolniti.
Privzeto naveden besedilni del v kontekstu slušnega zaznavnega stila smo nadomestili z
zvoènim kot posledico igranja na violino. Prav tako smo slikovni del branja besedila v
kontekstu vidnega zaznavnega stila nadgradili z branjem besedila in not. S tako
prirejenimi naèeli smo osvetlili razliène funkcionalnosti, ki jih lahko CAMIT tehnologija
podpre. Z izpostavitvijo vpliva Mayerjevih naèel s pomoèjo eksperimentalnih meritev
87
Kristian Kolman, Joe Rugelj, INOVATIVNI PRISTOP K POUÈEVANJU VIOLINE...
3 Computer Assisted Instruction – CAI
4 Learning management systems – LMS
5 Modular object-oriented dynamic learning environment – MOODLE
smo eleli potrditi njihovo smiselno uporabo v vsakdanji pedagoški praksi pouèevanja
violine.
Eksperiment
Opravili smo šest poizkusov z namernimi napakami za razumevanje samodejnega
ocenjevanja. Med potekom smo spreminjali tri kljuène ocenjevalne parametre: dolino
izvedbe, tonsko višino in ritmièno izvedbo polovink v lestvici. Za vsak poizkus smo
izvedli 10 meritev. Ocene smo pridobivali iz dveh povezanih spletnih programov. Najprej
smo napake izmerili neposredno v spletnem programu Match My Sound, poimenovanem
WEB in nato posredno v vtièniku spletne uèilnice, poimenovanem MOODLE. Da bi
poveèali verodostojnost rezultatov, smo statistièno obdelali razlike med prièakovanimi in
izmerjenimi vrednostmi ocenjevalnih parametrov, kot je prikazano v diagramu na Sliki 2.
Slika 2: Diagram procesa meritev in statistiène obdelave
Cilj našega eksperimenta je bil izboljšati uèinkovitost uènega procesa s smiselno uporabo
programov za pomoè uèenju CAMIT. V eksperimentu smo raziskali funkcionalnost
programskega orodja Match My Sound (MMS). Program MMS soèasno snema in
preverja ritmièno in intonanèno natanènost izvedbe.
Namen uporabe tega orodja je podpora uèinkovitemu uènemu transferju s pomoèjo
igrificiranja,6 ko s prevzemanjem mehanike iger lahko izvajanje lestvic umešèamo v
druge dejavnosti pri violinski igri. Na tak naèin bi uèenci lahko prepoznali smiselnost rabe
lestvic ne samo v kompozicijskem smislu, v linearnih in akordiènih tonskih sosledjih,
temveè tudi kot temelj za uspešno izgradnjo slušno analitiènih zaznav.
Za razumevanje in evalvacijo kognitivnih procesov pri uèenju violine z uporabo programa
MMS smo si zastavili tri raziskovalna vprašanja:
1. Kako zanesljivo MMS v posnetku prepozna napake treh ocenjevalnih parametrov:
izvedeni dolini, tonski višini in ritmièni izvedbi?
88
GLASBENOPEDAGOŠKI ZBORNIK, 31. zvezek
6 Igrificiranje, gamifikacija, poigrenje uporablja kot orodje tehniko raèunalniških iger za spodbujanja
uèenja.
2. Kakšne so razlike med izmerjenimi vrednostmi v spletnem programu MMS in z
ustreznim vtiènikom v spletni uèilnici MOODLE?
3. Kakšne so razlike med prièakovanimi in s programom MMS izmerjenimi vrednostmi?
Spletna aplikacija MMS
Aplikacija MMS7 omogoèa nalaganje, urejanje in priredbo glasbenih zapisov ter
sodelovalno uèenje uèencev. Uporabniški vmesnik aplikacije MMS omogoèa ustvarjanje
delovne naloge z nalaganjem in shranjevanjem notnega zapisa v formatu MusicXML8,
primernega za izvajanje z digitalno MIDI9 spremljavo ali preverjanje natanènosti ritma in
intonacije s snemanjem. V aplikaciji je mogoèe priklicati tudi uglaševalec za natanèno
uglasitev violine in metronom.
Priprava notnega e-gradiva
Pri naboru razliènega uènega gradiva za ocenjevanje smo v skladu z Mayerjevimi naèeli
(Mayer, 2014) še posebej sledili naèelom koherence, poudarjanja, redundance,
predhodnega uèenja, modalnosti, veèpredstavnosti, vodenega odkritja in samorazlage.
Kot najprimernejšo smo izbrali tehnièno prvino lestvice, saj ne vsebuje teje ocenljivih
parametrov, kot je npr. interpretacija, dinamika in agogika. Ugledni violinski pedagogi
(Galamian, Thomas in Chase, 2013) poudarjajo pomen zgodnjega razvoja tehniènih prvin
violinske igre s pomoèjo igranja lestvic. Natanènost tonske višine v igranju lestvic je
enostavno preverljiva s pomoèjo digitalnih uglaševalcev, kar s pridom izkorišèa program
Match My Sound (Käo, 2016). eleli smo izloèiti vse morebitne motnje, ki lahko v
eksperimentu nastanejo pri igranju in snemanju z violino, zato smo za natanèno
ocenjevanje posnetka lestvice uporabili mehansko predvajanje MIDI predvajalnika v
programu Sibelius. Za vir smo uporabili lestvico A-dura èez eno oktavo v polovinkah od
a1 do a2. Lestvica A-dura èez eno oktavo je napisana v prvem prstnem vzorcu in je
pogosto prva letvica, s katero se uèenci seznanijo. Lestvico smo zapisali v programu
Sibelius, jo shranili kot glasbeno xml. datoteko in nato uvozili v digitalno shrambo vaj
spletnega programa MMS. Na Sliki 3 so v levem stolpcu izpostavljene napake v programu
Sibelius obarvane in oštevilèene. V desnem stolpcu pa je notni zapis v MMS s pripadajoèo
èasovno premico pod notacijo.
89
Kristian Kolman, Joe Rugelj, INOVATIVNI PRISTOP K POUÈEVANJU VIOLINE...
7 https://notes.matchmysound.com/comp.html#/myexercises (15.11.2019).
8 MusicXML je standardni odprti format za izmenjavo digitalne glasbe. Omogoèa sodelovanje z uporabo
razliènih glasbenih aplikacij.
9 MIDI (Musical Instrument Digital Interface) je elektronski standardni protokol, s katerim lahko
komunicirajo razliène elektronske glasbene naprave.
Slika 3: Zapis lestvic za predvajanje v Sibeliusu s simulacijo napak in izpis rezultata v MMS
Ocenjevalni postopek programa MMS
Med potekom izvajanja lestvice smo spreminjali tri kljuène ocenjevalne parametre:
dolino izvedbe, tonsko višino in ritmièno izvedbo hitrosti polovink. Program MMS je
posnel zvoèno izvedbo skladbe. Po zakljuèku je ustvaril pod notacijo èasovno premico, ki
prikazuje dvo-dimenzionalno sled pravilnosti zaigrane lestvice. Dvig premice pomeni
ritmièno hitenje, spust pa upoèasnjevanje. Èrna barva oznaèuje pravilno tonsko višino.
Sprememba barve iz èrne v temnejšo sivo opozarja na previsoko oz. prenizko tonsko
višino, medtem ko zelo svetlo siva oznaèuje resno napako v intonaciji.
Slika 4: Primer nepravilnega ritmiènega hitenja po peti polovinki in upoèasnjevanja
90
GLASBENOPEDAGOŠKI ZBORNIK, 31. zvezek
Slika 5: Primer pravilnega ritmiènega poteka ob nepravilnostih v intonaciji
Poizkusi preverjanja MMS s simulacijo napak
Zanesljivost delovanja in natanènost podajanja rezultata smo preverili v šestih poizkusih s
spremembami doline trajanja lestvice, dviga in spusta tonske višine ter ritmiènega hitenja
in upoèasnjevanja. Poizkuse smo zapisali v notaciji programa Sibelius, z nastavitvijo
istega tempa, (èetrtinka je 60 udarcev v minuti) in kalibracijo iste tonske višine (A=442
Hz). Za predvajanje smo uporabili predvajalnik v programu Sibelius. Opazovali smo
odzivnost programa na predvidene napake in spremljali uporabniško izkušnjo pri
rokovanju s programom. Najprej smo poizkus opravili v spletni uèilnici Glasbene šole
Celje10 na Arnesovem spletnem sistemu za podajanje znanja – Moodle, v vtièniku MMS
(poimenovani MOODLE), nato pa smo poizkus ponovili neposredno v spletni aplikaciji
tehnologije za ujemanje zvoka MMS11 (poimenovane WEB). V obeh primerih se
uporablja isti zaledni sistem, drugaèen pa je vmesnik. eleli smo potrditi, da bomo v obeh
primerih vselej pridobili isti rezultat.
V prvem poizkusu smo natanèno in brezhibno izvedli letvico po vseh treh ocenjevalnih
parametrih. MMS je pravilno beleil in ocenil vse tri parametre: dolino, tonsko višino in
ritmièno izvedbo.
Slika 6: Izvedba lestvice v prvem poizkusu
V drugem poizkusu smo zgornje štiri polovinke zaigrali pol tona prenizko. MMS je
pravilno zaznal napaène tonske višine, napaène note G in napaène note Gis. Napake v
igranju (75 %) so povzroèile tudi zaostanek èrte predvajalnika in posledièno slabše
beleenje ritmiènega toka v zadnjih treh taktih.
91
Kristian Kolman, Joe Rugelj, INOVATIVNI PRISTOP K POUÈEVANJU VIOLINE...
10 https://www.gscelje.si (15.11.2019).
11 https://notes.matchmysound.com (15.11.2019).
Slika 7: Izvedba lestvice v drugem poizkusu
V tretjem poizkusu smo zgornjih 8 polovink napaèno zaigrali, in sicer pol tona previsoko.
MMS je pravilno zaznal napaène tonske višine. Program je v obeh primerih sporoèil samo
skupni rezultat. Število napak v skupnem rezultatu (75 oz. 73 %) je bilo preveliko, da bi
podal tudi podrobno oceno vseh treh parametrov.
Slika 8: Izvedba lestvice v tretjem poizkusu
V èetrtem poizkusu smo zgornje štiri polovinke zaigrali pol dobe prehitro. Program je
pravilno reagiral na parameter ritmiène izvedbe zaradi prehitrega izvajanja. Upošteval je
spremembo prvega parametra doline neigrane zadnje note v svetlejši (sivi) barvi.
Slika 9: Izvedba lestvice v èetrtem poizkusu
V petem poizkusu smo zgornjih 8 polovink zaigrali pol dobe prepoèasi. Program je
pravilno zaznal spremembo ritmiène izvedbe zaradi prepoèasnega izvajanja. Vtiènik
MOODLE v pogovornem oknu je upravièeno svetoval igrati malo hitreje.
92
GLASBENOPEDAGOŠKI ZBORNIK, 31. zvezek
Slika 10: Izvedba lestvice v petem poizkusu
V šestem poizkusu smo 2. takt zaigrali pol tona prenizko in pol dobe prehitro. 3. takt smo
izvedli v polovinkah in toènih tonskih višin, 4. takt pa pol tona previsoko in pol dobe
prepoèasi. Program se je odzval na nepravilnosti v izvajanju dveh parametrov, tonske
višine in ritmiène izvedbe.
Slika 11: Izvedba lestvice v šestem poizkusu
Slika 12: Izpis rezultata z opisnikom napak in štirimi kronimi diagrami v MMS
93
Kristian Kolman, Joe Rugelj, INOVATIVNI PRISTOP K POUÈEVANJU VIOLINE...
Interpretacija rezultatov meritev
Preverili smo generiranje kriterija, ki predstavlja prag za pridobitev vseh monih petih
zvezdic. Ker je bil »privzeti ciljni rezultat« vselej nastavljen na najvišjo vrednost 99, smo
v zadnjem poizkusu preverili razlikovanje od najnije vrednosti 50 in najvišje vrednosti
99. MMS sicer poda priporoèeno vrednost vselej 90 toèk. Pri vseh meritvah je program
izpisal enako skupno število 83 toèk in enako vrednost štirih zvezdic od monih petih. V
Tabeli 2 so odstopanja v ciljni vrednosti 70 oznaèena odebeljeno. Ugotovili smo, da
nastavljeni cilj vpliva na prejeto oceno zgolj, ko so si rezultati doline, višine in ritma v
veè poizkusih zelo razlièni. Na istem posnetku pa so bila izraena malenkostna
odstopanja, kar lahko pripišemo zelo natanèni izvedbi s pomoèjo predvajalnika v
Sibeliusu, zato smo ta parameter v nadaljevanju zanemarili.
Tabela 2: Spremembe privzetega ciljnega rezultata (default score goal) z izmerjenimi
vrednostmi
cilj dolina višina ritem skupaj število
99 100 78 89 83 
90 100 78 89 83 
80 100 78 89 83 
70 100 76 88 83 
60 100 78 89 83 
50 100 77 89 83 
Prièakovani rezultat kot posledico roènega štetja napak smo predvideli s številom napak
glede na skupno število ocenjevanih elementov kategorij tonske višine in ritmiène
izvedbe. Pri oceni prièakovanega rezultata smo upoštevali, da ima vsaka polovinka v
lestvici tri vrednostne parametre, dolino v pojavitvi, tonsko višino in tempo izvedbe.
Vsako napako smo ovrednotili z 1 toèko. Skupno je bilo torej 48 toèk za 16 not v lestvici,
ki so predstavljale 100 % rezultat, kakor prikazuje Tabela 3. Da bi torej 48 toèk
predstavljalo 100 %, smo skupni rezultat v toèkah pomnoili s faktorjem 2,083334.
Tabela 3: Izraèun prièakovanega rezultata na podlagi simuliranih napak
napake v posameznih parametrih skupaj
napake
skupaj
vse toèke
skupaj
v %poizkus dolina višina ritem
1 0 0 0 0 48 100,00
2 0 4 0 4 44 91,66
3 0 8 0 8 40 83,33
4 1 0 4 5 43 89,58
5 0 0 8 8 40 83,33
6 0 4 4 8 40 83,33
94
GLASBENOPEDAGOŠKI ZBORNIK, 31. zvezek
Pri skupnem izraèunu v Tabeli 4 smo upoštevali aritmetièno sredino rezultata merjenja
vtiènika MOODLE in spletne aplikacije WEB.
Tabela 4: Razlike merjenj z aritmetièno sredino med MOODLE in WEB
poizkus aplikacija
skupni
rezultat
%
dolina
igranja
%
tonska
višina
%
ritmièna
izvedba
%
aritmetièna
sredina
1 MOODLE 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00
WEB 100,00 100,00 100,00 100,00
2 MOODLE 88,00 100,00 75,00 100,00 87,50
WEB 87,00 100,00 76,00 97,00
3 MOODLE 75,00 74,00
WEB 73,00
4 MOODLE 95,00 97,00 100,00 89,00 94,00
WEB 93,00 97,00 100,00 86,00
5 MOODLE 93,00 100,00 100,00 86,00 92,50
WEB 92,00 100,00 100,00 83,00
6 MOODLE 80,00 100,00 75,00 86,00 81,50
WEB 83,00 100,00 78,00 89,00
Program je vselej natanèno ocenil vse tri parametre; zaigrano dolino, tonsko višino in
ritmièno izvedbo. Prvi parameter – dolino igranja – smo spremenili samo v 4. poizkusu.
V ostalih poizkusih je program MMS vselej zaznal celotno odigrano lestvico (100 %).
V meritvah razlik aritmetiène sredine prièakovanega in dejanskega rezultata smo
ugotovili, da program MMS dejansko podaja veè napak, kot je bilo prièakovano. Skupno
število napak je veèje, ko se napake vrstijo dlje èasa v posameznem parametru, kakor v
drugem, tretjem in šestem poizkusu. Kot prikazuje Tabela 5, je MMS v 3. poizkusu zaradi
velikega števila napak podal samo skupno število napak, brez ocenitve posameznih
parametrov.
95
Kristian Kolman, Joe Rugelj, INOVATIVNI PRISTOP K POUÈEVANJU VIOLINE...
Tabela 5: Razlike v meritvah aritmetiène sredine prièakovanega in dejanskega rezultata
poizkus rezultat dolina višina ritem skupaj
1 prièakovani 100,00 100,00 100,00 100,00
dejanski 100,00 100,00 100,00 100,00
2 prièakovani 100,00 75,00 100,00 95,83
dejanski 100,00 75,00 100,00 87,50
3 prièakovani 91,67
dejanski 74,00
4 prièakovani 100,00 100,00 89,00 94,79
dejanski 100,00 100,00 88,00 94,00
5 prièakovani 100,00 100,00 87,00 91,67
dejanski 100,00 100,00 80,00 92,50
6 prièakovani 100,00 78,00 89,00 91,67
dejanski 100,00 78,00 89,00 81,50
V 6 opravljenih poizkusih smo izvedli 10 meritev dejanskega rezultata in potem na
podlagi 10 izvedb posameznega poskusa izraèunali aritmetièno sredino poskusa in
standardni odklon. Predvidevali smo, da bo MMS na istem vzorcu, ko ga poenemo
veèkrat zapored, dal priblino iste rezultate in bo standardni odklon majhen. Ugotovili
smo, da program MMS zelo podobne vrednosti v parametrih doline in intonacije. V
parametru ritma pa MMS podaja bolj raznovrstne vrednosti, kot je izraeno tudi z veèjim
standardnim odklonom v 2. in 6. poizkusu, kjer je bilo simulirano veèje število ritmiènih
napak kot v 3., 4. in 5. poizkusu, kakor prikazujejo odebeljene vrednosti standardnega
odklona (St. od.) v Tabeli 7.
96
GLASBENOPEDAGOŠKI ZBORNIK, 31. zvezek
Tabela 7: Razlike v poizkusih merjenja dejanskega rezultata po 10 meritvah aritmetiène
sredine (Ar. sr.) in standardnim odklonom (St. od.)
poizkus meritev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ar. sr. St. od.
1 skupaj 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100,00 0,00
2
dolina 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100,00 0,00
intonacija 75 75 75 75 75 75 75 75 77 75 75,20 0,00
ritem 100 96 100 93 100 100 98 92 89 92 96,00 5,66
skupaj 88 86 88 85 88 88 87 83 83 84 86,00 2,83
3 skupaj 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75,00 0,00
4
dolina 97 97 97 97 97 98 97 97 97 97 97,10 0,00
intonacija 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100,00 0,00
ritem 86 85 87 86 86 81 86 87 84 87 85,50 0,71
skupaj 93 93 94 93 93 91 93 94 92 94 93,00 0,71
5
dolina 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100,00 0,00
intonacija 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100,00 0,00
ritem 84 85 77 84 84 84 78 84 80 83 82,30 0,71
skupaj 92 93 89 92 92 92 89 92 90 92 91,30 0,00
6
dolina 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100,00 0,00
intonacija 79 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78,10 0,71
ritem 83 85 89 89 83 89 89 89 89 89 87,40 4,24
skupaj 81 82 83 83 80 83 83 84 83 83 82,50 1,41
Rezultati eksperimenta
Po izvedbi eksperimenta lahko odgovorimo na vsa tri zastavljena raziskovalna vprašanja.
1. Program je natanèno zaznaval in pravilno ocenil vse tri opazovane in merjene
parametre.
2. Ugotovili smo manjše razlike pri merjenju spletnega programa MMS in njegovim
vtiènikom v spletni uèilnici MOODLE v oceni ritmiène izvedbe.
3. V meritvah razlik aritmetiène sredine prièakovanega in dejanskega rezultata pa smo
ugotovili, da program MMS dejansko poda veè napak v oceni ritmiène izvedbe, kot je bilo
prièakovano glede na prièakovani izraèun napak. Veèji standardni odklon je bil izraen v
parametru ritma.
97
Kristian Kolman, Joe Rugelj, INOVATIVNI PRISTOP K POUÈEVANJU VIOLINE...
Zakljuèek
Izziv za violinske pedagoge predstavlja monost uporabe kognitivne teorije
veèpredstavnega uèenja (KTU). Pedagogi naj bi se osredotoèili na ugotovitev, da uèenci
poskušajo zgraditi smiselne povezave med zvokom in notnimi slikami ter se tako tega
lahko nauèijo globlje, kot bi se lahko samo z zvokom ali notno sliko (Mayer, 2014). Eden
izmed glavnih ciljev veèpredstavnega pouka je uèence spodbuditi k oblikovanju skladne
miselne predstave iz predstavljenega e-gradiva.
Z raziskavo smo eleli preveriti natanènost meritev pri novem pristopu k uèenju in
preverjanju e-gradiva s pomoèjo veèpredstavnosti. Predstavili smo zmonosti programa
MMS, ki je enostaven in intuitiven za uporabo. Z izvedenimi eksperimenti s simulacijami
razliènih napak v izvajanju lestvic smo ugotovili manjše razlike med vtiènikom in spletno
aplikacijo. Veèje razlike pa smo zasledili med prièakovanim in dejanskim rezultatom.
Subjektivna ocena ocenjevalca prièakovanega rezultata je bila vedno višja od objektivne
ocene dejanskega rezultata s pomoèjo programa MMS. Pri objektivnem ocenjevalnem
postopku so bile najveèje razlike v ocenah ritmiènih napak izvajanja doloèene lestvice.
Ugotovili smo, da je bila grafièna predstavitev posnetka kljuèna za razumevanje pravilne
in uèinkovite rabe MMS. Raziskavo bi bilo potrebno razširiti z vkljuèitvijo uèencev
razliènih starosti v daljšem èasovnem obdobju. Prav tako bi veljalo vkljuèiti še druge
uèitelje violine s predvajanjem teh 6 scenarijev simuliranih napak z zaprosilom, da ocenijo
ustreznost zaigrane lestvice, glede na naše ocenjevalne kriterije.
Literatura
Baddeley, A. D. (1987). Working memory. Oxford [England]; New York: Clarendon
Press; Oxford University Press.
Chandler, P. in Sweller, J. (1991). Cognitive load theory and the format of instruction.
Cognition and Instruction, 8(4), str. 293-332. https://doi.org/10.1207/s1532690
xci0804_2.
Galamian, I., Thomas, S. in Chase, S. (2013). Principles of Violin Playing and Teaching
(Revised ed. edition). Mineola, New York: Dover Publications.
Hrast, Š., Rode, . in Torkar, G. (2018). Analiza uèbeniškega gradiva s pomoèjo uporabe
tehnologije oèesnih sledilcev. Za kakovost slovenskih uèbenikov (KaUè), 2018, str. 17.
Jankeleviè, J. I., in Lankovsky, M. (2016). The Russian violin school: The legacy of Yuri
Yankelevich. New York: Oxford Oxford University Press.
Käo, K. (2016) . Match My SoundTM API | Match My SoundTM.
https://www.matchmysound.com (15.11.2019).
Marentiè Poarnik, B. (2019). Psihologija uèenja in pouka: Od pouèevanja k uèenju.
Ljubljana: DZS.
Mayer, R. E. (2014). The Cambridge handbook of multimedia learning. New York:
Cambridge University Press.
98
GLASBENOPEDAGOŠKI ZBORNIK, 31. zvezek
Paivio, A. (1990). Mental Representations: A dual coding approach. https://www.
oxfordscholarship.com/view/10.1093/acprof:oso/9780195066661.001.0001/acprof-978
0195066661 (15.11.2019).
Paivio, A. (2014). Mind and Its Evolution: A Dual Coding Theoretical Approach.
http://public.eblib.com/choice/publicfullrecord.aspx?p=1596529 (15.11.2019).
Popa, E. M., Hunyadi, D., in A Musan, M. (2008). Moodle: A didactic instrument of
online learning for reduce distance handicap. 8th WSEAS International Conference on
Applied Informatics and Communications.
https://www.researchgate.net/publication/229046272_Moodle_a_didactic_instrument_
of_online_learning_for_reduce_distance_handicap. str. 309-313. (15.11.2019).
Suzuki, S., Selden, K. I. in Selden, L. (2012). Nurtured by love: Translated from the
original Japanese text. http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=
site&db=nlebk&db=nlabk&AN=805601. (15.11.2019).
Summary
The ability to apply Cognitive Theory of Multimedia Learning (KTU) is a challenge for
violin educators. They should focus on the idea that students are trying to build
meaningful connections between sound and sheet music, and that they learn deeper as they
can with sound or sheet music alone (Mayer, 2014). One of the main goals of multimedia
teaching is to encourage students to create a coherent mindset from the e-learning material
presented.
We wanted to test the accuracy of measurements in e-learning approach by using
multimedia. We have introduced MMS capabilities that are easy and intuitive to use.
Experiments with simulations of various errors in the implementation of scales have
revealed little differences between the MMS plugin in MOODLE and the MMS web
application. However, greater differences were observed between expected and actual
results. The subjective assessment of the estimator’s expected result was always higher
than the objective assessment of the actual result by MMS. In the objective evaluation
procedure, the largest differences were found in the estimates of the rhythmic errors of
performing a particular scale. We found that the graphic representation of the recording
was crucial to understand the correct and efficient use of MMS. The research should be
extended to include pupils of different ages over a longer period of time. It would also be
worthwhile to involve other violin teachers to playback these 6 simulated error scenarios
and evaluate the relevance of the scale, based on our evaluation criteria.
99
Kristian Kolman, Joe Rugelj, INOVATIVNI PRISTOP K POUÈEVANJU VIOLINE...