DOI: 10.22399/ijcesen. 806
تاريخ الاستلام: 23 نوفمبر 2024
تاريخ القبول: 02 يناير 2025

المؤشرات المعرفية، التعلم التعاوني، فرق الموسيقى، تقنيات التعلم الآلي.

يواجه المعلمون في مجال الموسيقى مشاكل معروفة جدًا تتعلق بتراجع التسجيل ومعدلات الاحتفاظ المنخفضة للطلاب. يمكن أن تستفيد التدخلات لزيادة الاحتفاظ في التعليم الموسيقي على نطاق عالمي من فهم أفضل للعوامل الاجتماعية والمعرفية التي تؤثر على استمرار الطلاب بين المراهقين [1]. هناك أدلة متزايدة على أن تعلم آلة موسيقية قد يكون له العديد من الآثار الإيجابية على الوظيفة المعرفية لدى كبار السن؛ لذا، من الضروري تحديد أفضل طريقة لتعليم هذه المهارات. في سياق التعلم، قد تؤثر المتغيرات الاجتماعية والثقافية والشخصية على فعالية تطوير المهارات الموسيقية وكذلك المهارات العامة لدى المتعلمين في مراحل لاحقة من الحياة [2]. نظرًا لأنها قد تؤدي إلى زيادة في الوظيفة المعرفية، كانت التعبير العاطفي محور اهتمام الباحثين والمعلمين في التعليم.

في بعض السياقات، قد تمهد التجارب الذاتية والعاطفية للفرد الطريق للنمو والتعليم في المستقبل. تتأثر جودة التعليم، والتغيير التعليمي، والديناميكية بين المعلمين والطلاب بشكل عميق بحالات الطلاب العاطفية. نظرًا للخصائص التواصلية والاجتماعية الفطرية للموسيقى، قد تكون التدريب الجماعي بها أداة قوية لمساعدة الشباب على تنسيق أفعالهم وعواطفهم وأفكارهم بشكل أفضل [3]. قد يستفيد الطلاب في التعليم الخاص، وخاصة أولئك الذين يعانون من صعوبات التعلم، أو اضطراب نقص الانتباه مع فرط النشاط، أو اضطرابات طيف التوحد، من العلاج بالموسيقى كوسيلة لتحسين تطورهم السلوكي والمعرفي [4]. يتأثر نمو الطلاب بالتعليم الموسيقي. نظرًا لأن التدريب الموسيقي له تأثير إيجابي على جميع المجالات، بما في ذلك المجالات الفكرية، والحركية النفسية، والاجتماعية، والعاطفية، فمن الضروري أن تركز المناهج التعليمية الموسيقية على ليس فقط
إنشاء الموسيقى ولكن أيضًا تجربة الموسيقى، وتحليلها، وتقييمها، بالإضافة إلى التعبير عن المشاعر والأفكار والأفكار الشخصية [5]. يوفر العلاج بالموسيقى والعلاج بالفن بديلاً غير دوائي رائع للعلاجات التقليدية الفعالة ولكن قد يكون لها آثار جانبية. يمكن أن تساعد هذه العلاجات في الأعراض والقدرات المعرفية والعاطفية والاجتماعية ولكنها أكثر أمانًا. وفقًا لإجراءات PRISMA، تم مراجعة 80 ورقة في قواعد بيانات SCOPUS وWOS وتقييمها باستخدام مجموعة من الفئات والفئات الفرعية المحددة مسبقًا [6]. تسبق تنكس خلايا الدماغ المعنية بالوظيفة المعرفية تنكس خلايا الدماغ الأخرى، وهذه هي بداية الاكتئاب. لا يوجد حاليًا علاج لهذا الاضطراب العصبي، الذي يتم تعريفه بانخفاض في العجز البدني والاجتماعي والمعرفي. يستفيد مرضى الخرف من الأساليب غير الدوائية، مثل العلاج بالموسيقى، التي تحسن جودة الحياة وتقلل من حدوث السلوكيات [7]. يحتاج الطلاب إلى تعلم كيفية العمل بشكل جيد مع الأفراد الأكبر سنًا إذا كانت السكان ستستمر في التقدم في العمر. تم تنفيذ مشروع خدمة تعلم مكثف من قبل الطلاب في دورة جامعية عبر الإنترنت حول الممارسات الموسيقية الشاملة. كان الهدف من المشروع هو تعزيز أهداف التعلم للدورة وزيادة الوعي بمسائل الشمول عبر دورة الحياة، والعدالة الاجتماعية، والإعاقة [8]. عندما يستمع الأفراد إلى الموسيقى، فإنها تحفز إفراز مواد كيميائية مريحة مثل السيروتونين وهرمونات السعادة مثل الدوبامين. لذلك، بالإضافة إلى التأثير على المزاج، للموسيقى آثار فسيولوجية أخرى، مثل رفع ضغط الدم، ومعدل ضربات القلب، ومعدل التنفس. إنها تحفز مجموعة من المسارات والدوائر العصبية في الدماغ، بما في ذلك تلك المعنية بمعالجة الحواس ومعالجة المعلومات السمعية [9]. لقد اعترفت مجال التعليم منذ فترة طويلة بأهمية التعليم الموسيقي [10]. قد تكون التفاعلات الاجتماعية، والتواصل، والتبادلات العاطفية تحديًا للأطفال المصابين بالتوحد. عندما يتعامل الأطفال مع الموسيقى، قد يحسن ذلك من مهاراتهم الحركية الحسية، بالإضافة إلى تطورهم المعرفي والعاطفي، ويفتح آفاق جديدة للتواصل والتعلم [11]. لقد أبدى العلماء في مجال التعليم والتعلم اهتمامًا كبيرًا بالطرق التي يؤثر بها التدريب الموسيقي على القدرات المعرفية للطلاب. تشير الأبحاث إلى أن دمج الموسيقى في الفصل الدراسي يحسن تجارب التعلم للطلاب، مما يعود بالفائدة على نموهم الشخصي والأكاديمي [12]. تتأثر المجالات المعرفية والعاطفية والدافعية والاجتماعية من التنمية البشرية بشكل إيجابي بالممارسة الموسيقية، مما يشير إلى تغييرات في وظائف الدماغ.

على مستوى العالم وفي البرازيل، كان هناك زيادة في العدد الإجمالي لبرامج التعليم الموسيقي التي تستهدف الشباب المعرضين للخطر [13]. على سبيل المثال، تعتبر الموسيقى واحدة من الطرق التي تطورت بها الخصوصية البشرية نتيجة الانتقاء الطبيعي. متى ولماذا ظهرت مجموعة واسعة من الأنماط والأنواع الموسيقية لأول مرة؟ نظريتنا العاملة هي أن “الموسيقى” جاءت أولاً من صرخات تلاعبية لم تحتوي على العديد من المكونات الموسيقية. بعد ذلك، مع تقدم التعلم الاجتماعي، أصبحت الأصوات أكثر تعقيدًا وقابلية للتكيف [14]. إن مهنة العلاج بالموسيقى معقدة من الناحية النظرية والعملية، مما يجعل من الصعب على المعلمين تصميم مناهج تساعد الطلاب على تطوير المهارات اللازمة لتطبيق ما يتعلمونه في هذا المجال، وتحقيق التوازن بين الجوانب الفنية والعلمية للعلاج بالموسيقى، وفي النهاية أن يصبحوا متعلمين مدى الحياة [15].

كشفت الدراسات عن موضوعين رئيسيين: (1) المشاكل التي يواجهها الموسيقيون الذين يدرسون في مجموعة و (2) المزايا الرئيسية للأداء والتعلم في مجموعة، والتي تشمل تطوير المهارات الحياتية والقدرات الموسيقية. تشير النتائج إلى أن الأفراد المعنيين كانوا على دراية بالتأثيرات المفيدة التي كان للأداء في مجموعة على حياتهم. تجاوز تطوير القدرات الموسيقية للفرد مجرد التقاط آلة موسيقية. كان ذلك ملحوظًا بشكل خاص بين الفنانين الأصغر سنًا لأنهم نماوا في الثقة بالنفس والقدرات المعرفية مثل الوعي الذاتي والتفكير النقدي. قاموا بتطوير مهاراتهم في التواصل والتفاعل أولاً وقبل كل شيء. في الوقت نفسه، كان هؤلاء الفنانون الناشئون على دراية بأن دراسة الموسيقى في مجموعة ستوفر نصيبها العادل من الصعوبات، مثل التعامل مع عدم الرضا والتكيف مع أساليب مختلفة في التعليم الموسيقي. أخيرًا، تم تقديم توصيات لإجراء مزيد من الأبحاث حول فعالية وتأثير برامج الموسيقى الكلاسيكية، مع التركيز على البرامج القائمة على المجموعة وتأثيراتها على المهارات القابلة للنقل.

مهارات تكمل بعضها البعض: تعلم الموسيقى يشمل مجموعة واسعة من القدرات، بما في ذلك الغناء، والعزف على آلة موسيقية، والرقص، وما إلى ذلك. عندما يعمل الطلاب معًا للتعلم، يمكنهم البناء على معرفة وخبرة بعضهم البعض، مما يرفع مستوى كفاءة الجميع. في الوقت نفسه، من خلال العمل الجماعي، يمكن للطلاب تطبيق معرفتهم النظرية في العمل بينما
يحسنون فهمهم وكفاءتهم الموسيقية.
التعبير العاطفي: يتمكن الطلاب من التعبير عن أنفسهم من خلال الموسيقى، ويمكن للطلاب القيام بذلك أيضًا من خلال التعلم التعاوني. يمكن للطلاب معرفة المزيد عن تجارب بعضهم الشخصية والموسيقى التي يحبونها من خلال العمل معًا. بالإضافة إلى تعزيز النمو العاطفي للأطفال، يساعد التعلم التعاوني في تقوية مهاراتهم في التواصل والتعبير العاطفي. تحسين الوعي الجماعي وتعزيز روح التعاون بين الطلاب من خلال التعلم التعاوني، وهو أمر ضروري للعديد من العروض الموسيقية. تعلم الممارسة التعاونية الطلاب تقدير وجهات نظر الآخرين، وتقدير جهود الآخرين، وتطوير مهارات التعاون القوية.
اعتبارات لتجاوز العقبات من أجل التغلب على هذه العقبات، يمكننا النظر في الجوانب التالية.
العامل 1: التجميع والتنسيق المنطقي
يمكن للمعلمين تنظيم الطلاب بشكل منطقي بناءً على اهتماماتهم وقدراتهم وأنماط تعلمهم في الموسيقى من أجل معالجة مشكلات التعاون الناجمة عن شخصيات الطلاب الفريدة. لضمان تحقيق أقصى استفادة من التعلم والتكامل، تأكد من أن كل فريق يتضمن أطفالًا من خلفيات متنوعة وبقدرات مختلفة. في الوقت نفسه، يتمتع المعلمون بالقدرة على إلهام الطلاب للعمل معًا، وتوسيع حدود التعاون، وتعزيز التواصل والتعاون بين المجموعات.
العامل 2: إدارة الوقت بشكل فعال
يمكن للمعلمين تخفيف مشكلة إدارة الوقت من خلال إنشاء خطط دروس شاملة وجداول زمنية تنظم العمل بشكل عادل لكل خطوة. كما أن لدى المعلمين الفرصة لمساعدة الأطفال في تطوير استراتيجيات التعلم، مثل إنشاء جدول يتضمن كل من العمل الفردي والجماعي. علاوة على ذلك، يتمتع المعلمون بالقدرة على مراقبة تقدم الطلاب في التعلم بشكل منتظم، وتحديد المشكلات على الفور، وتقديم التوجيه.
العامل 3: تحديد دور المعلمين
يتطلب التعلم التعاوني من المعلمين تحديد مسؤولياتهم. بالإضافة إلى العمل كمنظمين ومرشدين، يشاركون أيضًا كمشاهدين. عندما يعمل الطلاب معًا لتعلم شيء جديد، يجب على المعلمين التراجع والسماح لهم بالتركيز على ما يفعلونه بشكل أفضل. في الوقت نفسه، من أجل نجاح التعلم التعاوني، يجب على المعلمين تقديم التوجيه والدعم المناسبين للطلاب في الوقت المناسب. يجب على المعلمين أيضًا أن يكونوا حساسين لاحتياجات طلابهم العاطفية ويدفعوا نحو المزيد من العمل الجماعي، والمساعدة المتبادلة، والإنجاز المشترك.

العامل 4: إنشاء جو جيد للتعاون
يحتاج المعلمون إلى خلق بيئة تعاونية إيجابية لتسهيل تطور الطلاب بسهولة في التعلم التعاوني. يمكنهم تخطيط بعض الأنشطة لبناء الفريق لجعل الأطفال يعملون معًا ويثقون ببعضهم البعض. في الوقت نفسه، يمكن للمعلمين إلهام طلابهم لعرض إبداعاتهم الموسيقية، وتقييم بعضهم البعض، ودعم نمو وتطور بعضهم البعض في النهاية. يجب على المعلمين أيضًا تشجيع طلابهم على الاجتماع بانتظام في مجموعات صغيرة أو مشاركة ما تعلموه من أجل تعزيز بيئة يكون فيها الطلاب مهتمين ومتحمسين للدراسة. أخيرًا، من الممكن أن تقدم التعليم الموسيقي بعض العقبات أمام التعلم التعاوني. ومع ذلك، يمكن التغلب على هذه العقبات بنجاح ويمكن أن يتقدم التعلم التعاوني بسلاسة إذا استخدمنا العناصر والأساليب المناسبة. يمكننا تحقيق أقصى استفادة من فوائد وواجبات التعلم التعاوني في التعليم الموسيقي من خلال خلق بيئة ملائمة لذلك، واستخدام استراتيجيات التجميع والتنسيق المناسبة، وإدارة وقتنا بحكمة، وتحديد أدوارنا كمعلمين بوضوح.

سنستعرض الأدبيات الموجودة، ومنهجية بحثنا، وكيف يساعد دراستنا في سد فجوة معرفية في الأجزاء التالية. يتم فحص الروابط بين التعلم التعاوني، والإدراك المستمر للمهام، والإدراك الذاتي للموسيقى بين طلاب الموسيقى في المدارس الثانوية الكينية في البحث [16]. تظهر الأبحاث أن مشاركة الطلاب، وتعلمهم، وإصرارهم، وأدائهم تتأثر جميعها بشكل إيجابي بالتعلم التعاوني لأنه يعرضهم لوجهات نظر وأفكار أخرى. يتم تعزيز الثقة والدافع والعزيمة عندما يكون لدى الطلاب انطباع إيجابي عن أنفسهم كموسيقيين. أثناء العمل في مجموعات، قد يتعرض الطلاب للمقارنات والتقييمات التي تشكل وجهات نظرهم عن أنفسهم وقدراتهم الموسيقية، مما يؤثر بدوره على كيفية تعاملهم مع المهام وإكمالها. تم التنبؤ بشكل إيجابي وملحوظ بالإدراك المستمر للمهام من خلال التعليم التعاوني والإدراك الذاتي للموسيقى، وفقًا لنماذج الانحدار المتعدد. حوالي من التباين في الإدراك المستمر أثناء المهام تم تفسيره من خلال العوامل الاثنين مجتمعة. وفقًا لدراسات الوساطة القائمة على PROCESS، فإن إدراك الفرد للموسيقى يتوسط، إلى حد أقل، العلاقة بين الإدراك المستمر للمهام والتعلم التعاوني.

تتم مناقشة مشاركة البالغين في أنشطة التعلم قبل وأثناء وبعد تلقي التعليم عبر الإنترنت في نظرية الموسيقى، والتأليف، أو الجيتار في [17]. تم جمع بيانات المشاركين باستخدام مزيج من أخذ عينات التجربة والمقابلات شبه المنظمة ذات الطابع الموضوعي. تم فحص المكونات السلوكية والمعرفية والعاطفية والاجتماعية للمشاركة لتحديد مستوى مشاركة المتعلمين البالغين في التعلم خلال وبعد التدريب عبر الإنترنت. ساهمت المرونة، وهيكل الدورة المتوقع والمتكرر، ووجود مجتمع تعلم داعم في زيادة المشاركة خلال التدريب. ومع ذلك، بعد انتهاء جلسة الإرشاد، استمر عدد قليل جدًا من المشاركين في التأليف النشط للموسيقى. كانت الأسباب المحتملة لعدم الاستمرار تشمل عدم وجود وقت كافٍ أو أهداف واضحة بما فيه الكفاية، على الرغم من أن كونهم جزءًا من مجتمع موسيقي خارج التدريب تم تحديده كعامل قد يحافظ على استمرار الأشخاص في ممارسة الموسيقى حتى بعد انتهائها.
تبحث هذه الدراسة في العلاقة بين تطلعات معلمي الموسيقى في المعاهد الموسيقية للنتائج الاجتماعية ومستوى رضاهم عن التعليم عن بُعد خلال الوباء. تستند الدراسة، التي تعتمد على نظرية التعلم الاجتماعي المعرفي، إلى التحقيق في الأدوار الوسيطة المحتملة للإجهاد التكنولوجي والرغبة في استخدام تكنولوجيا المعلومات والاتصالات في تلك العلاقة. من خلال استخدام استبيان ذاتي عبر الإنترنت، شارك 108 معلمين من المعاهد الموسيقية الإيطالية في دراسة مقطعية. تشير النتائج إلى أن الإجهاد التكنولوجي هو الآلية التي من خلالها تؤثر توقعات النتائج الاجتماعية بشكل غير مباشر سلبًا على رضا المعلمين. ومع ذلك، كانت التأثيرات الفورية إيجابية وقوية. وفقًا للدراسة، فإن الإجهاد التكنولوجي هو نتيجة للتوقعات الاجتماعية. من ناحية أخرى، سمحوا لمعلمي الموسيقى بمواجهة تحدي التعليم عبر الإنترنت والعثور على مزيد من المتعة في العملية.
تقوم هذه الدراسة بمقارنة القدرات المعرفية والحركية للبالغين الأصحاء المسنين الذين هم مبتدئون في العزف على البيانو مع مجموعة التحكم التي تم وضعها على قائمة الانتظار والتي لا تفعل شيئًا طوال برنامج مدته 10 أسابيع [19-21]. شارك خمسة عشر شخصًا في جلسات تعليم البيانو التي يقودها معلم موسيقى (مجموعتان تجريبيتان ومجموعتان ضابطتان بحد أقصى أربعة طلاب لكل فصل). تم أخذ بيانات كمية لجميع المشاركين قبل وبعد مجموعة من الاختبارات الحركية والمعرفية كجزء من التصميم التفسيري التسلسلي. مجموعة التحكم التي تم وضعها على قائمة الانتظار ( تم جمع بيانات ما بعد الاختبار أيضًا. تم جمع البيانات النوعية من خلال الملاحظات الأسبوعية التي قام بها الميسر، ودفاتر الممارسة التي احتفظ بها المشاركون، ومقابلة واحدة شبه منظمة أجريت بعد التجربة. أظهرت الجزء A من اختبار Trail Making أدلة متوسطة على
تأثير مفيد كبير للتدريب، مما يشير إلى تحسين القدرات الحركية البصرية، وفقًا لنمذجة بايزي. لم يكن هناك أي ميزة للتبديل المعرفي، وكانت هناك أدلة متوسطة على أن التدريب كان له عواقب سلبية على الجزء ب من اختبار صنع المسارات (بالإضافة إلى فرق الدرجات دلتا). تم تشجيع المشاركين على المشاركة في مجموعات موسيقية والتفاعل من خلال جو التعلم الجماعي، وفقًا للبيانات النوعية.
الغرض من مراجعة الأدبيات هذه هو فحص الحالة الحالية للمعرفة حول دور العواطف في تعليم الموسيقى، مع التركيز بشكل خاص على مواضيع مثل: الفرص المتاحة للطلاب للشعور والتعبير عن العواطف في الفصل الدراسي، التجارب العاطفية الإيجابية للطلاب في الفصل، استراتيجيات للمعلمين لمساعدة الطلاب على تطوير نتائج عاطفية إيجابية، والآثار الإيجابية لوضع مزيد من التركيز على العواطف في الفصل. التعرف على العواطف، تنظيمها، تحديدها، التعلم المعزز، والتعبير عن الذات هي بعض المجالات التي أظهرت الأبحاث النظرية أنها تستفيد بشكل كبير من تعليم الموسيقى.
تتناول هذه المقالة فكرة الفرص في تعليم الموسيقى وتشرح كيف يتم استخدام عدة أنواع من الإمكانيات، مثل الإمكانيات المعرفية والتعليمية والعقلية والعاطفية والاجتماعية، في سياق تعليم الأغاني وأداء الطلاب. فيما يلي بعض الإمكانيات التي تم تحديدها في تعليم الموسيقى: (1) القدرة على التواصل من خلال الموسيقى تتيح للطلاب تجاوز معايير التفاعل الاجتماعي؛ (2) الإجراءات والعادات الموسيقية المستندة إلى التاريخ تظهر أن الموسيقى مرتبطة بنقل القيم الجمالية والاجتماعية والثقافية؛ (3) صنع الموسيقى معًا يشجع الطلاب على أن يكونوا مبدعين ويطوروا نموهم الشخصي؛ (4) تعلم الموسيقى يعرض الطلاب لقدراتهم العاطفية وقدرتهم على التعبير؛ و(5) العمل معًا لإنشاء الموسيقى يعزز تطوير العلاقات وبناء مجتمع يقدر التنوع والعدالة والشمولية.
تسليط الضوء على التأثير على القدرات المعرفية بما في ذلك الذاكرة واللغة والرياضيات، [22] تبحث في وظيفة الموسيقى كجزء أساسي من المنهج التعليمي. تستند الدراسة إلى نظريات مثل الذكاءات المتعددة بما في ذلك نظرية التنمية الاجتماعية لتظهر كيف يمكن أن تساعد الموسيقى في أمور مثل التحكم العاطفي، وتطوير اللغة، وحل المشكلات. وفقًا للأبحاث التجريبية، فإن تعليم الموسيقى يؤثر بشكل إيجابي على الصحة العقلية للطلاب، ومهاراتهم الاجتماعية، وإنجازاتهم الأكاديمية. تفحص تلك الدراسة فوائد أساليب التعلم المعتمدة على الموسيقى، وتوصي بالتقييم.
نماذج لقياس التحسن المعرفي المنسوب إلى التعليم الموسيقي، وتقترح حلولاً عملية لدمج الموسيقى في المواضيع الأساسية. في النهاية، تبرز مدى أهمية أن تعطي الأنظمة التعليمية الأولوية للموسيقى كموضوع أساسي، مشددة على كيف يمكن أن تعزز التنمية المعرفية الشاملة وضرورة الاستمرار في الدراسة طوال الحياة.
تستخدم هذه الأبحاث استراتيجية متعددة الوسائط تتضمن طرق التصوير العصبي والتحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لفحص تأثيرات العلاج بالموسيقى على التطور المعرفي والسلوكي لهؤلاء المراهقين. لقد أدى دراسة تأثيرات العلاج بالموسيقى على الجهاز العصبي باستخدام أدوات مثل تخطيط الدماغ الكهربائي والتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي إلى فهم أفضل للعمليات الدماغية التي تكمن وراء التحسينات في السلوك والإدراك. الهدف العام للدراسة هو اكتشاف الروابط العصبية المرتبطة بالتحسينات في التواصل الاجتماعي، والذاكرة، ومعالجة اللغة، والانتباه، والتحكم العاطفي من خلال مقارنة أنماط النشاط الدماغي قبل وبعد جلسات العلاج. من أجل إنشاء خطط تدخل تتناسب مع احتياجات كل طالب، يتم تعزيز بيانات التصوير العصبي بالتحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ولتخصيص علاجات العلاج بالموسيقى، تُستخدم طرق التعلم الآلي لفرز المعلومات الضخمة الناتجة عن التقييمات السلوكية والتصوير العصبي، واكتشاف الاتجاهات، وإجراء التنبؤات.
الغرض من هذا العمل هو تسليط الضوء على فوائد الاستماع إلى الموسيقى المعرفية-العاطفية والفرص التي تقدمها في دورات تدريب الأذن. في محاولة لتشكيل وجهات نظر الطلاب وتعزيز كفاءاتهم الموسيقية، يستهدف الاستماع إلى الموسيقى المعرفية-العاطفية الاستماع إلى وفهم وتقدير الموسيقى الكلاسيكية. يمكن أن يحقق نهج متعدد التخصصات ومتعدد الوسائط في التأليف الموسيقي ذلك. في هذه الدورة، يتعلم الطلاب ليس فقط كيفية تأليف الموسيقى ولكن أيضًا كيفية تحليلها وتقييمها، بالإضافة إلى الجوانب النظرية والتناغمية للقطعة، فضلاً عن الخلفية التاريخية والموسيقية لإنشائها في فترة ومكان معينين. يمكنك معرفة المزيد عن قطعة موسيقية وتفاصيلها من خلال الاستماع إليها أو إلى أجزاء منها عدة مرات، مع ملاحظة ذلك من زوايا مختلفة، ثم التحدث عن ما سمعته وكيف جعلك تشعر. يمكن أن تساعدك هذه الممارسة أيضًا في اكتشاف نفسك وتحسينها، وقبول الآخرين، واحتضان ما يجعلهم مختلفين.
يهدف هذا البحث إلى دراسة كيفية تأثير التعليم الموسيقي على التطور المعرفي للطلاب، والانخراط في الفصل، والإنجاز الأكاديمي [25]. على وجه الخصوص، يستكشف العلاقة بين المعرفة الموسيقية للطلاب.
وإنجازاتهم الأكاديمية. التحسينات في القدرة المعرفية، والرفاهية الاجتماعية والعاطفية، والقدرة على التفكير النقدي، والعقبات المالية، والقيود الزمنية هي فقط بعض من الجوانب التي تم التحقيق فيها في البحث. شارك ما مجموعه 150 طالبًا في الدراسة من خلال ملء استبيان عبر الإنترنت؛ شملت استراتيجية البحث اختبار الفرضيات وتحليل البيانات باستخدام SPSS لإجراء اختبارات مثل اختبار T وارتباط بيرسون. تظهر النتائج أنه مقارنةً بالمجموعة 2، حقق الطلاب في المجموعة 1، الذين حصلوا على مزيد من التعليم الموسيقي، أداءً أكاديميًا أفضل وأظهروا كفاءة أكبر في دراستهم. تسلط نتائج الدراسة الضوء على أهمية التعليم الموسيقي في تحسين التنمية المعرفية من خلال تأثيره الإيجابي على الأداء الأكاديمي للطلاب وإدراجه في المنهج التعليمي.

من خلال النظر إلى الأمور من منظور الموسيقيين الشباب، تستكشف أبحاثنا كيف يؤثر الانتماء إلى مجموعات الموسيقى الكلاسيكية على تطوير مهاراتهم. لقد أظهرت الدراسات السابقة أن المشاركة في الفرق أو الأوركسترا، بالإضافة إلى الأنشطة الموسيقية الجماعية الأخرى، تعزز تطوير المهارات الموسيقية والحياتية التي تشمل المجالات المعرفية والعاطفية والاجتماعية. ومع ذلك، لا يزال السؤال حول ما إذا كان التدريب في مجموعة موسيقية يؤثر على المهارات القابلة للنقل بلا إجابة. بالنظر إلى هذه العوامل، من الواضح أن هناك حاجة إلى مزيد من الدراسات النوعية التي تشمل المراهقين (الذين تتراوح أعمارهم بين 12 و 18 عامًا) لفهم كامل النطاق من التجارب، سواء الإيجابية أو السلبية، التي تميز هذه الفترة التنموية. تعزز هذه الطريقة فهمًا أكثر شمولاً لتجارب الموسيقيين الشباب مع الاعتراف بالتنوع داخل مجموعة المراهقين. قد تستفيد هذه الدراسة والدراسات المستقبلية من تضمين المراهقين من أعمار مختلفة لتقديم صورة أكثر اكتمالاً عن كيفية تأثير التعليم الموسيقي على هؤلاء الشباب. كما أن هذا النطاق العمري الواسع يسمح لنا بفهم أفضل للتشابهات والاختلافات بين تجارب المراهقين الذين يعزفون في فرق الموسيقى الكلاسيكية، مما يوسع نطاق وعمق البحث.

في هذا العمل، نجيب على الاستفسارات الدراسية التالية استنادًا إلى مراجعة الأدبيات السابقة:

كان الهدف الرئيسي من هذا البحث هو معرفة ما يعتقده الموسيقيون الشباب حول إيجابيات وسلبيات دراسة الموسيقى والعزف في مجموعات، خاصة من حيث المهارات الحياتية. للحصول على فكرة عن القضية قيد الدراسة، سنستخدم بيانات نوعية لاستكشاف هذا الهدف. قد يتم فهم تعقيد المشاعر والأفكار والأفعال البشرية بشكل أفضل من خلال التحليل النوعي، الذي يعتمد على روايات المشاركين المباشرة. يتناول هذا البحث وجهات نظر المراهقين لتسليط الضوء على تجاربهم الموسيقية والطرق التي تؤثر بها على حياتهم اليومية. على الرغم من أن الإلمام بالبيئة التعليمية ضروري لوضع نتائج مرحلة البحث النوعي في سياقها، إلا أن النتائج نفسها قدمت أهم الدروس المستفادة من تلك المرحلة.

باستخدام شرح تسلسلي ضمن تصميم التدخل، جمعت الدراسة الحالية بيانات كمية قبل وبعد التدخل، بالإضافة إلى بيانات نوعية خلال وبعد التدخل. تم ذلك في إطار دراسة تدخل باستخدام جمع البيانات قبل/بعد. ونتيجة لذلك، تمكنا من تسجيل انطباعات المشاركين الموضوعية عن البرنامج، بالإضافة إلى تطور مهاراتهم الحركية الدقيقة في مجالات محددة، والقدرات المعرفية العامة، والقدرات الخاصة بالأدوات. بعد الجولة الثانية من الاختبارات، تم وضع الأفراد إما في مجموعة نشطة من التجارب أو وضعهم في قائمة انتظار لتلقي تعليم الآلات الموسيقية. بعد الانتهاء من التدخل، تم أيضًا إجراء اختبارات إضافية بعد التدخل لأعضاء المجموعة الضابطة.
الدعم الاجتماعي – الآباء، المعلمون، والأقران يؤثر على قلق الأداء الموسيقي، والكفاءة الذاتية المتوسطة عبر السلسلة، والذكاء العاطفي، مما يؤثر على المعلمين، والسلطات الجامعية، والطلاب. قد يساعد فهم هذه العواقب الموسيقيين في تقليل قلق الأداء. بعض الآثار العملية الملحوظة:

تمت الموافقة على هذا البحث من قبل اللجان الأخلاقية المعنية. كانت الموافقة مشروطة بقدرة الباحث على التعامل بشكل مناسب مع عدم التوازن في السلطة بينه وبين المشاركين الطلاب. قام المعلم/الباحث بتوجيه هذه العلاقة بمهارة من خلال التأمل المنتظم في أفعاله، وإجراء البحث في
بطريقة كانت رحيمة وغير استغلالية، ومن خلال الالتزام الصارم بالقيم الأخلاقية للعدالة والاحترام والرفاهية والموافقة المستنيرة. كان الطلاب الذين أنهوا السنة الأولى من ممارسة الموسيقى لمدة فصلين دراسيين على الأقل (أو سنة أكاديمية واحدة) مؤهلين للمشاركة. كان هناك إجمالي عشرة مشاركين في البحث. كانت نسبة الجنس حوالي ، وكانت الغالبية العظمى من الطلاب تتراوح أعمارهم بين 17 و مع عدد قليل من الطلاب الذين تتراوح أعمارهم بين 30 عامًا وما فوق كان توزيع آلات الطلاب كالتالي: نصفهم غنوا، ونصفهم عزفوا على البيانو، واحد عزف على الجيتار، واحد عزف على الطبول، وواحد عزف على الساكسفون.
تستخدم التقارير ومناقشة النتائج أسماء مستعارة للطلاب الذين شاركوا. لن يتم تضمين أسماء الطلاب هنا مع أداتهم الأساسية بسبب حجم العينة المحدود وإمكانية وجود قضايا تعريفية. يجب أن نأخذ في الاعتبار أن البحث لم يشمل الأطفال الذين تم إلغاء تسجيلهم خلال العام الدراسي. نتيجة لذلك، لن نعرف أبدًا ما إذا كانت خيارات هؤلاء الطلاب للتوقف قد تأثرت بالتعلم التعاوني أم لا.

تم استخدام حضور الطلاب ودرجات الاختبارات، بالإضافة إلى ردودهم على ثلاثة استبيانات قصيرة تم تقديمها في نقاط مختلفة على مدار العام الدراسي، لجمع البيانات وفقًا لمتطلبات VCF. قمنا بتعديل الأسئلة من VCF قليلاً بحيث أصبحت أكثر شبيهة بـ “الأسئلة المفتوحة” التي تشجع الطلاب على التفكير في أعمالهم الخاصة. تم توزيع هذه الاستبيانات خلال الحصص في فترات معينة على مدار العام للتحقق من حضور الطلاب. نظرًا لأن الاستبيانات طلبت من الطلاب التفكير بشكل نقدي حول ما تعلموه، فقد اعتُبرت استخدامًا مناسبًا لوقت الحصة. في محاولة لتوفير الوقت الذي يُقضى في الاستبيانات ومنع الطلاب من الشعور بـ “إرهاق الاستبيانات”، تم اتخاذ قرار بدمج الأسئلة من الدورات 3 و4 و5 في امتحان واحد. لم يكن هناك طالب واحد شارك في البحث لم يُرجع استبيانًا. من أجل تعزيز الاستمرارية في التعليم الموسيقي على مستوى عالمي، قد يكون من المفيد تحديد المتغيرات الاجتماعية والمعرفية التي قد تكون تنبؤية بالاستمرارية بين المراهقين. بين طلاب الموسيقى في المدارس الثانوية الكينية، تبحث هذه الدراسة في الروابط بين التعلم التعاوني، وتصور الذات في الموسيقى، والإدراك بالاستمرارية في المهام من خلال استخدام معايير كمية. أظهرت الأبحاث أن مشاركة الطلاب، وتعلمهم، وإصرارهم، وأدائهم تتأثر جميعها بشكل إيجابي بالتعلم التعاوني لأنه يعرضهم لوجهات نظر ومعتقدات أخرى. الثقة، والدافع، و
تُعزز جميع الحلول عندما يكون لدى الطلاب انطباع إيجابي عن أنفسهم كموسيقيين. أثناء العمل في مجموعات، قد يتعرض الطلاب للمقارنات والتقييمات التي تشكل آرائهم عن أنفسهم وقدراتهم الموسيقية، مما يؤثر بدوره على كيفية تعاملهم مع المهام وإكمالها. وفقًا لنماذج الانحدار المتعدد، تم التنبؤ بشكل إيجابي وملحوظ بالاستمرارية المتصورة في المهام من خلال الدراسة التعاونية وإدراك الذات الموسيقية.
شارك خمسة عشر شخصًا في جلسات تعليم البيانو التي يقودها معلم الموسيقى (مجموعتان تجريبيتان ومجموعتان ضابطتان بحد أقصى أربعة طلاب لكل فصل). تم أخذ بيانات كمية لجميع المشاركين قبل وبعد مجموعة من الاختبارات الحركية والمعرفية كجزء من التصميم التفسيري التسلسلي. كانت مجموعة الضبط في قائمة الانتظار ( 7) تم جمع بيانات ما بعد الاختبار أيضًا. تم تشجيع المشاركين على الانضمام إلى مجموعات موسيقية والتفاعل من خلال جو التعلم الجماعي، وفقًا للبيانات النوعية. كان المشاركون أكثر حماسًا لتعلم كيفية عزف الأغاني المعروفة عندما كانوا راضين عن اختيار المقطوعات، وكان الميسر قادرًا على رؤية أن مجموعاتهم قد طورت روابط قوية. استنادًا إلى هذه الاعتبارات، أظهرت الدراسات الاستكشافية أن صف دروس المشاركين أثر بشكل كبير على نتائجهم في اختبار ما بعد الاختبار (الجزء A من TMT). تظهر هذه النتائج أهمية أخذ ديناميات المجموعة في الاعتبار في بيئة الفصل الدراسي، كما توضح مدى إمكانية تحسين الأشخاص الأكبر سنًا من الناحية المعرفية من خلال تدخل قصير في تعليم البيانو.

من أجل فحص العلاقات بين عدة متغيرات أو مؤشرات، غالبًا ما يتم استخدام الانحدار اللوجستي (LR). بينما يُستخدم نموذج الانحدار غالبًا للتنبؤ بنتيجة باستخدام مؤشر جديد، يُستخدم تحليل الانحدار عادةً لوصف التفاعلات بين المتغيرات أو المؤشرات من أجل بناء نموذج وظيفي خطي. نموذج LR هو نوع من الانحدار الثنائي. نظرًا لقدرته على توفير هياكل هرمية أو شجرية، يُستخدم نهج LR في تعلم الآلة لإنشاء نماذج تصنيف. لقد تم استخدام LR من قبل العديد من القطاعات للتصنيف والتنبؤ.
قد توفر طرق التعلم تحت الإشراف مثل آلات الدعم الشعاعي (SVMs) خططًا فائقة قوية لتصنيف البيانات الفئوية. يُستخدم SVM عادةً في التصنيف غير الخطي أو عالي الأبعاد. هناك العديد من النوى المفيدة التي قد تقلل من معدلات الإيجابيات الكاذبة وتعزز أداء التصنيف.
تستند المصنفات المعروفة باسم بايز الساذج (NB) إلى نظرية بايز وفرضية ساذجة من
الاستقلالية بين الخصائص أو المتنبئات المستخدمة. عندما يتعلق الأمر بالحزم مع تقدير كثافة النواة، توفر مصنفات بايزي دقة أفضل. بالإضافة إلى ذلك، توفر قدرًا كبيرًا من المرونة لمشاكل التصنيف التي تتضمن علاقات خطية أو غير خطية بين الميزات والمتنبئات. حساب التكلفة خطي مقارنةً بالتقريبات التكرارية المكلفة للمصنفات.

تم تحليل نتائج الاختبارات العامة والمعرفية بشكل كمي في هذا البحث، بينما تم تحليل بيانات المقابلات ودفاتر الممارسة والملاحظات بشكل نوعي. بعد جمع البيانات، قمنا بإجراء تحليلات كمية لمعرفة ما إذا كانت فرضيتنا الصفرية التي تفيد بأن التدريب سيحسن المهارات الحركية والمعرفية صحيحة (تحليلات تأكيدية). ثم استخدمنا نتائج تحليلاتنا الاستكشافية لاستخلاص استنتاجات حول أي اختلافات محتملة بين الفصول.
في المرحلة الأولى من تقنية المقابلة شبه المنظمة، استفسرنا عن توقعات المشاركين لتجاربهم التعليمية وآرائهم حول الفوائد المحتملة التي قد يحصلون عليها من معلميهم. في المرحلة الثانية، نظرنا في كيفية تأثير أفكار الطلاب وآرائهم وذكرياتهم عن علاقة التعلم على تعلمهم واستقلالهم وثقتهم بأنفسهم كموسيقيين مرتجلين. على الرغم من وجود خطة مقابلة مسبقة التصميم وبروتوكول أسئلة لتكون بمثابة دليل، قمنا بتعديل الأسئلة لتبني نهج أكثر تحفظًا من أجل تعزيز حرية التعبير لدى المشاركين. ظهرت ثلاثة مواضيع شاملة من ثلاثة مواضيع بحثية، وتم تغطيتها جميعًا في منهجية المقابلة العامة الموضحة في الشكل 1. اعتبر المشاركون قدرات المعلمين وجوانب ممارستهم عوامل ساعدت في اكتشافهم الذاتي ونموهم الإبداعي وقدرتهم على الارتجال الموسيقي بثقة. من أجل “نقل أهمية العرض الشفهي في المقابلة”، تم تسجيل المقابلات صوتيًا وتفريغها حرفيًا. عبرت هذه الطريقة النوعية عن “عنصر معرفي يكشف المعنى لما نختبره” ووضعت تركيزًا على الواقع الذاتي للمشارك.
تحليل SEM
تم تحليل البيانات باستخدام برنامج ANOVA، حيث كانت نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) هي الأداة الإحصائية الرئيسية لهذه الدراسة. تُعتبر SEM أداة إحصائية فعالة لفحص العلاقات المعقدة بين المتغيرات التي يمكن ملاحظتها وتلك الكامنة. ضمن النموذج،
يسمح بتقييم كل من التأثيرات المباشرة وغير المباشرة. دعم الوالدين، دعم المعلم، دعم الأقران، الكفاءة الذاتية، الذكاء العاطفي، وقلق الأداء في الموسيقى هي مجرد بعض من العوامل العديدة التي يمكن تقييمها باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM).
لأنها تسجل العلاقات المتوقعة بين المتغيرات الكامنة (البنى غير المرصودة) وأحيانًا بين المتغيرات الكامنة والمرصودة، فإن النموذج الهيكلي هو جزء حاسم من نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM). تتكون هذه النموذج من سلسلة من المعادلات الشبيهة بالانحدار التي تعكس الافتراضات السببية، والتي تُظهر أحيانًا بصريًا كخريطة مسار. تربط هذه المعادلات المتغيرات الكامنة عبر مسارات موجهة. يتم قياس قوة واتجاه هذه التفاعلات من خلال معاملات المسارات.
قد يرى المؤلفون أن الانحدار اللوجستي يعطي أفضل النتائج من حيث دقة الاختبار ودرجة F1 من الجدول 1. تظهر نتائج SEM لكل من الطلاب الجامعيين وطلاب الدراسات العليا في الجدول 2. بين كل من الطلاب الجامعيين وطلاب الدراسات العليا، هناك علاقة إيجابية بين دعم الوالدين والمعلمين والأقران والثقة بالنفس والذكاء العاطفي. القلق قبل أداء الموسيقى مرتبط بقوة بالذكاء العاطفي والثقة بالنفس. مستويات القلق لدى الطلاب الجامعيين وطلاب الدراسات العليا بشأن أداء الموسيقى تكون أقل حدة عندما يحصلون على دعم معلميهم، مقارنةً عندما يعتمدون على والديهم أو زملائهم في الدراسة. لا يظهر الطلاب نفس الارتباط القوي بين الذكاء العاطفي والثقة بالنفس كما يفعل طلاب الدراسات العليا. لضمان دقة وموثوقية نتائجنا، أضافت ANOVA هذه العملية مع قدرات النمذجة المتقدمة، والتمثيل البصري للنماذج، والتحليل الإحصائي الدقيق. يظهر الجدول 4 نتائج اختبار الملاءمة لنموذج السلوك الاجتماعي المعرفي باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية للمتغيرات الكامنة. لتقييم ملاءمة النموذج، استخدمنا R2 ومعاملات المسار. تحققنا من أن جميع المتغيرات كانت موزعة بشكل طبيعي قبل تشغيل SEM. من أجل تطبيق SEM على بيانات لا تتبع توزيعًا طبيعيًا ولديها حجم عينة محدود. من خلال سلسلة من الانحدارات العادية، يقوم LR-SEM بزيادة نسبة التباين المفسر لمكون واحد أو أكثر من المكونات الداخلية المحددة في SEM. هذه الطريقة في SEM هي جزء من نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM). إنها إجراء تكراري يخمن معاملات المسار في النموذج الهيكلي من خلال تحليل كتل النموذج القياسي بشكل مستقل أولاً؛ تُعرف هذه الطريقة بأنها طريقة تقدير قائمة على المكونات. تم استخدام الفرق بين القيم المرصودة و SEM-
القيم المتوقعة لمجموعتي البيانات لتحديد المتبقيات للبيانات الخام. سمح ضرب معلمات الانحدار الخام التي تم الحصول عليها باستخدام SEM بالقيم الفعلية المقابلة لمتغيرات التنبؤ بتحديد القيم المتوقعة. إذا أخذنا التحويل العكسي لمعلمات SEM، S، وقسمناه على (1-S)، نحصل على الفرص التي تكون فيها كل متغير مستقل صحيحًا؛ إضافة هذه الاحتمالات معًا لجميع المتغيرات المستقلة تعطي لنا الاحتمالات التي تكون فيها كل مجموعة من المتغيرات المستقلة صحيحة. إذا كانت الفرص أكثر من واحد، قلنا إن الحالات المتوقعة من SEM كانت صحيحة وأن الآخرين كانوا خاطئين. باستخدام حد تقديري للاحتمالية قدره 0.5 لمتغيرات النتيجة، حدد الانحدار اللوجستي نسبة النتائج المصنفة بشكل صحيح. تم جمع عينة عشوائية صغيرة من 100 ملاحظة من مجموعة البيانات المحاكاة المكونة من 5000 ملاحظة، وتم اختبار أداء التصنيف للانحدار اللوجستي و SEM على مجموعة بيانات حقيقية تحتوي على نتائج ولادة مختلفة ذات اهتمام. يسمح التحليل المتكامل للنموذج القياسي والنموذج الهيكلي بدمج أخطاء القياس للمتغيرات المرصودة في النموذج، ويجمع بين تحليل العوامل واختبار الفرضيات في إجراء واحد. تم اعتبار مؤشرات النموذج جميعها انعكاسات للبناءات المقابلة. تم استخدامه لتحديد الأهمية الإحصائية.

إليك مؤشرات ملاءمة النموذج الهيكلي كما هو موضح في الجدول 3.

لتقييم مدى أداء النموذج، تم استخدام مجموعات بيانات الاختبار. عادةً ما يستفيد المؤشر الشائع من الأداء المثبت للتقنيات المقدمة. عند تقييم الدقة والحساسية والخصوصية وNPV وPPV وقيمة كابا لنموذج، بالإضافة إلى ملاءمته، غالبًا ما يتم استخدام مصفوفة الارتباك. تم ترتيب القيم الستة التي تم تقييمها، أو المؤشرات، بترتيب تصاعدي بناءً على قيمة كابا.
يجب استخدام جميع السمات والعينات بواسطة خوارزمية شجرة القرار. علاوة على ذلك، ينمو عمق التدريب بالتوازي مع الشجرة، مما يجعل الإفراط في التخصيص نتيجة أكثر احتمالًا ويقلل من دقة التحقق. على الرغم من ضبط معلماتها الفائقة من 1 إلى 20، لا يزال الانحدار اللوجستي وغابة عشوائية يتفوقان عليها من حيث دقة التدريب. ومع ذلك، فإن الغابة العشوائية هي نوع أكثر تعقيدًا من شجرة القرار التي تتضمن العديد من أشجار القرار. تستخدم كل شجرة قرار مجموعة فرعية من عينة
السمات، مما يقلل من البيانات والميزات في شجرة القرار وبالتالي يقلل من احتمال الإفراط في التخصيص. بالإضافة إلى كونها فعالة مثل الغابة العشوائية في منع الإفراط في التخصيص من خلال إزالة الخصائص غير ذات الصلة من النموذج، فإن الانحدار اللوجستي يؤدي بشكل جيد من حيث دقة الاختبار. يتمتع الانحدار اللوجستي بوقت تدريب سريع وتكلفة حسابية تتناسب مع عدد التخصصات. تتضح تفوق الانحدار اللوجستي. يجب استخدام جميع السمات والعينات بواسطة خوارزمية شجرة القرار. علاوة على ذلك، ينمو عمق التدريب بالتوازي مع الشجرة، مما يجعل الإفراط في التخصيص نتيجة أكثر احتمالًا ويقلل من دقة التحقق. على الرغم من ضبط معلماتها الفائقة من 1 إلى 20، لا يزال الانحدار اللوجستي وغابة عشوائية يتفوقان عليها من حيث دقة التدريب.
الانحدار اللوجستي، في الختام، يوفر أقوى النتائج عند تحليل توقعات القروض. إن بصمة الذاكرة الصغيرة الناتجة عن تخزين القيم الذاتية لأي بعد ودون قياس ميزات الإدخال، تجعلها مناسبة تمامًا لمهام التصنيف الثنائي. أخيرًا، النموذج سهل الفهم والعمل معه حيث أن الانحدار اللوجستي هو الأبسط من بين الثلاثة. يسمح وزن الخصائص برؤية كيف تؤثر جوانب مختلفة على النتيجة النهائية. كانت النتائج رائعة. في هذا التحليل، تم استخدام دفع افتراضي بنعم/لا كمتغير تابع. كانت خطوتنا التالية هي مقارنة درجة الوجهة بنتائج تصنيفنا. تم إجراء التحقيق على محطة عمل محلية باستخدام نواة Jupyter وPython. يحدد هذا البحث ثمانية خصائص رئيسية تفسر… ما يلي هو وصف أكثر تفصيلاً لهذه المتغيرات: (i) X1: العمر (ii) X2: تخصص الدراسة (iii) X3: المهنة الحالية (أو إجمالي سنوات في المجال) (iv) X4: المعادل الرقمي لمنطقة السكن الديموغرافية (v) يتم تمثيل الدخل بواسطة X5، والديون تمثلها X6، ونسبة الائتمان إلى الدين هي X7. X8: ديون إضافية.
تم استخدام مجموعة البيانات المعالجة مسبقًا لتدريب مصنفنا، من خلال ميزة الدفع كهدف. مصفوفة الارتباك، الدقة، درجة F1، الاسترجاع، الدقة، منطقة ROC، وأهمية الميزة هي المقاييس السبعة المستخدمة للتقييم. نظرًا لأن هذه طريقة تصنيف، وقيمة المتغير المتوقع ثنائية، فقد استخدمنا مصفوفة الارتباك مع هذه المقاييس التقييمية. تعمل مقاييس التقييم مثل الدقة والدقة والاسترجاع، وما إلى ذلك، على تحسين احتمالية اكتشاف وإصلاح المشكلة الخوارزمية. من خلال القيام بذلك، يمكننا تحسين النتائج باستخدام نفس مقاييس التقييم مع تقليل نطاق التغيير تدريجيًا، مما يؤدي إلى نتائج أفضل.

: (CMIN)، / df; الحد الأدنى من التباين، CFI، مؤشر الملاءمة المقارن؛ RMSEA، جذر متوسط مربع خطأ التقريب؛ TLI، مؤشر تاكر لويس.

يستفيد مجال تعليم الموسيقى بشكل كبير من التعلم التعاوني. يمكن للطلاب تحقيق نتائج تعلم أفضل من خلال تحسين نهجهم في التعلم. تعتمد فعالية التعلم التعاوني على التوزيع المعقول للمجموعات، وإدارة الوقت المناسبة، وتحديد دور المعلم بشكل واضح، وثقافة تعاونية ممتعة. في الوقت نفسه، المفتاح لتحسين تأثير التعلم بشكل مستمر هو تحسين وتعزيز تقنية التعلم. يمكن أن يتعزز اهتمام الطلاب ورغبتهم في التعلم، بالإضافة إلى إتقانهم للمهارات الموسيقية وغير الموسيقية، من خلال العملية المستمرة لتعديل وتحسين إجراءات التعلم. وبالتالي، من الضروري الحفاظ على التركيز على تحسين وتعزيز.
عمليات التعلم في تعليم الموسيقى. سيساعدنا ذلك في تلبية متطلبات التعلم للطلاب ودعم نموهم الشامل.
استفاد الطلاب من التعلم التعاوني لأنهم تعلموا من بعضهم البعض، مما عزز أدائهم وساعدهم على تطوير مهارات جديدة؛ ونتيجة لذلك، أعادوا التفكير في معنى النجاح موسيقيًا وشخصيًا. التعاون هو أداة قوية لها العديد من التطبيقات، بما في ذلك، على سبيل المثال لا الحصر، برامج درجات الموسيقى الشعبية. تم دراسة تقنيات التعلم الآلي على نطاق واسع وتم الإبلاغ عن عدد من الأعمال [26-40].

[1]Martínez-Vérez, V., Gil-Ruiz, P., & DomínguezLloria, S. (2024). Interventions through Art Therapy and Music Therapy in Autism Spectrum Disorder, ADHD, Language Disorders, and Learning Disabilities in Pediatric-Aged Children: A Systematic Review. Children, 11(6):706. doi: 10.3390/children11060706.
[2]Jamshidi, F., Bigonah, M., & Marghitu, D. (2024). Striking a Chord through a Mixed-Methods Study of Music-Based Learning to Leverage Music and Creativity to Bridge the Gender Gap in Computer Science. Proceedings of the 55th ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 2.
[3]Shirsat, A., Jha, R., & Verma, P. (2023). Music Therapy in the Treatment of Dementia: A Review Article. Cureus, 15(3):e36954. doi: 10.7759/cureus. 36954
[4]King, E., & Reschke-Hernández, A.E. (2021). A Remote Music-Based Service-Learning Project to Support Isolated Older Adults in Long-Term Care. Innovation in Aging, 5,738-738. DOI:10.1093/geroni/igab046.2724
[5]Kumar, T., Akhter, S., Yunus, M.M., & Shamsy, A. (2022). Use of Music and Songs as Pedagogical Tools in Teaching English as Foreign Language Contexts. Education Research International. 2022,3384067, https://doi.org/10.1155/2022/3384067
[6]Sun, K., & Haralambopoulos, A. (2023). A Review of the Impacts of Music and Implications for Music Medicine. Journal of Student Research. 12(4). https://doi.org/10.47611/jsrhs.v12i4.5629
[7]Li, H. (2023). Teaching Pedagogues: The Basic Problem of Music Education towards Talent Training. Transactions on Comparative Education. DOI: 10.23977/trance.2023.050701
[8]Ebbini, N. (2023). Music Education and the COVID19 Pandemic: Reflections of Teaching Music Theory Online. Dirasat: Human and Social Sciences. DOI:10.35516/hum.v50i4
[9]Archontopoulou, A., & Vaiouli, P. (2020). Music and Social Skills for Young Children with Autism: A Survey of Early Childhood Educators. International Journal of Educational Research Review, 5, 190-207. DOI:10.24331/ijere. 730328
[10]Song, J. (2023). Designing a Big idea-based MusicCentered Unit for Global Citizenship Education. Korean Journal of Teacher Education. https://doi.org/10.14333/KJTE.2023.39.6.15
[11]Toto, G.A., Ragni, B., & Limone, P. (2023). Use of Music and Openness in a Group of Teachers-inTraining Receiving a Musical Intervention. To Be or Not to Be a Great Educator. 551-571 https://doi.org/10.22364/atee.2022.37
[12]Bueno, J.L., & Moisés, A. (2023). The socio-musical brain: study of a music education experience. Education and New Developments 2023 – Volume 2. https://doi.org/10.36315/2023v2end048
[13]Yang, Y. (2022). Assessing alignment between curriculum standards and teachers’ instructional practices in China’s school music education. Research Studies in Music Education, 45, 56-76.
[14]Lee, L., Bhargavi, V.P., Lin, H., & Pavītola, L. (2022). Exploring Prosocial Performance and Gender Differences in Pre-school Children Through Music Activities. Frontiers in Education. 7-2022 https://doi.org/10.3389/feduc.2022.847833
[15]Morita, M., Nishikawa, Y., & Tokumasu, Y. (2024). Human musical capacity and products should have been induced by the hominin-specific combination of several biosocial features: A three-phase scheme on socio-ecological, cognitive, and cultural evolution. Evolutionary anthropology. 33(4):e22031. doi: 10.1002/evan. 22031
[16]Mawang, L. L. (2024). Collaborative learning and persistence in music education: Examining music self-perception as a mediator among adolescent students. International Journal of Music Education, 0(0). https://doi.org/10.1177/02557614241282088
[17]Ojala, A., Välisalo, T., & Myllykoski, M. (2024). Adults’ engagement in music learning during and after online coaching. Music Education Research, 26(4), 432-442. https://doi.org/10.1080/14613808.2024.2357375
[18]Toscano, F., Galanti, T., Giffi, V., Di Fiore, T., Cortini, M., & Fantinelli, S. (2024). The mediating role of technostress in the relationship between social outcome expectations and teacher satisfaction: evidence from the COVID-19 pandemic in music education. Research in Learning Technology. 32: 3086 http://dx.doi.org/10.25304/rlt.v32.3086
[19]Macritchie, J., Breaden, M., Milne, A.J., & Mcintyre, S. (2020). Cognitive, Motor and Social Factors of Music Instrument Training Programs for Older Adults’ Improved Wellbeing. Frontiers in Psychology, 10:2868. doi: 10.3389/fpsyg.2019.02868
[20]Rauduvaite, A., & Yao, Z. (2023). The role of emotions in music education: theoretical insights. society. integration. education. Proceedings of the International Scientific Conference.
[21]Cheng, L., Yip, J., & Yang He, S. (2024). Affordances in music education. Musicae Scientiae. https://doi.org/10.1177/10298649241298249
[22]Turyamureeba, S. (2024). Integrating Music Education into the Curriculum for Cognitive Developmen. Research invention journal of research in education. DOI:10.59298/RIJRE/2024/435054
[23]Shek, N., & Lee, E. (2024). Investigating the Impact of Music Therapy on Cognitive and Behavioral

Development in Special Education. Asian Journal of Multidisciplinary Research & Review 5(5):1-47 DOI:10.55662/AJMRR.2024.5501
[24]Vidulin, S., & Kazić, S. (2021). CognitiveEmotional Music Listening Paradigm in Professional Music Education. International Journal of Cognitive Research in Science, Engineering and Education, 131-145.
[25]Abhiraj Malhotra, Sujai Selvarajan, Udita Goyal, Amita Garg, Madhur Grover, Dr. Pompi das Sengupta, & Dr. Shoaib Mohammed. (2024). Exploring the Relationship between Music Learning and Student Educational Performance. Evolutionary studies in imaginative culture, 663672. https://doi.org/10.70082/esiculture.vi. 1135
[26]Vijayadeep GUMMADI, & Naga Malleswara Rao NALLAMOTHU. (2025). Optimizing 3D Brain Tumor Detection with Hybrid Mean Clustering and Ensemble Classifiers. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 11(1). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 719
[27]K.S. Praveenkumar, & R. Gunasundari. (2025). Optimizing Type II Diabetes Prediction Through Hybrid Big Data Analytics and H-SMOTE Tree Methodology. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 11(1). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 727
[28]S. Praseetha, & S. Sasipriya. (2024). Adaptive DualLayer Resource Allocation for Maximizing Spectral Efficiency in 5G Using Hybrid NOMARSMA Techniques. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 665
[29]P. Padma, & G. Siva Nageswara Rao. (2024). CBDC-Net: Recurrent Bidirectional LSTM Neural Networks Based Cyberbullying Detection with Synonym-Level N-Gram and TSR-SCSOFeatures. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 623
[30]SHARMA, M., & BENIWAL, S. (2024). Feature Extraction Using Hybrid Approach of VGG19 and GLCM For Optimized Brain Tumor Classification. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 714
[31]ÖZNACAR, T., & ERGENE, N. (2024). A Machine Learning Approach to Early Detection and Malignancy Prediction in Breast Cancer. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 516
[32]Nuthakki, praveena, & Pavankumar T. (2024). Comparative Assessment of Machine Learning Algorithms for Effective Diabetes Prediction and Care. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 606
[33]Tirumanadham, N. S. K. M. K., S. Thaiyalnayaki, & V. Ganesan. (2025). Towards Smarter E-Learning:

Real-Time Analytics and Machine Learning for Personalized Education. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 11(1). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 786
[34]Rama Lakshmi BOYAPATI, & Radhika YALAVARTHI. (2024). RESNET-53 for Extraction of Alzheimer’s Features Using Enhanced Learning Models. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 519
[35]Agnihotri, A., & Kohli, N. (2024). A novel lightweight deep learning model based on SqueezeNet architecture for viral lung disease classification in X-ray and CT images. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 425
[36]Ponugoti Kalpana, L. Smitha, Dasari Madhavi, Shaik Abdul Nabi, G. Kalpana, & Kodati , S. (2024). A Smart Irrigation System Using the IoT and Advanced Machine Learning Model: A Systematic Literature Review. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 526
[37]Prasada, P., & Prasad, D. S. (2024). BlockchainEnhanced Machine Learning for Robust Detection of APT Injection Attacks in the Cyber-Physical Systems. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 539
[38]LAVUDIYA, N. S., & C.V.P.R Prasad. (2024). Enhancing Ophthalmological Diagnoses: An Adaptive Ensemble Learning Approach Using Fundus and OCT Imaging. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 678
[39]BACAK, A., ŞENEL, M., & GÜNAY, O. (2023). Convolutional Neural Network (CNN) Prediction on Meningioma, Glioma with Tensorflow. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 9(2), 197204. Retrieved from https://ijcesen.com/index.php/ijcesen/article/view/2 10
[40]Polatoglu, A. (2024). Observation of the Long-Term Relationship Between Cosmic Rays and Solar Activity Parameters and Analysis of Cosmic Ray Data with Machine Learning. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering,

10(2). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 324

DOI: 10.22399/ijcesen. 806
Received : 23 November 2024
Accepted : 02 January 2025

Cognitive Predictors, Collaborative Learning, Music Ensembles, Machine Learning techniques.

Educators in the field of music are all too familiar with the problems of falling enrollment and dismal student retention rates. Interventions to increase retention in music education on a worldwide scale could benefit from a better understanding of the social-cognitive factors that influence student persistence among adolescents [1]. There is growing evidence that learning an instrument may have many positive effects on cognitive function in the elderly; hence, it is critical to define the best way to teach these skills. In the context of learning, social, cultural, and personal variables may impact the efficacy of musical as well as domain-general skill development by learners in later life [2]. Because it may lead to an increase in cognitive function, emotional expression has been the attention of educational researchers and instructors.

In certain contexts, one’s own subjective and affective experiences might pave the way for future growth and education. Quality instruction, educational change, and the dynamic between teachers and students are all profoundly affected by students’ emotional states. Due to music’s innate communicative and social properties, group training with it might be a powerful tool for helping youngsters better coordinate their actions, emotions, and thoughts [3]. Students in special education, especially those with learning difficulties, attention deficit hyperactivity disorder, or autism spectrum disorders, may benefit from music therapy as an intervention to improve their behavioral and cognitive development [4]. Students’ growth is impacted by music instruction. Due to the fact that music training has a positive impact on all domains, including intellectual, psychomotor, social, and emotional ones, it is imperative that music education curricula emphasize not only the
creation of music but also the experience, analysis, and evaluation of music, as well as the expression of personal feelings, thoughts, and ideas [5]. Music therapy and art therapy provide a great nonpharmacological alternative to traditional pharmaceutical treatments that are effective but may have adverse effects. These therapies can help with symptoms and cognitive, emotional, and social abilities but are safer. In accordance with the PRISMA procedure, 80 papers were reviewed in the SCOPUS and WOS databases and evaluated using a set of predetermined categories and subcategories [6]. Degeneration of brain cells involved in cognitive function precedes that of other brain cells, and this is the genesis of depression. There is currently no treatment for this neurological disorder, which is defined by a decrease in physical, social, as well as cognitive impairment. Dementia patients benefit from nonpharmacological methods, like music therapy, which improves quality of life and decreases behavioral occurrences [7]. Students need to be taught how to work well with older individuals if the population is going to continue to age. An intensive service-learning project was undertaken by students in an online university course on inclusive music practices. The project aimed to strengthen the course learning goals and raise awareness of inclusion concerns across the lifespan, social justice, and disability [8]. When individuals listen to music, it triggers the release of feel-good chemicals like serotonin and feel-good hormones like dopamine. Therefore, in addition to influencing mood, music has other physiological consequences, such as raising the blood pressure, heart rate, and respiration rate. It stimulates a plethora of neuronal pathways and circuits in the brain, including those involved in sensory processing and the processing of auditory information [9]. The area of education has long recognized the critical importance of music education [10]. Social interaction, communication, and emotional reciprocity may be challenging for autistic children. When kids get their hands dirty with music, it may improve their sensory-motor skills, as well as their cognitive and emotional development, and open up new avenues of communication and learning [11]. Scholars in the field of education and learning have taken a keen interest in the ways in which musical training influences students’ cognitive capacities. Research indicates that incorporating music into the classroom improves students’ learning experiences, which in turn benefits their personal and academic growth [12]. The cognitive, emotional, motivational, and social domains of human development are all positively impacted by musical practice, suggesting alterations in brain functioning.

Worldwide and in Brazil, there has been an increase in the total amount of Music Education Programs that target at-risk youth [13]. For example, music is one way in which human distinctiveness has evolved as a result of natural selection. When and why did a wide range of musical styles and genres first appear? Our working theory is that “music” first came from manipulative cries that didn’t have many musical components. Subsequently, as social learning progressed, vocalizations were more intricate and adaptable [14]. The music therapy profession is both theoretically and practically complex, making it difficult for teachers to design curriculum that help students develop the skills necessary to apply what they learn in the field, strike a balance between the artistic and scientific aspects of music therapy, and ultimately become lifelong learners [15].

The studies revealed two primary themes: (1) the problems that musicians studying in an ensemble face and (2) the primary advantages of performing and learning in an ensemble, which include the development of life skills and musical abilities. The results indicate that the individuals involved were aware of the beneficial impacts that performing in an ensemble had on their life. Developing one’s musical abilities went beyond just picking up an instrument. It was especially noticeable among the younger artists because they had grown in selfassurance and in cognitive abilities like selfawareness and critical thinking. They honed their interpersonal and communication abilities first and foremost. Concurrently, these budding artists were aware that studying music in a group would provide its fair share of difficulties, such as coping with dissatisfaction and adjusting to various approaches to music education. Lastly, recommendations are provided for further research into the efficacy and influence of classical music programs, with a focus on ensemble-based programs and their effects on transferable skills.

Skills that complement one another: learning music encompasses a wide range of abilities, including singing, playing an instrument, dancing, etc. When students work together to learn, they may build on one other’s knowledge and expertise, raising everyone’s level of competence. Concurrently, via group work, students may put their theoretical knowledge into action while also
improving their musical comprehension and proficiency.
Emotional expression: pupils are able to express themselves via music, and pupils are able to do the same through collaborative learning. Students may learn more about one other’s personal experiences and the music they love via working together. In addition to fostering kids’ emotional growth, collaborative learning helps them strengthen their communication and emotional expression abilities. Improve collective awareness and foster a sense of cooperation among students via collaborative learning, which is essential for many musical performances. Collaborative practice teaches students to value other perspectives, appreciate the efforts of others, and develop strong cooperation skills.
Considerations for overcoming obstacles In order to overcome these obstacles, we might consider the following aspects.
Factor 1: Reasonable grouping and collocation
Teachers may logically organize students based to their interests, abilities, and learning styles in music in order to address the collaboration issues brought on by students’ unique personalities. To maximize learning and complementarity, make sure that every team includes kids from a variety of backgrounds and with a range of abilities. Simultaneously, educators have the power to inspire students to work together, expand the boundaries of collaboration, and foster intergroup communication and collaboration.
Factor 2: Effective time management
Teachers may alleviate the issue of time management by creating comprehensive lesson plans and timetables that fairly organize the work for each step. Teachers also have the opportunity to help kids develop learning strategies, such as creating a schedule that includes both solo and group work. Furthermore, educators have the ability to monitor pupils’ advancement in learning on a frequent basis, identify issues promptly, and provide direction.
Factor 3: Define the role of teachers
Collaborative learning requires instructors to establish their responsibilities. In addition to acting as organizers and guides, they also take part as spectators. When students work together to learn something new, teachers should step back and allow them to focus on what they do best. Concurrently, for collaborative learning to go well, instructors must timely provide students with the appropriate direction and support. Teachers should also be sensitive to their students’ emotional needs and push for more group work, mutual aid, and shared achievement.

Factor 4: Establish a good atmosphere for cooperation
Teachers need to create a positive collaborative environment to facilitate students’ easy development in collaborative learning. They may plan some team-building exercises to get the kids working together and trusting one another. Simultaneously, educators may inspire their students to showcase their musical creations, assess and critique one another, and ultimately support one another’s growth and development. Teachers should also encourage their students to regularly meet in small groups or share what they’ve learned in order to foster an environment where students are interested in and motivated to study. Finally, it’s possible that music education will provide certain obstacles to collaborative learning. However, these obstacles may be successfully overcome and collaborative learning can advance smoothly if we use suitable elements and approaches. We may maximize the benefits and duties of collaborative learning in music education by creating an environment that is conducive to it, using appropriate grouping and collocation strategies, managing our time wisely, and clearly defining our roles as teachers.

We will go over the existing literature, our research methodology, and how our study helps to close a knowledge gap in the parts that follow. Among Kenyan secondary music students, the links between collaborative learning, perceived task persistence, and self-perception of music are examined in the research [16]. Research shows that students’ engagement, learning, perseverance, and performance are all positively impacted by collaborative learning since it exposes them to other viewpoints and ideas. Confidence, drive, and resolve are all bolstered when students have a positive impression of themselves as musicians. While working in groups, students may be subject to comparisons and evaluations that shape their views of themselves and their musical abilities, which in turn affects how they approach and complete assignments. Perceived task persistence was positively and significantly predicted by collaborative education and music self-perception, according to multiple regression models. About of the variation in perceived persistence during tasks was explained by the two factors combined. According to PROCESS-based mediation studies, one’s own perception of music mediates, to a lesser extent, the connection between perceived task persistence and collaborative learning.

Adults’ participation in learning activities before, during, and after receiving online instruction in music theory, composition, or guitar is discussed in [17]. The participants’ data was gathered using a combination of experience sampling and thematic semi-structured interviews. Behavioral, cognitive, affective, and social components of engagement were examined to determine the level of adult learners’ involvement in learning throughout and following online music coaching. Flexibility, a predictable and repetitious course structure, and the presence of a supportive learning community all contributed to increased participation during coaching. After the mentoring session finished, however, very few participants persisted in actively composing music. Possible reasons for not continuing included not having enough time or clear enough objectives, although being part of a music-related community outside of the coaching was identified as a factor that might have kept people doing music even after it ended.
That research looks at the correlation between conservatory music teachers’ aspirations for social outcomes and their level of satisfaction with SRE during the epidemic [18]. The research, which has its foundations in Social Cognitive Theory, investigates the potential mediating roles of technostress and desire to utilize ICT in that connection. Using an online self-report questionnaire, 108 instructors from Italian conservatories participated in a cross-sectional study. The findings point to technostress as the mechanism via which societal outcome expectations have a detrimental indirect influence on teacher satisfaction. Surprisingly, however, the immediate impact was both good and powerful. Technostress is a result of societal expectations, according to the research. On the other hand, they let music teachers rise to the challenge of online instruction and find more joy in the process.
That research compares the cognitive and motor abilities of healthy older adults who are beginners at the piano to those of a waitlisted control group that does nothing throughout the 10 -week program [19-21]. Fifteen people participated in the music facilitator-led piano instruction sessions (two experimental groups and two control groups with a maximum of four students per class). All participants had quantitative data taken before and after a battery of motor and cognitive tests as part of the explanatory sequential design. The waitlisted control group ( ) also had post-test data gathered. Qualitative data was gathered via weekly observations by the facilitator, practice diaries kept by the participants, and a single, semi-structured interview conducted after the experiment. Part A of the Trail Making test showed moderate evidence of
a substantial beneficial effect of training, suggesting better visuo-motor abilities, according to Bayesian modeling. There was no advantage to cognitive switching, and there was moderate evidence that training had detrimental consequences on part B of the Trail Making Test (in addition to difference score delta). Participants were encouraged to participate in musical groups and mingle by the group learning atmosphere, according to qualitative data.
The purpose of that literature review is to examine the current state of knowledge about the role of emotions in music education, specifically looking at topics such as: opportunities for students to feel and express emotions in the classroom, students’ positive emotional experiences in the classroom, strategies for teachers to help students develop positive emotional outcomes, and the positive effects of placing more of a focus on emotions in the classroom. Emotion recognition, regulation, identification, enhanced learning, and selfexpression are some of the areas that theoretical research has shown to benefit greatly from music instruction.
That article delves into the idea of opportunities in music education and explains how several kinds of affordances, such as cognitive, educational, mental, emotive, and social affordances, are used in the context of song instruction and student performance. The following are some of the affordances that have been identified in music education: (1) the ability to communicate through music allows students to go beyond the norms of social interaction; (2) historically informed musical procedures and customs show that music is connected to the transmission of aesthetic and sociocultural values; (3) making music together encourages students to be creative and develop their personal growth; (4) learning music exposes students to their own emotional capabilities and expressiveness; and (5) working together to create music fosters the development of relationships and the building of a community that values diversity, equity, and inclusion.
Highlighting the influence on cognitive capacities including memory, language, and mathematics, [22] investigates the function of music as an integral part of the educational curriculum. The study draws on theories like Multiple Intelligences including Social Development Theory to show how music may help with things like emotional control, language development, and problem-solving. Students’ mental health, social skills, and academic achievement are all positively impacted by music instruction, according to empirical research. That study examines the benefits of music-based learning approaches, recommends evaluation
models to quantify cognitive improvement ascribed to music education, and proposes practical solutions for merging music into core topics. In the end, it highlights how important it is for educational systems to prioritize music as a fundamental topic, highlighting how it may promote holistic cognitive development and the need of continuing to study throughout life.
That research uses a multi-modal strategy that incorporates neuroimaging methods and analytics powered by AI to examine the effects of music therapy on the cognitive as well as behavioral development of these adolescents [23]. Studying the effects of music therapy on the nervous system using tools like EEG and functional magnetic resonance imaging has led to a better knowledge of the brain processes that underlie improvements in behavior and cognition. The study’s overarching goal is to discover the neurological correlates linked to enhancements in social communication, memory, language processing, attention, and emotional control by comparing the patterns of brain activity before and after treatment sessions. In order to create intervention plans that are unique to each student’s requirements, neuroimaging data is supplemented with analytics powered by artificial intelligence. In order to personalize music-based therapy treatments, methods for machine learning are used to sift through massive information produced by behavioral and neuroimaging evaluations, find trends, and make predictions.
The purpose of that work is to highlight the benefits of cognitive-emotional music listening and the opportunities it presents in ear training courses [24]. In an effort to mold students’ worldviews and enhance their musical competencies, cognitiveemotional music listening targets listening to, comprehending, and appreciating classical music. An interdisciplinary and multimodal approach to a musical composition may accomplish that. In that course, students learn not only how to compose music but also how to analyze and assess it, as well as the theoretical and harmonic aspects of the piece, as well as the historical and musical background of its creation in a specific period and place. You can learn more about a musical piece and its details by listening to it or parts of it multiple times, taking note of it from various angles, and then talking about what you heard and how it made you feel. That practice can also help you discover and improve yourself, accept others, and embrace what makes them different.
Examining how music education affects students’ cognitive development, classroom engagement, and academic accomplishment is the goal of that research [25]. In particular, it investigates the relationship between students’ musical knowledge
and their academic achievement. Improvements in cognitive capacity, social and emotional well-being, the capacity to think critically, financial obstacles, and time restrictions are only some of the aspects investigated in the research. A total of 150 students participated in the study by filling out an online survey; the research strategy included testing hypotheses and analyzing data using SPSS to run tests like the T-test and Pearson correlation. The results show that compared to Group 2, students in Group 1, who had more music instruction, performed better academically and showed more competency in their studies. The study’s findings highlight the importance of music education in improving cognitive development via its favorable impact on students’ academic performance and its inclusion into the educational curriculum.

Taking a look at things from the perspective of young musicians, our research explores how being a member of classical music groups affects their skill development. Participation in ensembles or orchestras, as well as other group musical activities, has been shown in earlier studies to promote the development of musical and life skills that span the cognitive, emotional, as well as interpersonal domains. However, the question of whether training in a musical ensemble affects transferable talents remains unanswered. Given these factors, it is clear that more qualitative studies involving adolescents (those between the ages of 12 and 18) are required to fully understand the range of experiences, both positive and negative, that characterize this developmental period. This method promotes a more thorough comprehension of the experiences of young musicians while recognizing the variety within the teenage group. Both this study and future ones may benefit from include teens of varying ages in order to provide a more complete picture of how music education affects these young people. This wide age range also allows us to better understand the similarities and differences among the experiences of teenagers who play in classical music ensembles, which expands the scope and depth of the research.

In this work, we answer the following study inquiries based on the prior literature review:

Finding out what young musicians think are the pros and cons of studying music and playing in groups, particularly in terms of life skills, was the main goal of this research. To get a feel for the issue under study, we’ll use qualitative data to look into this goal. The intricacy of human feelings, thoughts, and actions may be better comprehended via qualitative analysis, which draws on participants’ first-hand accounts. This study delves into the viewpoints of teenagers to illuminate their musical experiences and the ways in which they impact their day-to-day lives. Although familiarity with the educational setting is necessary for placing the outcomes of the qualitative research stage into perspective, the results themselves offered the most important takeaways from that stage.

Utilizing a sequential explanation within an intervention design, the present study gathered quantitative data before and after the intervention, as well as qualitative data during and after the intervention. This was done within the framework of an intervention study using pre/post data collection. As a result, we were able to record not only the participants’ objective impressions of the program, but also their development of domainspecific fine motor skills, general cognitive abilities, and instrument-specific abilities. After the second round of testing, individuals were either placed into an active group of experiments or placed on a waitlist to receive music instrument instruction. Following the completion of the intervention, members in the control group were also administered additional post-tests.
Social support-parents, instructors, and peersaffects music performance anxiety, chain-mediated self-efficacy, and emotional intelligence, which affects educators, university authorities, and students. Understanding these ramifications may help musicians reduce performance anxiety. Some notable practical effects:

This research was approved by the appropriate human ethics committees. Approval was contingent upon the researcher’s ability to appropriately handle the imbalance of power between themselves and the student participants. The teacher/researcher skillfully navigated this connection by regularly reflecting on their own actions, doing research in a
way that was both compassionate and nonexploitative, and by strictly adhering to the ethical values of justice, respect, beneficence, and informed consent. Students who have finished the first year of music practice for at least two semesters (or one academic year) were eligible to participate. The research had a total of ten participants. The gender ratio was about , and the majority of students were between the ages of 17 and , with a small number of students aged 30 and over ( ). The pupils’ instrument breakdown was as follows: half sang, half played piano, one played guitar, one played drums, and one played saxophone.
The reporting and discussion of outcomes use pseudonyms for the students who participated. Students’ names will not be included here with their primary instrument because of the limited sample size and the potential for identifying issues. Keep in mind that the research did not include children whose enrollment was canceled during the school year. As a result, we will never know whether these students’ choices to stop were influenced by collaborative learning or not.

Students’ attendance and test scores, as well as their responses to three short-answer surveys given at various points throughout the school year, were used to compile data in compliance with the VCF. We slightly altered the questions from the VCF so that they were more like “open” questions that encouraged students to reflect on their own work. These were given out during class at certain intervals throughout the year to check for student attendance. Since the surveys asked students to think critically about what they had learned, they were deemed a suitable use of class time. In an effort to save class time spent on questionnaires and prevent students from experiencing “questionnaire fatigue,” it was decided to combine questions from cycles 3 , 4, and 5 into a single examination. Not a single student who participated in the research did not return a survey. In order to promote persistence in music education on a worldwide scale, it may be helpful to identify social-cognitive variables that may be predictive of persistence among adolescents. Among Kenyan secondary music students, this research examines the connections between collaborative learning, self-perception in music, and perceived task persistence via the use of quantitative parameters. Research has shown that students’ engagement, learning, perseverance, and performance are all positively impacted by collaborative learning since it exposes them to other viewpoints and beliefs. Confidence, drive, and
resolve are all bolstered when students have a positive impression of themselves as musicians. While working in groups, students may be subject to comparisons and evaluations that shape their views of themselves and their musical abilities, which in turn affects how they approach and complete assignments. Perceived task persistence was positively and significantly predicted by collaborative study and music self-perception, according to multiple regression models.
Fifteen people participated in the music facilitatorled piano instruction sessions (two experimental groups and two control groups with a maximum of four students per class). All participants had quantitative data taken before and after a battery of motor and cognitive tests as part of the explanatory sequential design. The waitlisted control group ( 7) also had post-test data gathered. Participants were encouraged to participate in musical groups and mingle by the group learning atmosphere, according to qualitative data. Participants were most motivated to learn how to play known songs when they were satisfied with the repertoire selection and the facilitator could see that their groups had developed strong ties. Based on these considerations, exploratory studies showed that a participant’s lesson class significantly affected their post-test results (TMT part A). The significance of taking group dynamics into account in a classroom setting is shown by these findings, which also show how much older persons may improve cognitively from a brief intervention in piano instruction.

In order to examine correlations between several variables or predictors, logistic regression (LR) is often used. While regression modeling is often used to forecast a result with a new predictor, regression analysis is typically used to characterize interactions between variables or predictors in order to construct a linear functional model. The LR model is a kind of binary regression. Because of its ability to provide hierarchical or tree-like structures, the LR approach is used in machine learning for the creation of categorization models. For classification and prediction, LR has been used by many sectors.
Supervised learning methods like support vector machines (SVMs) may provide robust Hyper Plans for categorical data classification. Nonlinear or high-dimensional classification is the typical use of the SVM. There are a plethora of helpful kernels that may lower false positive rates and boost classification performance.
Classifiers known as Naive Bayes (NB) rely on the Bayesian theorem and a naïve assumption of
independence among the characteristics or predictors that are used. When it comes to bundles with kernel density estimation, NB classifiers provide better accuracy. In addition, they provide a great deal of leeway for classification problems involving linear or nonlinear relationships between features and predictors. Computing the cost is linear when compared to costly iterative classifier approximations.

Results from the general and cognitive tests were analyzed quantitatively in this research, while data from interviews, practice diaries, and observations were analyzed qualitatively. After collecting data, we ran quantitative analyses to see if our null hypothesis that training would improve motor and cognitive skills held water (confirmatory analyses). Then, we used the results of our exploratory analyses to draw conclusions about any possible class differences.
In Phase 1 of the semi-structured interview technique, we inquired about the participants’ expectations for their educational experiences and their views on the potential benefits they may get from their instructors. In the second stage, we looked at how students’ ideas, views, and memories of the learning relationship impacted their learning, independence, and self-assurance as improvising musicians. Although there was a pre-designed interview plan and protocol of questions to serve as a guide, we modified the questions to adopt a more conservatory approach in order to foster participants’ freedom of speech. Three overarching themes emerged from the three research topics, and they were all covered in the general interview methodology shown in Figure 1. Teachers’ abilities and aspects of their practice were considered by participants as factors that aided in their own selfdiscovery, creative growth, and ability to confidently improvise musically. In order to “convey the significance of the oral presentation in an interview,” interviews were audio recorded and transcribed word for word. This qualitative method articulated a “cognitive, meaning-disclosing component to what we experience” and placed an emphasis on the participant’s subjective reality.
SEM Analysis
The data was analyzed using the ANOVA program, with Structural Equation Modeling (SEM) serving as the primary statistical tool for this investigation. SEM is an effective statistical tool for examining complex relationships between variables that are both observable and underlying. Within the model,
it permits evaluation of both direct and indirect impacts. Parental support, instructor support, peer support, self-efficacy, emotional intelligence, and performance anxiety in music are just a few of the many factors that may be evaluated using structural equation modeling (SEM).
Because it records the anticipated relationships between latent variables (unobserved constructs) and, in some cases, between latent and seen variables, the structural model is a crucial part of structural equation modeling (SEM). A series of regression-like equations that reflect causal assumptions are the building blocks of this model, which is sometimes visually shown as a path diagram. These equations connect latent variables via directed pathways. The strength and direction of these interactions are measured by the paths’ coefficients.
The authors may see that logistic regression yields the best results in terms of test accuracy and F1score from table 1. The results of the SEM for both undergraduate and graduate students are shown in table 2. Among both undergraduate and graduate students, there is a favorable correlation between parental, instructor, and peer support and selfefficacy and emotional intelligence. Anxiety before performing music is strongly correlated with EQ and self-efficacy. Undergraduate and graduate students’ levels of anxiety about performing music are more mitigated when they have the support of their teachers, as opposed to when they rely on their parents or classmates. Students do not show as strong of an association between emotional intelligence and self-efficacy as do graduate pupils. To ensure the precision and reliability of our findings, ANOVA supplemented this process with advanced modeling capabilities, visual representation of the models, and rigorous statistical analysis. Table 4 shows the results of the fit test for the social-cognitive model of exercise behavior using latent variable structural equation modeling. To evaluate the model’s fit, we used R2 and the path coefficients. We checked that all of the variables were normally distributed before running the SEM. In order to apply SEM to data that does not follow a normal distribution and has a limited sample size. Through a sequence of ordinary least squares regressions, LR-SEM maximizes the percentage of the variance explained for one or more endogenous components specified in the SEM. This SEM approach is part of structural equation modeling (SEM). It is an iterative procedure that guesses the route coefficients in the structural model by first analyzing the measurement model blocks independently; this approach is known as a component-based estimation method. The difference between the observed and SEM-
predicted values for both sets of data was used to determine the raw data residuals. Multiplying the raw regression parameters acquired using SEM with the corresponding actual values of the predictor variables allowed us to determine the predicted values. If we take the back-transformation of the SEM parameters, S, and divide it by (1-S), we get the chances that each independent variable is true; adding these odds together for all independent variables gives us the odds that each profile of independent variables is true. If the chances were more than one, we said that the SEM predicted instances were true and that the others were false. Using an estimated probability cutoff of 0.5 for the outcome variables, logistic regression determined the percentage of properly categorized outcomes. A small random sample of 100 observations was collected from the simulated data set of 5,000 observations, and the classification performance of logistic regression and SEM were tested on a real data set containing different obstetric outcomes of interest. An integrated analysis of the measurement and structural model allows for the integration of the measurement errors of the observed variables into the model, and it combines factor analysis with hypothesis testing in a single procedure. The model’s indicators were all considered to be reflections of the corresponding constructs. was used to establish statistical significance.

Here are the structural model fit indices as shown in table 3.

To assess how well the model performed, the testing datasets were used. The popular index usually makes advantage of the proven performance of the offered techniques. When evaluating the accuracy, sensitivity, specificity, NPV, PPV, and kappa value of a model, as well as its appropriateness, a confusion matrix is often used. The six assessed values, or indices, were arranged in ascending order based on the kappa value.
All of the attributes and samples must be used by the decision tree algorithm. Furthermore, the training depth grows in tandem with the tree, making overfitting a more likely outcome and lowering verification accuracy. Despite adjusting its hyperparameters from 1 to 20, logistic regression and random Forest still outperform it in terms of training accuracy. Nevertheless, random forest is a more sophisticated variant of decision tree that incorporates numerous decision trees. Each decision tree employs a subset of the sample’s
attributes, reducing the data and features in a decision tree and so reducing the likelihood of over-fitting. In addition to being just as effective as random forest in preventing overfitting by removing irrelevant characteristics from the model, logistic regression performs as well in terms of test accuracy. Logistic regression has a rapid training time and a computation cost that scales with the number of specializations. The superiority of logistic regression is evident. All of the attributes and samples must be used by the decision tree algorithm. Furthermore, the training depth grows in tandem with the tree, making overfitting a more likely outcome and lowering verification accuracy. Despite adjusting its hyperparameters from 1 to 20, logistic regression and random Forest still outperform it in terms of training accuracy.
Logistic regression, in conclusion, provides the strongest results when analyzing loan forecasts. Its minimal memory footprint-resulting from storing just the eigenvalues of any dimension and without scaling the input features-makes it well-suited to dichotomous classification tasks. Lastly, the model is easy to understand and work with as logistic regression is the simplest of the three. The weight of characteristics allows one to see how various aspects impact the end outcome. The outcomes were remarkable. In this analysis, a yes/no default payment was used as the dependent variable. Our next step was to compare the destination’s score to the results of our classification. The investigation was carried out on a local workstation using the Jupyter Kernel and Python. This research identifies eight main characteristics that explain… What follows is a more detailed description of these variables: (i) X1: Age (ii) X2: Course of Study (iii) X3: Current Occupation (or Total Years in the Field) (iv) X4: Numeric Equivalent of Address Demographic Area (v) The income is represented by X5, the debt is represented by X6, and the credit to debt ratio is X7. X8: Additional Debt.
The pre-processed data set was used to train our classifier, through the feature default as the goal. Confusion Matrix, Accuracy, F1-Score, Recall, Precision, ROC area, and Feature Importance are the seven metrics used for assessment. Since this is a classification method, and the predicted variable’s value is binary, we have used the confusion matrix with these evaluation metrics. Metrics for evaluation such as Accuracy, Precision, Recall, etc., greatly improve the likelihood of discovering and fixing the algorithmic problem. By doing so, we may enhance the results using the same assessment measures while progressively reducing the scope of change, leading to even better outcomes.

: (CMIN), / df; Minimum discrepancy, CFI, comparative fit index; RMSEA, root mean square error of approximation; TLI, Tucker Lewis index.

The field of music education greatly benefits from cooperative learning. Students may get even better learning outcomes by refining their approach to learning. The effectiveness of cooperative learning depends on reasonable group collocation, appropriate time management, explicit instructor role placement, and a pleasant cooperative culture. Simultaneously, the key to consistently improving the learning impact is to optimize and enhance the learning technique. Students’ interest in and desire for learning, as well as their mastery of musical and nonmusical skills, may be enhanced via the ongoing process of adjusting and improving learning procedures. Consequently, it is crucial to maintain a focus on optimizing and improving
learning processes in music education. This will help us satisfy the learning requirements of students and support their overall growth.
Students reaped benefits from collaborative learning because they learned from one another, which enhanced their performance and helped them develop new abilities; as a result, they rethought what it meant to be successful musically and personally. Collaboration is a powerful tool that has many applications, including but not limited to popular music degree programs. Machine Learning techniques has been widely studied and reported a number of works [26-40].

[1]Martínez-Vérez, V., Gil-Ruiz, P., & DomínguezLloria, S. (2024). Interventions through Art Therapy and Music Therapy in Autism Spectrum Disorder, ADHD, Language Disorders, and Learning Disabilities in Pediatric-Aged Children: A Systematic Review. Children, 11(6):706. doi: 10.3390/children11060706.
[2]Jamshidi, F., Bigonah, M., & Marghitu, D. (2024). Striking a Chord through a Mixed-Methods Study of Music-Based Learning to Leverage Music and Creativity to Bridge the Gender Gap in Computer Science. Proceedings of the 55th ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 2.
[3]Shirsat, A., Jha, R., & Verma, P. (2023). Music Therapy in the Treatment of Dementia: A Review Article. Cureus, 15(3):e36954. doi: 10.7759/cureus. 36954
[4]King, E., & Reschke-Hernández, A.E. (2021). A Remote Music-Based Service-Learning Project to Support Isolated Older Adults in Long-Term Care. Innovation in Aging, 5,738-738. DOI:10.1093/geroni/igab046.2724
[5]Kumar, T., Akhter, S., Yunus, M.M., & Shamsy, A. (2022). Use of Music and Songs as Pedagogical Tools in Teaching English as Foreign Language Contexts. Education Research International. 2022,3384067, https://doi.org/10.1155/2022/3384067
[6]Sun, K., & Haralambopoulos, A. (2023). A Review of the Impacts of Music and Implications for Music Medicine. Journal of Student Research. 12(4). https://doi.org/10.47611/jsrhs.v12i4.5629
[7]Li, H. (2023). Teaching Pedagogues: The Basic Problem of Music Education towards Talent Training. Transactions on Comparative Education. DOI: 10.23977/trance.2023.050701
[8]Ebbini, N. (2023). Music Education and the COVID19 Pandemic: Reflections of Teaching Music Theory Online. Dirasat: Human and Social Sciences. DOI:10.35516/hum.v50i4
[9]Archontopoulou, A., & Vaiouli, P. (2020). Music and Social Skills for Young Children with Autism: A Survey of Early Childhood Educators. International Journal of Educational Research Review, 5, 190-207. DOI:10.24331/ijere. 730328
[10]Song, J. (2023). Designing a Big idea-based MusicCentered Unit for Global Citizenship Education. Korean Journal of Teacher Education. https://doi.org/10.14333/KJTE.2023.39.6.15
[11]Toto, G.A., Ragni, B., & Limone, P. (2023). Use of Music and Openness in a Group of Teachers-inTraining Receiving a Musical Intervention. To Be or Not to Be a Great Educator. 551-571 https://doi.org/10.22364/atee.2022.37
[12]Bueno, J.L., & Moisés, A. (2023). The socio-musical brain: study of a music education experience. Education and New Developments 2023 – Volume 2. https://doi.org/10.36315/2023v2end048
[13]Yang, Y. (2022). Assessing alignment between curriculum standards and teachers’ instructional practices in China’s school music education. Research Studies in Music Education, 45, 56-76.
[14]Lee, L., Bhargavi, V.P., Lin, H., & Pavītola, L. (2022). Exploring Prosocial Performance and Gender Differences in Pre-school Children Through Music Activities. Frontiers in Education. 7-2022 https://doi.org/10.3389/feduc.2022.847833
[15]Morita, M., Nishikawa, Y., & Tokumasu, Y. (2024). Human musical capacity and products should have been induced by the hominin-specific combination of several biosocial features: A three-phase scheme on socio-ecological, cognitive, and cultural evolution. Evolutionary anthropology. 33(4):e22031. doi: 10.1002/evan. 22031
[16]Mawang, L. L. (2024). Collaborative learning and persistence in music education: Examining music self-perception as a mediator among adolescent students. International Journal of Music Education, 0(0). https://doi.org/10.1177/02557614241282088
[17]Ojala, A., Välisalo, T., & Myllykoski, M. (2024). Adults’ engagement in music learning during and after online coaching. Music Education Research, 26(4), 432-442. https://doi.org/10.1080/14613808.2024.2357375
[18]Toscano, F., Galanti, T., Giffi, V., Di Fiore, T., Cortini, M., & Fantinelli, S. (2024). The mediating role of technostress in the relationship between social outcome expectations and teacher satisfaction: evidence from the COVID-19 pandemic in music education. Research in Learning Technology. 32: 3086 http://dx.doi.org/10.25304/rlt.v32.3086
[19]Macritchie, J., Breaden, M., Milne, A.J., & Mcintyre, S. (2020). Cognitive, Motor and Social Factors of Music Instrument Training Programs for Older Adults’ Improved Wellbeing. Frontiers in Psychology, 10:2868. doi: 10.3389/fpsyg.2019.02868
[20]Rauduvaite, A., & Yao, Z. (2023). The role of emotions in music education: theoretical insights. society. integration. education. Proceedings of the International Scientific Conference.
[21]Cheng, L., Yip, J., & Yang He, S. (2024). Affordances in music education. Musicae Scientiae. https://doi.org/10.1177/10298649241298249
[22]Turyamureeba, S. (2024). Integrating Music Education into the Curriculum for Cognitive Developmen. Research invention journal of research in education. DOI:10.59298/RIJRE/2024/435054
[23]Shek, N., & Lee, E. (2024). Investigating the Impact of Music Therapy on Cognitive and Behavioral

Development in Special Education. Asian Journal of Multidisciplinary Research & Review 5(5):1-47 DOI:10.55662/AJMRR.2024.5501
[24]Vidulin, S., & Kazić, S. (2021). CognitiveEmotional Music Listening Paradigm in Professional Music Education. International Journal of Cognitive Research in Science, Engineering and Education, 131-145.
[25]Abhiraj Malhotra, Sujai Selvarajan, Udita Goyal, Amita Garg, Madhur Grover, Dr. Pompi das Sengupta, & Dr. Shoaib Mohammed. (2024). Exploring the Relationship between Music Learning and Student Educational Performance. Evolutionary studies in imaginative culture, 663672. https://doi.org/10.70082/esiculture.vi. 1135
[26]Vijayadeep GUMMADI, & Naga Malleswara Rao NALLAMOTHU. (2025). Optimizing 3D Brain Tumor Detection with Hybrid Mean Clustering and Ensemble Classifiers. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 11(1). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 719
[27]K.S. Praveenkumar, & R. Gunasundari. (2025). Optimizing Type II Diabetes Prediction Through Hybrid Big Data Analytics and H-SMOTE Tree Methodology. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 11(1). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 727
[28]S. Praseetha, & S. Sasipriya. (2024). Adaptive DualLayer Resource Allocation for Maximizing Spectral Efficiency in 5G Using Hybrid NOMARSMA Techniques. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 665
[29]P. Padma, & G. Siva Nageswara Rao. (2024). CBDC-Net: Recurrent Bidirectional LSTM Neural Networks Based Cyberbullying Detection with Synonym-Level N-Gram and TSR-SCSOFeatures. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 623
[30]SHARMA, M., & BENIWAL, S. (2024). Feature Extraction Using Hybrid Approach of VGG19 and GLCM For Optimized Brain Tumor Classification. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 714
[31]ÖZNACAR, T., & ERGENE, N. (2024). A Machine Learning Approach to Early Detection and Malignancy Prediction in Breast Cancer. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 516
[32]Nuthakki, praveena, & Pavankumar T. (2024). Comparative Assessment of Machine Learning Algorithms for Effective Diabetes Prediction and Care. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 606
[33]Tirumanadham, N. S. K. M. K., S. Thaiyalnayaki, & V. Ganesan. (2025). Towards Smarter E-Learning:

Real-Time Analytics and Machine Learning for Personalized Education. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 11(1). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 786
[34]Rama Lakshmi BOYAPATI, & Radhika YALAVARTHI. (2024). RESNET-53 for Extraction of Alzheimer’s Features Using Enhanced Learning Models. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 519
[35]Agnihotri, A., & Kohli, N. (2024). A novel lightweight deep learning model based on SqueezeNet architecture for viral lung disease classification in X-ray and CT images. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 425
[36]Ponugoti Kalpana, L. Smitha, Dasari Madhavi, Shaik Abdul Nabi, G. Kalpana, & Kodati , S. (2024). A Smart Irrigation System Using the IoT and Advanced Machine Learning Model: A Systematic Literature Review. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 526
[37]Prasada, P., & Prasad, D. S. (2024). BlockchainEnhanced Machine Learning for Robust Detection of APT Injection Attacks in the Cyber-Physical Systems. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 539
[38]LAVUDIYA, N. S., & C.V.P.R Prasad. (2024). Enhancing Ophthalmological Diagnoses: An Adaptive Ensemble Learning Approach Using Fundus and OCT Imaging. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 10(4). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 678
[39]BACAK, A., ŞENEL, M., & GÜNAY, O. (2023). Convolutional Neural Network (CNN) Prediction on Meningioma, Glioma with Tensorflow. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 9(2), 197204. Retrieved from https://ijcesen.com/index.php/ijcesen/article/view/2 10
[40]Polatoglu, A. (2024). Observation of the Long-Term Relationship Between Cosmic Rays and Solar Activity Parameters and Analysis of Cosmic Ray Data with Machine Learning. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering,

10(2). https://doi.org/10.22399/ijcesen. 324