Processus d’apprentissage et de création des improvisateurs experts en musique classique

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2017

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Revue musicale OICRM ; vol. 4 no. 1 (2017)

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Jean-Philippe Després, « Processus d’apprentissage et de création des improvisateurs experts en musique classique », Revue musicale OICRM, ID : 10.7202/1040300ar


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Cet article présente une synthèse des principales contributions de mon projet de recherche doctorale qui porte sur l’improvisation musicale classique.Plus précisément, un devis de recherche en trois phases a été élaboré afin de documenter le parcours d’apprentissage, les stratégies de performances, ainsi que les approches d’enseignement-apprentissage d’instrumentistes et de pédagogues experts en improvisation musicale classique. Dans un premier temps, les résultats les plus significatifs de chacune des phases de la recherche sont présentés.Ensuite, les dimensions transversales aux trois phases sont discutées, avant de contextualiser les résultats par rapport au corpus de recherches théoriques et empiriques portant sur l’improvisation musicale. L’article se termine sur les principales implications pédagogiques de la recherche, celles qui ont émergé spécifiquement de chacune de ses phases, puis celles qui ressortent de l’analyse de l’ensemble des données.

This article presents a synthesis of the main contributions of my doctoral research project on Western classical music improvisation. Specifically, a three-phase research design was developed to document the learning pathways, the performance strategies, and the teaching-learning approaches of expert instrumentalists and pedagogues in Western classical music improvisation. Firstly, the most significant results from each phase of the research are presented. Then, the transversal dimensions of the three phases are discussed, before contextualizing the results in relation to the corpus of theoretical and empirical studies on musical improvisation. The article concludes with the main pedagogical implications of the research, beginning with those that emerged specifically from each of its phases, then those that stood out of the analysis of the entire data set.

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