Metronoom

Deze module is bedoeld om “eigen” data te maken.

Het basisidee van de metronoom als datagenerator is afkomstig van Dr. Wolfgang Riemer (Keulen). Een speler moet een bepaald metronoom tempo zo goed mogelijk vasthouden door de maat op de spatiebalk te tikken.

Het “spel” verloopt als volgt.

De speler kiest een tempo, bijvoorbeeld Lento, neemt dat in zich op door te kijken of te luisteren naar de metronoom. Vervolgens gaat hij of zij de maat tikken op de spatiebalk.

Na elke tik wordt de bpm-waarde (beats per minute), een geheel getal, berekend en als een dot weergegeven. Al spelende verschijnt er een dotplot van de scores. Na verloop van tijd is het spel afgelopen. Een verticale lijn geeft het ingestelde tempo weer.

Het spel kan vervolgd worden bijvoorbeeld door een andere speler of in een ander tempo. Daarmee ontstaat een dataset waar nog meer aan te beleven valt. Tot slot kun je

overzicht met diverse representaties bekijken of de dataset opslaan om die later te analyseren.

De diverse instelmogelijkheden spreken voor zichzelf.

Met de optie Muziek kun je een muziekbestand afspelen en daarbij de maat slaan. Uit de dataset kun je dan herleiden in welk tempo het muziekstuk is gespeeld. Maar je kunt bij muziek ook ritmes tikken en statistisch analyseren.

De dataset wordt automatisch geopend in de module Data analyse. Je krijgt de gebruikelijke datatabel.

De doelvariabele is bpm, beats per minute, oftewel het aantal tikken per minuut.

Daarnaast zie je nog enkele kenmerken/variabelen. Het volgnummer die als tijdsvariabele gebruikt kan worden. De variabele speler bevat de ingevoerde namen, en de variabele tempo, de tempi die gespeeld zijn.

Er zijn dus twee kwantitatieve en twee kwalitatieve variabelen in de dataset. Vooral de kwalitatieve variabelen zijn interessant om deelgroepen op te maken en zo verbanden te laten zien.

Meerdere datasets kun je samenvoegen. Stel dat leerlingen thuis een aantal keren spelen en de gegevens opslaan. Je kunt dan een grote dataset krijgen, waarin via de naam van de speler elke dataproducent valt te identificeren. Een mooie dataset als uitgangspunt voor het leren van statistiek.