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幼兒聽覺藝術教材教法：玩出關鍵素養

為了解決舞蹈 歌曲 推薦的問題，作者廖美瑩 這樣論述：

　　讓最了解教保人員的困境與需求，也最具創意及美感的廖美瑩教授，帶您與幼兒輕鬆快樂的體驗聽覺藝術之美，一起玩出關鍵素養！   　　1. 本書的基礎理論及教保活動範例皆以深入淺出的方式呈現，無論新手或資深教保人員皆可輕鬆的運用於教學中 　　2. 教保活動範例篇之教材規劃過程嚴謹，並由11位教保人員經教學實驗結果後修正，受到專家及教保人員的肯定 　　3. 教保活動範例篇之教材皆根據課綱美感領域目標及教保人員之需求來編寫，並能整合美感領域 　　4. 教材所規劃之主題符合幼兒園教保活動主題的需求 　　5. 提供音樂學習區及鬆散素材運用於聽覺藝術的活動範例，可以引導幼兒玩出創意及關鍵素養   　　本

書共提供134個教保活動範例及9個室內和室外之音樂學習區範例 　　音樂包含50首歌曲、14首律動歌曲及4首古典樂曲

舞蹈 歌曲 推薦進入發燒排行的影片

天作之合劇場《飲食男女》音樂劇創作理念及其所反映之家庭結構下的女性自主與束縛

為了解決舞蹈 歌曲 推薦的問題，作者鄭硯方 這樣論述：

天作之合劇場音樂劇《飲食男女》2019年於臺中國家歌劇院首演，作為一改編劇作，其情節一定程度再製了1994年李安之電影原作《飲食男女》。類似的角色和劇情大綱，由於音樂劇的喜劇結局塑造出的大圓滿意象，以及其通俗劇結構之安排，將衝突、危機的能量於上半場揮發殆盡，下半場旋即進入和好與收尾，使音樂劇呈現出有別於電影原作的作品意象。本文以臺灣音樂劇發展進程為基礎，分析劇團創作理念與製作面商業考量對音樂劇產生的影響，進而探究作品價值思維所反映出的家庭結構與其中的女性形象；再以音樂劇中出現的「速食」飲食型態及戲劇文本所呈現的「速食」情感關係，輔以馬克思主義女性主義提出之「父權體制資本主義」為切入點，質疑作

品結尾的圓滿結局。最後，藉由對劇中人「速食」情感和喜劇結局的觀察，則可以發現音樂劇父權體制語境的「圓滿」，以及女性對於終身歸宿的焦慮與母職自我規訓的反覆操演和傳承。

K-Pop征服世界的祕密：從BTS、IU、NCT到太妍，韓團十大「偶像藝術家」深度解析

為了解決舞蹈 歌曲 推薦的問題，作者김영대 這樣論述：

此時此刻的偶像藝術家，流行文化的意念與容顏。   韓國頂尖樂評人——金榮大 K-POP趨勢觀察最新力作！   【曲風解析X作品清單X推薦選歌X產業揭密X幕後紀實】   精選K-POP十組藝人、百首名曲 全彩印刷 ＋ 隨文QR CODE 邊讀邊聽！   　　我想以此書評價正在韓國流行音樂圈寫下重要歷史的十組偶像。 　　我並沒有選擇記錄歷史上最偉大的K-POP偶像， 　　而是選擇以「此時此刻」的偶像作為本書撰寫重點。 　　因為我相信，能夠讓我們更全面窺探K-POP產業各個層面的， 　　並不是歷史中的K-POP，而是「現在正在蓬勃發展」的K-POP

產業。   　　我拒絕使用「偶像與藝術家」、「商品與藝術」這種傳統的二分法， 　　也屏棄侷限於偶像產業理論的狂熱式分析， 　　因為本書最重要的目的，在於讓極度平凡的音樂受眾， 　　同意「偶像作為藝術家」的魅力與意義， 　　讓偶像音樂的藝術價值獲得正當評價。 　　同時也透過「偶像藝術家」這個K-POP產業中戲份最為吃重的角色， 　　深入探討基於眾多因素，而遭到壓抑的韓國大眾音樂評論。 　　＿＿＿金榮大   　　【K-POP十組藝人】 　　NCT／不落俗套且前衛的K-POP先鋒派藝術家  　　BLACKPINK／用華麗與「態度」武裝的頂級女團 

　　泰民／Base to Ace，聆聽泰民的音樂  　　本月少女／無法預測的優雅世界  　　TOMORROW X TOGETHER／某天頭上長出了角  　　Red Velvet／開拓女團疆域的時尚音樂  　　DAY6／披著樂團外衣的合聲團體帶來美妙旋律  　　太妍／太妍的聲音  　　IU／IU 的音樂，李知恩的心  　　BTS／七張地圖    　　【K-POP九大現象】 　　現象1 ＿ 什麼是K-POP？  　　現象2 ＿ K-POP是泡泡糖音樂嗎？  　　現象3 ＿ 作曲的偶像，是策略還是未來？  　　現象4 ＿ 韓美合作所勾勒的K-POP

未來  　　現象5 ＿ 推動K-POP的幕後推手  　　現象6 ＿ 男孩團體為何被輕視：男孩團體的歷史與貶低男孩團體的脈絡   　　現象7 ＿ 女團仍在進化中  　　現象8 ＿ BTS入圍葛萊美獎為何重要？葛萊美獎對我們來說具有什麼意義？  　　現象9 ＿ BTS、K-POP，以及後BTS時代   　　韓國知名樂評家金榮大於這本全新力作中，精選「此時此刻」以獨特音樂美學獲得廣大樂迷熱烈支持、撼動全球娛樂版圖的十組K-POP「偶像藝術家」，自多元視角深度評析其樂曲風格及個人魅力所在。他們無懼偏見，奮力打造自我完成的繽紛舞臺，以藝術實力體證對時代的追問。作者也批判了當前

某些不願認同他們成就、更鮮少對這些創作者的「音樂本身」發表正式評論的微妙社會現象。書中除了專業樂評，亦收錄十組藝人作品目錄、精選歌單、產業觀察、專家對談、K-POP趨勢分析與韓國流行音樂史的核心脈絡解讀，更搭配內文介紹，提供超過一百首的K-POP名曲QR Code連結，隨掃隨聽！入門聽友按圖索驥，資深狂粉印證功力，理解當代韓國流行文化必備的K-POP導聆書！   華麗推薦〔按姓名筆畫排序〕   　　胡椒筒（專職譯者、因金榮大入坑BTS的新米） 　　濕氣（韓樂聆聽蒐藏家） 　　露易莎（「莎時間」YouTube創作者）   　　BTS的〈IDOL〉歌詞這樣寫道「你可以

叫我藝術家（Artist），你可以叫我偶像（Idol）」。藝術家和偶像有什麼不同呢？讀完這本書，不僅可以找到答案，甚至還會對那些追求音樂夢想的年輕人和韓國大眾音樂有所改觀。這是一本僅以音樂來解讀K-POP文化走向成功的書，正如「所知即所見」（아는 만큼 보인다），金榮大音樂評論家讓我們體驗到了「所知即所聽」（아는 만큼 들린다）。＿＿胡椒筒（專職譯者、因金榮大而入坑BTS的新米）   　　K-POP音樂在臺灣早已深具討論度，但對此充實的歷史梳理或評論文本反而相較稀缺，此書無論新手或老粉都值得一讀！＿＿濕氣（韓樂聆聽蒐藏家）   　　你對於K-POP的想法是什麼呢？我想許多人的第

一印象往往都是「琅琅上口」、「副歌洗腦」這種看似正面，卻又不全然是褒獎的形容。商業及藝術性質，在我們心中往往是完全對立的兩個面向，而現今不論華語圈、英語圈，甚至是全世界的音樂人，都在不停向我們證明音樂本就沒有極限。書中有的不只是對歌曲的分析，還有更多結合了經紀公司、K-POP歷史、團體等層面的解析，更喜歡作者在書中介紹的十組撇開名氣、而選擇了風格可說截然不同的藝術家，讓我們得以從作者的文字中看到更多不同面向及性質的K-POP，破除了我們對於商業性音樂的成見。我十分推薦此書給喜歡K-POP的樂迷，更推薦給所有喜歡音樂、相信音樂所能夠帶來不同價值的閱聽人，每一種風格、每一種音樂都值得我們欣賞，下次

試試看不只打開耳朵、也打開你的心傾聽吧！＿＿露易莎（「莎時間」YouTube創作者）   媒體讚譽   　　當今這個時代，K-POP偶像的成就成為一種「宣揚國威」的管道，但他們的音樂在產業上卻被歸類為「被創造出來的東西」，人們偏頗地認為他們的音樂近乎於「商品」卻也是不爭的事實。本書作者為音樂評論家兼音樂人文學者，對大眾這樣的觀點提出批判，並聚焦BTS、IU、BLACKPINK、泰民、太妍、NCT、Red Velvet、DAY6、本月少女、TXT等，正在流行音樂圈留下有意義的軌跡的十組K-POP偶像與他們的音樂世界。——《每日經濟》   　　作者透過本書，精選十組K-POP

偶像歌手並介紹他們多變的音樂世界，從多個角度分析他們渴望留下一些作品的努力。在書中以「K-POP現象」為名穿插的文章當中，也收錄了K-POP的範疇、對男孩團體偏頗看法的歷史脈絡等，幫助讀者全面理解K-POP。精選的十組歌手，代表了偶像產業的不同面向，我們可以透過這些分析，了解一般大眾不清楚的當前偶像產業特色。——《首爾經濟》   　　過去只在書本外撼動出版市場的偶像，如今走進了書中，各式以偶像為主題的書紛紛出籠。許多人嘗試透過書寫，更深入地觀察跨出韓國、開始主導全球音樂市場的K-POP偶像成就與產業動向，增進大眾對偶像世界的理解與認識。——《韓國日報》   　　令全球瘋狂的K-

POP偶像全面分析！越聽、越了解就越愛！——《韓國音樂串流平台Genie》   　　偶像音樂的真實性總是受到懷疑，如今該是時候好好聽聽對偶像成就的「正當評價」了。——《NEWSIS》  

以機器學習分析數位音樂情緒資訊之研究

為了解決舞蹈 歌曲 推薦的問題，作者李柏諺 這樣論述：

音樂對情緒有極大的影響力，在人們聆聽音樂時各種情緒也同時被牽動著，作曲家藉由音符的變化構成音樂的主題，多個音樂主題進而產生一段主要的旋律，使人們在聆聽此音樂片段時有相似的情緒感受，並快速地留下深刻的印象，並對該音樂產生相對應的情緒。隨著網路及數位化科技的蓬勃發展，線上數位音樂的數量及服務平台成長快速，人們逐漸從聆聽實體音樂轉移至線上數位音樂平台，也提供了大量的數位音樂資源，這使得傳統的曲目分類已無法滿足人們搜尋線上音樂的需求。為了使人們在搜尋音樂時能更加容易且準確，如何針對音樂獨有的情感特性進行情緒分析，以提供音樂使用者多元化的搜尋及分類音樂，是值得深入研究的議題。本論文針對韓國流行音樂建立

音樂數位資料集，以音樂段落結構的方式進行自動分段以簡化分析過程的複雜度，並讓130位受測者隨機聆聽100首排行榜當中的50首韓國流行音樂片段，根據音樂情緒理論標註聆聽音樂時所產生的主觀情緒。本論文透過將情緒特徵值處理轉換成數據後，利用機器學習的方法分群建立以情緒指標為主的韓國流行音樂情緒模型，並找出音樂情緒特徵，以此幫助使用者從音樂情緒分類中有效找出符合自己情緒感受需求的音樂。