Chunking, Elaborating, and Mapping Strategies in Teaching Reading Comprehension Using Content Area Materials
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on an experimental study of the application of chunking, elaborating, and mapping strategies inteaching reading comprehension using content area reading materials. The research method employed apretest-posttest control group design. The purpose was intended to answer the research problem related to the effectof the treatment on the students’ English reading achievement. The hypothesis proposed was that there was nodifference in reading achievement scores of the two groups before and after the treatment. The subjects of theresearch were the first year students at the Economics Faculty, Bandung Islamic University, Indonesia. The researchinstruments were reading comprehension tests covering micro processes, integrative processes, macro processes, andelaborative processes. The data obtained through pretest and posttest, were statistically analyzed using t-test. Thestudy showed that the treatment had a significant effect on the students’ reading achievement. In addition, thestudents in both groups were asked to fill in questionnaires to identify their perception on the trained readingstrategies and teaching materials. The study indicated that their perception was mostly positive. In brief, this studysuggests that chunking, elaborating, mapping, and summarizing strategies facilitate students’ reading comprehensionin expository texts in the Indonesian context. However, further research utilizing different reading strategies shouldbe conducted to explore other outcomes that might be more effective in EAP classrooms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».