The Implementation of Interactive Multimedia Learning Materials in Teaching Listening Skills
Notice bibliographique
Résumé
One of the factors that may affect the success of the learning process is the use of learning media. Therefore, this research aimed to implement and evaluate the interactive multimedia learning materials using Wondershare Quizcreator program and audio materials in teaching 'English listening skills'. The research problem was whether or not there was a significant difference between the results of teaching listening skills through the interactive multimedia learning materials using Wondershare Quizcreator program and the results of teaching listening skills through audio materials. The earlier process used in the research was to produce new products to be implemented. The product had been validated by the experts and tried out to the college students to get their responses towards the validity and the practicality of the products. Furthermore, the products as new materials were implemented to the experimental group and the conventional materials (audio materials) were implemented to the control group. Pretest and posttest had ben conducted before implementation. The results of statistical analysis (SPSS) showed that there was no significant difference between the results of pretest of the two groups, but there was a significant difference between the results of post of experimental and control groups. It was proved that the t-cal. was greater than the t-table (5.583 > 2.000) at df 70 and p.0.05. So, it was concluded that the interactive multimedia learning materials using Wondershare Quizcreator program were effective in teaching 'English listening skills'.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».