A Model of Research Paper Writing Instructional Materials for Academic Writing Course: Needs & Documents Analysis and Model Design
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at designing a model of instructional materials for Academic Writing Course focusing on research paper writing. The model was designed based on the Curriculum at the English Education Study Program, Faculty of Language and Art Education of IKIP PGRI Bojonegoro, East Java, Indonesia. This model was developed in order to improve students’ skill in writing research paper which is one of the prerequisite tasks before graduating from university. The steps of this research and development consist of needs analysis, document analysis, model design, model development, and model experimentation. The researchers conducted needs analysis to the fifth semester students and three academic writing teachers, in order to generate information dealing with the students’ needs in academic writing course materials. The needs analysis and documents analysis were dug up through questionnaire, interview, and discussion among students and academic writing teachers. The documents analyzed in this study were syllabus, lesson plan, and the existing textbook. The model design used is derived from Borg and Gall (1983) and Sukmadinata (2008), in which there are four steps, i.e. (1) exploration phase; (2) model development phase; (3) model experimentation phase; and (4) dissemination and model implementation phase. The results of needs analysis questionnaire reveal that students need to be taught how to write academic writing in terms of journal article since it will be the final project of the students at the end of their study in university. Instructional materials with different strategies focused on research paper writing are needed by the students.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».