“HOT POTATOES” SOFTWARE AS MEDIA IN TEACHING READING RECOUNT TEXT TO THE TENTH GRADE STUDENTS OF SMAN 1 GEDANGAN SIDOARJO
Notice bibliographique
Résumé
“HOT POTATOES” SOFTWARE AS MEDIA IN TEACHING READING RECOUNT TEXT TO THE TENTH GRADE STUDENTS OF SMAN 1 GEDANGAN SIDOARJO Edita Rosana Viviani English Education, Faculty of Languages and Arts, State University of Surabaya editaviviani@mhs.unesa.ac.id Esti Kurniasih, S.Pd., M.Pd. English Education, Faculty of Languages and Arts, State University of Surabaya Estikurniasih87@yahoo.com Abstrak Dalam bidang pendidikan, penggunaan teknologi dalam proses belajar mengajar telah menjadi lebih populer. Namun, guru enggan untuk menggunakan teknologi dalam pengajaran dan itu adalah hambatan yang harus mereka hadapi. Untuk mengatasi itu, tim dari Pusat Penelitian dan Pengembangan Media serta Komputer di Universitas Victoria Kanada telah menciptakan software bernama Hot Potatoes. Penelitian ini ditujukan untuk menggambarkan bagaimana implementasi guru dari perangkat lunak Hot Potatoes sebagai media dalam pembelajaran membaca teks cerita (recount) untuk siswa kelas X SMAN 1 Gedangan Sidoarjo dan juga untuk menggambarkan bagaimana hasil siswa selama pelaksanaan Perangkat lunak Hot Potatoes dalam pengajaran membaca teks cerita (recount). Peneliti mengadakan penelitian deskriptif kualitatif dan analisa data dilakukan secara kualitatif. Data dikumpulkan melalui observasi alami. Berdasarkan data yang diperoleh, pelaksanaan perangkat lunak Hot Potatoes oleh guru dari SMAN 1 Sidoarjo Gedangan telah berjalan dengan baik dan mengikuti prosedur konstruksi yang diusulkan oleh Yavus (2011) dan juga buku panduan yang disediakan oleh situs resminya. Sementara itu, berkaitan dengan hasil siswa, pertanyaan referensial dan inferensial adalah jenis pertanyaan paling sulit di antara 15 sampai 20 pertanyaan lain yang diberikan dalam setiap latihan soal. Secara keseluruhan, hasil siswa dari setiap pertemuan menunjukkan bahwa sebagian besar dari mereka berada di Grup Baik. Kata Kunci: Perangkat lunak “Hot Potatoes”, media, kemampuan membaca Abstract In education field, the use of technology in teaching and learning process has become more popular. However, teachers are reluctant to use technology in teaching and it is an obstacle that they must deal. In order to overcome it, the Research and Development team at University of Victoria, Humanities Computing and Media Centre in Canada has created software named “Hot Potatoes”. This research aimed to describe how the teacher’s implementation of “Hot Potatoes” software as media in teaching reading recount text to the tenth grade students of SMAN 1 Gedangan Sidoarjo is and also to describe how the students’ results during the implementation of “Hot Potatoes” software in teaching reading recount text are. The researcher conducted descriptive qualitative research and analyzed the data qualitatively. The data was collected through natural observation. Based on the data, the implementation of “Hot Potatoes” software by the teacher of SMAN 1 Gedangan Sidoarjo had run well and followed the construction procedure proposed by Yavus (2011) and also the guided book provided by its official site. Meanwhile, deal with the students’ result, referential and inferential questions were the trickiest question types for the students among 15 until 20 questions given in each exercise. Overall, the students’ results of each meeting showed that most of them were in the Good Group. Keywords:”Hot Potatoes” Software, media, reading skill
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».