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Enregistrement W2525296239 · doi:10.5539/elt.v9n11p13

Integrating Reading and Technology: The Development of Pamanpintermu

2016· article· en· W2525296239 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirektorat Jenderal Pendidikan Tinggi
Mots-clésReading (process)VocabularyReading comprehensionMathematics educationComputer scienceCompetence (human resources)Context (archaeology)Relevance (law)PsychologyMultimediaLinguisticsPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Reading as one of English skills has paramount features in shaping EFL English competence. Referring to the importance for reading, it is inevitable that teaching method, assessments tools, reading material and activities have indispensable tasks to attain EFL learners’ reading objectives. This study is intended to develop integrated reading material using PHP software. It is designed to react toward the vast development of technology and to reach the attainment of more comprehensive reading objectives in accordance with International Reading Association’s views which is not achieved yet in today’s EFL teaching context. The study utilizes five phases Research and Development model covering need analysis, design, development, Focus Group Discussion and Try out. The development invented 10 units of reading material within <em>Pamanpintermu’s</em> program containing audio vocabulary survey, timed reading, audio reading, comprehension task, writing sections and its integrated auto assessment devices in every unit. The results from FGD and try out revealed that the theoretical foundation and syntax were categorized into high as it reached the average score of 3.7. In addition, content relevance achieved the average score of 3.9 as high and difficulty level reached 2.3 as medium. Meanwhile, the category of integrated reading skills and auto scoring obtained 3.6 and 3.8 and both categories belonged to high level. The last point, software practicality achieved 3.5 is very high as it is also applicable for teacher made reading material automatically through modifying the reading text, audio, exercises and score thoroughly. Toward overall astonishing prototype <em>Pamanpintermu</em>, it remains one problematic point on the error reading detector section which cannot detect users’ errors reading automatically as it requires intensive investigation from different background field of studies.</p>

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle