Integrating Reading and Technology: The Development of Pamanpintermu
Notice bibliographique
Résumé
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 Pamanpintermu’s 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 Pamanpintermu, 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.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».