Using Communicative Games in Improving Students’ Speaking Skills
Notice bibliographique
Résumé
The aims of the study are to know whether communicative games have an impact on teaching speaking skill and describe how communicative games give an influence on speaking skills of students at junior high schools in Jakarta, Indonesia. Classroom Action Research (CAR) was implemented based on Kurt. L model. The procedures used were planning, acting, observing, and reflecting. It was done into two cycles in each cycle consisted of three meetings. The researcher used collaborative action research with some of the English teachers. In collecting the data, the instruments were interview, observation, questionnaire and test. The test only given to students. The rest of the instruments administered for both teachers and students. The result of the study showed the mean score’s pretest reached of 60.42 to 69.02 and post test’s score reached up to 78.77. It is important to describe that there is a significant improvement of 13.9% to 41.7% in post test 1 and 83.33% in post test 2. Therefore, the criteria of success had been determined. It is crucial to note that communicative games have contributed a positive impact on teaching learning process. This also implies the communicative games expected to enhance students’ enthusiasm and motivation. Clearly, It gives positive improvement on students’ active participation, confidence and their fluency in speaking skill. In short it can be described that the strategy of teaching and learning creates good, enjoyable circumstances and reduces the boredom and stress of learning process.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».