Improving Students’ Vocabulary Mastery by Using Total Physical Response
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to describe how Total Physical Response improves students’ vocabulary learning outcomes at the third-grade elementary school Guntur 03 South Jakarta, Indonesia. This research was conducted in the first semester of the academic year 2015 - 2016 with the number of students as many as 40 students. The method used in this research is a Classroom Action Research using the cycle model of Kemmis and Taggart. Class Action Research is conducted through the plan, class action or implementation, observation, and reflection stages. The data collection was done by using a non-test, test instruments and monitoring instruments in the form of action, and field notes. Validity and reliability of the instrument were reached through expert judgment. The results obtained from this study was the improvement in vocabulary learning outcomes of students by applying the Total Physical Response (TPR) method. Percentage of learning outcomes in the first cycle reached 74.13% and 83.38% in the second cycle. The percentage shows improvement of learning effectiveness by applying the Total Physical Response method. The first cycle resulted in an improvement of 64.29% and the second cycle resulted in an increase of 87.14%. Thus, learning process by using Total Physical Response (TPR) can improve students’ vocabulary learning outcomes. The implication of this study is that teaching vocabulary using the Total Physical Response is more effective.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,005 | 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 ».