Developing Model Assesement for Learning (AFL) to Improve Quality and Evaluation in Pragmatic Course in IAIN Surakarta
Notice bibliographique
Résumé
The research objective is to develop a model of Assessment for Learning (AFL) in Pragmatic course in IAIN Surakarta. The research problems are as follows: How did the lecturer develop a model of AFL? What was the form of assessment information used as the model of AFL? How was the results of the implementation of the model of assessment. The method used in this study is Research, Development and Diffusion. There were three steps activities in this model. The first step, the researcher done the activities included doing the basic scientific inquiry, investigation issues of education, data collection and designing the operational research planning. The second step, the researcher was composing AFL modeling, data validation from the experts and practitioners, compossing readability test; included trial operation models to find solutions to the problems, planning an educational programs, testing, and evaluating the programs. The third step was diffusion, the reseacher informing the target system, demonstrations programs, training to use the target system and program solutions, servicing and maintaining. The population of this study were 150 students from fives classes. From the data analysis shown than the application of AFL model for Pragmatic course could be improved in understanding the materials and English performing. The average score of Pragmatic course was 3.18 from 5 parallel classes, while the average scores of Vocabulary course is 2.40 from 5 parallel classes. The data analyzis shown that AFL method was more suitable to teach English Pragmatic course than English Vocabulary course.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».