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Enregistrement W2620312830 · doi:10.5539/ass.v13n6p74

The Effectiveness of Likes Method in Improving Reading Skills of Orang Asli Students

2017· article· en· W2620312830 sur OpenAlexvenueno aff
Norwaliza Abdul Wahab, Ridzuan Jaafar, Ramlee Mustapha, Arasinah Kamis, Norhayati Mohd Affandi

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Islamic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalayVowelRemedial educationReading (process)PsychologyConsonantMathematics educationSignificant differenceClass (philosophy)Computer scienceMathematicsLinguisticsSpeech recognitionArtificial intelligenceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to examine the effectiveness of the LIKES method in teaching KVKV (consonant, vowel, consonant, vowel) syllables in bahasa Melayu (Malay language) among Orang Asli students in primary schools. This research was conducted in two Orang Asli schools consisting of pupils aged 8 to 10 years as the subjects of the study. Quasi-experimental methods were used to determine the effectiveness of the LIKES method. Assessments were carried out for eight weeks including diagnostic tests as well as pre and post tests. The results showed significant differences in the reading skills of the control group (CG) and experimental group (EG). The study found that the reading skills according to gender was not a significant. Results from the observations showed the Orang Asli students are more focused and enjoyed to learn while using LIKES method in class. The findings clearly show that the LIKES method are suitable to be given to Orang Asli students, or students in remedial classes to improve the skills of reading especially KVKV syllables in bahasa Melayu.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,412 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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