Notice bibliographique
Résumé
Four fundamental language skills interact with each other. Developing reading skills will also develop listening,speaking, and writing skills. Reading comprehension, using what is understood on new subjects and learning newwords during reading can influence listening comprehension as well as oral and written self-expression. Generalcomplaints of teachers and parents regarding middle school students are that the students do not read enough.Increasing love for reading in middle school students can only be possible by determining the interests and needs ofthose students and guiding the students towards those needs and interests. When the literature was reviewed, therewere no functional researches regarding the reading preferences of middle school students. In this regard, this studywas necessary to contribute to the literature.The purpose of this study was to determine the reading preferences of middle school students. The pattern of thisresearch was created based on qualitative case study and under the scope of this study, 25 participants were selectedfor each class level including 5th, 6th, 7th, and 8th grade students. Data was collected with the semi-structuredinterview technique. Data was themed by two experts using content analysis. Similar answers were converted intonumerical data and presented in the form of tables. Examples from student statements were given to support thetables. The results of the research indicated that a majority of students preferred reading on printed resources,selected novels as genre, read texts with 300 or more pages, and preferred adventure as subject. Additionally,students expressed that unknown words in reading texts should be low, they voluntarily spend 1-2 hours per dayreading, and preferred silent reading.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».