The Use of Part-of-Speech Tagging on E-Newspaper in Improving Grammar Teaching Pedagogy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
One of the components of learning English is Grammar, and the intrinsic part of it is Parts of Speech (PoS), where the majority of Malaysian students in higher institutions are still grappling to understand its use in sentences. This study aims to compare conventional method to e-learning method on its effectiveness in the teaching and learning of PoS. The application of Stanford PoS tagging has been used to analyze the PoS in every single word of the sentences extracted from the articles in The New Straits Times Online (NST Online). This quantitative research study adopted a comparative analysis in analyzing its findings. The results were statistically analyzed using The Statistical Package for the Social Science (SPSS) for statistical analysis. These findings of the research reveal a significance difference between the score from students using E-paper and the score from students not using E-paper in learning Grammar. Independent t-test was carried out to compare mean between the two groups. The result shows a significance difference (p-value = 0.007, t = -2.774) between the two groups of students’ score. The mean performance of the students using E-paper shows a higher percentage compared to those not using E-paper. As students nowadays spend most of their time with electronic gadgets, this is an innovative way to capture their interest to spend more time on quality reading materials via electronic newspaper, simultaneously learning Grammar by going to the crux of its core by identifying the PoS of each word in sentences using new pedagogical strategy of PoS tagging.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle