Needs Analysis on Developing EFL Paragraph Writing Materials at Kalimantan L2 learners
Notice bibliographique
Résumé
This study attempts to explore the target needs and the learning needs. This research was conducted at the second semester English department students of Palangka Raya State Islamic Institute of 2017/ 2018 academic years. The respondent was 20 EFL paragraph writing learners. The research findings were as follows: (a) in terms of the target language needs, it revealed that majority of learners (45%) were studying Paragraph Writing course; (b) it was found that majority of the respondents (50%) stated that the skills to develop through the paragraph writing course was the understanding the paragraph development; (c) it was found that majority of respondents said that grammar (45%) and mind mapping (40%) was the students’ difficulty in writing paragraph; (d) in terms of learning style, the learners preferred to get assistance from Internet than other sources, and they preferred to self-learning in the classroom activities. In terms of the learners’ appropriate teaching methods it was found that (a) Internet was preferred dominantly by the respondents (75%) as source to be included as instructional materials; (b) the source of corrective feedback preferred mostly by the respondents (80%) was teacher feedback. Therefore, it is recommended that internet-based materials are preferred for developing EFL writing materials. The materials should be made excellent integration of resources available on the web.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».