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Enregistrement W2908132256 · doi:10.5539/ass.v15n1p42

Designing English Material for Second Semester Students of Peer-Assisted Learning Program (PALP)

2018· article· en· W2908132256 sur OpenAlexvenueno aff
Ratri Nur Hidayati

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricLikert scaleComputer scienceMathematics educationSubject (documents)Qualitative propertyData collectionMedical educationPsychologyMathematicsMedicineLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aims at developing Peer-Asissted Learning Program (PALP) Modul for PBI UAD Students at Second Semester. Since the purpose of the research is developing an instructional module, this research belongs to research and development. There were some steps conducted in this research which were conducting needs analysis, formulating the instructional design, arranging the modul, validating the modul, revising the modul, applying the modul, and evaluating the use of the modul. Then, the instruments used in this research were interview guideline and questionnaires. The interview guidelines were used in conducting needs analysis while the questionnaires were used in validating and evaluating the modul. Next, there were two types of data gained from this research, qualitative and quantitative data. The qualitative data were analyzed descriptively while quantitative data were analyzed through Likert scale and the use criteria percentage. The subject of the study were 12 of board PALP, 30 PALP mentors, and 50 mentees. The module entitled PALP Module for Semester 2 students which focuses on speaking skill. It contains 7 chapters, each chapters consists of the teaching order and scoring rubric. Moreover, the module was developed and revised based on the data gained during the research. The result from the expert judgment related to the face aspect is 84% while the result related to the development aspect is 80%. Then, the result of the evaluation from the board is 84%, from the mentors is 86%, and from the mentee is 88%. So, it can be concluded that the modul is feasible to apply.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,346 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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