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Enregistrement W2946358692 · doi:10.33487/edumaspul.v3i1.74

APPLICATION DRAMA TECHNIQUE IN DEVELOPING SPEAKING OF THE ELEVENTH GRADE STUDENTS OF MAN MAJENE

2019· article· en· W2946358692 sur OpenAlexaff
Abdul Rahman R

Notice bibliographique

RevueEdumaspul - Jurnal Pendidikan · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCreative Drama in Education
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDramaMathematics educationTest (biology)Class (philosophy)EleventhSignificant differencePsychologyStatistical analysisComputer scienceMathematicsStatisticsArtArtificial intelligenceLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aims to proof whether the application of drama technique is able to develop students’ speaking skill.The design of this study is experimental design. There were two groups: experimental and control group. The research was conducted at Madrasah Aliah Negeri Majene, and took 40 students as samples. The data were collected by using the pre-test, the treatment, and the post-test. The speaking test administered to the students of experimental and control class. The scores were assessed by three assessors. The data were analyzed and interpreted by using Pearson Product Moment assisted by SPSS 20 (Statistical Package for Service Solution) software program. The result of the research reveals that application of drama technique can be proven to develop students’ speaking skill and the application of drama technique develop students’ speaking skill. The result of the students’ speaking score development from pre-test to post test demonstrates a significant difference. The researcher found that sig.(2 tailed) is 0.000 which is lower than 0.05. The outcome of the students’ speaking development comparison between experimental and control group is 0.025. It means that the development is significant. The application of drama technique developed and improve students’ speaking skill. The finding signifies that application of drama technique is responded positively by the experimental class.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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