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Enregistrement W2983328932 · doi:10.5539/elt.v12n12p23

The Implementation of Station Rotation and Flipped Classroom Models of Blended Learning in EFL Learning

2019· article· en· W2983328932 sur OpenAlexvenueno aff
Mahalli, Joko Nurkamto, Januarius Mujiyanto, Issy Yuliasri

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlended learningFlipped classroomMathematics educationPsychologyFlipped learningEducational technologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research was conducted to analyze the implementation of blended learning. This study focused on the implementation Station Rotation and Flipped Classroom models of blended learning in academic writing course in English Education Study Program of UNISNU Jepara. Observation and interview were done to collect the data of the implementation of Station Rotation and Flipped Classroom model. The study found that station rotation was implemented in 3 cycles/rotations; 1) teacher led instruction, 2) independent work or ollaborative activities , and 3) online learning. Whereas flipped classroom was implemented in 2 steps; 1) lecturer share online assignment about the topic through SIAkad Unisnu Jepara, and 2) face-to-face meeting in the classroom. It also found that blended learning can facilitate the flexibiliy and make students learn more active and urge their curiousity.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations39
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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