I Prefer My Own Ways to Acquire My English Speaking Skills: A Grounded Research
Notice bibliographique
Résumé
Formal educational practitioners tend to neglect the students’ sense of liking; we labled as Preferent learning, in order to acquire certain skill in the learning foreign language, especially speaking skills. In general, so far, issues of formal learning with the focus on bounded academic rules, cognition, and motivation have been used as the main basis for the learning foreign language and even learning in general. In fact, the individual learning, language community, social change, and sopihisticated technology need to be considered in how students acquire the skills they want based on their preferences. By investigating how the University students in Kolaka learned and improved their English speaking skills, we applied a Grounded study that involved 10 informants who were the students and alumni of the English Language Education Study Program of the University X in Kolaka, Southeast Sulawesi, Indonesia. All data were collected 12 times in 3 stages then were analyzed using three steps of Strauss and Corbin's analysis that applied theoretical sampling and constant comparison in generating the substantive theory. The findings revealed that the informants acquired the English speaking skills because of a sense of liking or preference toward any topic to learn. Further, they prefer to learn in an unpredictable ways without any rules and an informal self-evaluation were applied as a way in sustaining the skills.
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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 | 0,024 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».