E-Learning Process of Maharah Qira'ah in Higher Education during the Covid-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The learning process has changed totally since the implementation of the distance learning policy (Pembelajaran Jarak Jauh-PJJ). Lecturers and students are required to be able to optimize the internet. This article discusses the process of Maharah Qira’ah using e-learning in UIN Imam Bonjol Padang. This research is a qualitative study by describing data found in the field in depth. The data were collected through Google Forms, observation, distribution of questionnaires through Google Forms, and online interviews through social media and documentation. The results showed that the e-learning media used in Maharah Qira’ah classes are WhatsApp, Zoom, Youtube, Instagram, and Facebook applications, where Whatsapp is more significant than other media. In an effort to realize reading skills, the lecturers designed the lesson by demanding students to understand Qira'ah texts sent through WhatsApp Group, by writing new vocabulary found in the text, recording their readings, and sending them to WhatsApp Group, followed by solving 10 problems, and then discuss them with the lecturers and the other students. This study found that there is a shift in learning maharah qira’ah using e-learning from student center to media center. It means that the process depends on technology is more significant than dependence on teachers. This study also found that learning mahara qira'ah with conventional methods is more preferred by students than using e-learning. Although the teacher explains the material in depth and provides assignments that support student learning.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».