The Effects of an Emotional Fairy Tale-Based Conceptual Class Model on Young Children's Linguistic Competence
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to examine the effects of an emotional fairy tale-based conceptual class model on young childrens linguistic competence and to provide basic information for developing effective teaching and learning methods. The subjects of this study were 40 young children in two five-year-old classes of H Kindergarten in G City, and they were divided at random to an experimental group (n=20) and to a control group (n=20) Aconceptualclassmodelwithactivitiestellingemotionalfairytaleswas applied to the experimental group, and the control group had activities telling ordinary fairy tales. The childrens linguistic competence was measured using the test sheet developed by Jang Yeong-ae (1981) and revised and supplemented by Park Ae-ja (1996). According to the results of this study, linguistic competence was significantly higher in the experimental group who experienced emotional fairy tales through the conceptual class model application. In addition, among the sub-factors of linguistic competence, vocabulary, verbal comprehension, and verbal expression were positively affected by the conceptual class model application in the experimental group. These results suggest that the application of an emotional fairy tale-based conceptual class model may be utilized as a new teaching-learning method for enhancing linguistic competence in the field of early childhood education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».