Kemahiran dan Penyediaan Bahan Guru Bahasa Arab Terhadap Penggunaan Bahan Bantu Mengajar: Skills and Preparation of Arabic Language Teacher Against Usage Teaching Aids
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to identify the level of acceptance teaching aids among teachers who teach Arabic language. The total sample consisted of 427 respondents who teach in secondary schools. These findings were obtained using the survey method (survey) that uses a questionnaire as an instrument. A total of 12 items have been analyzed using descriptive statistics. In detail (mean = 3.82 sp. = 0.45) at a moderate level high. The results of this study are expected to provide recommendations to be made from Arabic language teachers and institutions involved in the training of teachers in improving the use of teaching aids in teaching Arabic. Abstrak Artikel ini bertujuan untuk mengenal pasti tahap Kemahiran dan Inisiatif dalam kalangan guru bahasa Arab. Jumlah sampel kajian ini seramai 427 orang responden yang melibatkan guru yang mengajar di Sekolah Menengah di negeri Selangor. Dapatan kajian ini diperoleh menggunakan kaedah tinjauan (survey) yang menggunakan soal selidik sebagai instrumen kajian. Sebanyak tujuh item telah dianalisis dengan menggunakan statistik deskriptif. Secara terperinci elemen kemahiran guru terhadap penggunaan BBM (min=4.01, sp.=0.56), elemen penyediaan bahan (min= 3.82, sp.= 0.63). Hasil kajian ini diharapkan akan memberikan cadangan tindakan yang perlu dilakukan guru bahasa Arab dan institusi yang terlibat dalam melatih guru dalam menambahbaik penggunaan bahan bantu mengajar dalam pengajaran bahasa Arab.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».