The effectiveness of using songs in teaching english articles (an experimental research with the third graders of MIN Purwokerto in the academic year of 2010 / 2011 )
Notice bibliographique
Résumé
Music and song are included in teaching media. The use of music and song in the classroom can stimulate very positive associations to the study of a language. They can also make the classroom situation more enjoyable for students and increase the students’ interest to learn. Songs are chosen here because many of the students had listened to it. It can stimulate their motivation to learn, and to help the students learn grammar, especially English Article. The problem of this research can be stated how is the effectiveness of using songs in teaching English Articles? The objectives of this study is to find out the effectiveness of songs in teaching English Articles. The study was conducted at MIN Purwokerto. The subjects of this study were the students at MIN Purwokerto in two classes thus were as experimental and control groups. The numbers of the subjects were 24 students in experimental group and 24 students in control group. This research used experimental method. The techniques of data collection used by the writer are test, documentation. Based on the statistical data, the writer got a description that the results of test score of the experimental class which was given treatment using songs as media was 77.416 and control class which did not get treatment using songs as media that was 70.5. Based on the t-test with standard of significant 5%, it was found = 2.712 with = 2.00. Consequently based the result, the process of learning English using songs as media is effective. The correlation between using songs in teaching English Articles (variable X) and the effectiveness of using songs in teaching English Article (variable Y) was found = 2.712 with = 2.00. Because > . In conclusion, there is a real difference in score between those who using song as media and those who learn without using songs as media. In another word, the process of learning English articles using songs as media is effective
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 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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».