Engaging Literary Appreciation and Comprehension via a Big Book
Notice bibliographique
Résumé
This study was motivated by the gains of integrating children’s literature in the Malaysian KSSR (Kurikulum Bersepadu Sekolah Rendah/Integrated Syllabus for Primary Schools) English syllabus. The present study looked into primary students’ perceptions with regard to the usage of the Big Book as well as their comprehension level in terms of the plot development, setting, moral values and characters. Its respondents were 150 Year Four students from three primary schools in one of the rural districts in the Northern region of Malaysia. Its three main research instruments were namely a Big Book, a questionnaire as well as worksheets on plot development work, settings, moral values and main characters. The study revealed that 98.74% of the respondents had overwhelmingly conceded the value of the big book in supporting their comprehension of the story. All respondents had affirmed that they were heavily attracted by the illustrations as well as the colors used in the big book. All of the respondents could effectively grasp the exposition/beginning stage of the plot structure while 93 (62%) respondents had decent conception of the settings of the story. 113 (75%) respondents had sound understanding of the moral values described in the story. About 123 (82%) respondents could competently recognize the main characters. The results of the study had evidently reinforced the significant role of Big Books in enriching ESL learners’ literary appreciation as well as reading comprehension.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».