Kaedah Gamifikasi Dalam Meningkatkan Motivasi Dan Penglibatan Dalam Kalangan Murid Sekolah Rendah
Notice bibliographique
Résumé
Kajian ini bertujuan untuk mengukur hubungan antara kaedah gamifikasi dengan tahap motivasi dan penglibatan murid sekolah rendah dalam pembeljaran tatabahasa. Seramai 108 orang responden telah melibatkan diri dalam kajian ini yang terdiri daripada murid tahun empat dari lima buah sekolah yang terletak di Zon Sentul, Wilayah Persekutuan Kuala Lumpur. Reka bentuk yang digunakan dalam kajian ini adalah reka bentuk eksperimental dengan kaedah kuantitatif. Soal selidik dan ujian pra dan pasca digunakan sebagai instrumen kajian bagi pengumpulan data. Soal selidik ini mengandungi tiga bahagian iaitu Bahagian A tentang demografi responden; Bahagian B berkaitan dengan tahap motivasi murid manakala Bahagian C merangkumi item tentang tahap penglibatan murid dalam pembelajaran tatabahasa. Data yang diperoleh melalui kajian ini dianalisis menggunakan kaedah deskriptif dan inferensi yang terdiri daripada nilai, min, peratus dan korelasi Pearson dengan aplikasi Special Package For The Social Statistic (SPSS) versi 2.0. Dapatan kajian merumuskan bahawa terdapat hubungan yang signifikan antara kaedah gamifikasi dengan tahap motivasi dengan nilai korelasi r=0.688 (p<0.01). Selain itu, dapatan kajian juga menunjukkan terdapat hubungan yang signifikan antara kaedah gamifikasi dengan tahap penglibatan dengan nilai korelasi r = 0.575 (p<0.01). Dalam kajian ini, sebanyak dua hipotesis telah diukur dan kedua-dua hipotesis telah diterima. Cadangan bagi kajian lanjutan berdasarkan kajian ini adalah mengenal pasti persepsi guru sekolah rendah terhadap tahap motivasi dan tahap penglibatan murid dalam proses pembelajaran tatabahasa dengan penggunaan kaedah gamifikasi.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,006 |
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 ».