MOTHER TONGUE-BASED MULTI-LANGUAGE LEARNING IN READING: DEVELOPING PARENT INFORMATIONAL SHEET
Notice bibliographique
Résumé
Getting data on the mother language for primary students can be challenging in a multilingual setting as Indonesia. There are around 700 spoken languages spoken in Indonesia. It is often challenging to assess a young learner first language directly because of the shortfall of assets accessible in each language. Getting information on every child's mother tongue acquisition is very important for bridging teaching instruction in primary years, as does in reading. This study's objective was to assess the validity and reliability of an adapted parent questionnaire on the first language development of Indonesian learners that is not specific to a particular language or cultural group. This research and development use a 4-D model (define, design, development, disseminate). The defined stage consists of focus group discussion resulting in the need for mother-tongue information to support instruction in reading comprehension. The design stage is the adaptation of the Alberta Language and Development Questionnaire (ALDeQ)'s existing questionnaire leading to the parent information questionnaire design fitted into the Indonesian context. Field tests and data analysis are conducted in the developmental stage. This descriptive quantitative research did not go through the dissemination stage because not being developed wider. The Gregory content validation formula obtained a score of 1, which was categorized as very high, indicating that the instrument is eligible. The Product Moment empirical validity indicates a high validity. Reliability tests using Cronbach's Alpha formula showed a value of 0.86 which means very high.
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 | 0,020 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».