Self Regulated Development Learning Model Based on Local Culture to Improve Elementary School Students’ Explanatory Writing Skills
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to develop a learning model to improve elementary school students' explanatory writing skills. This development research used the Plomp model (preliminary research, prototyping phase, and assessment). Data collection techniques were carried out by interview, observation, and documentation study. The data collection tool employed was a written test sheet for students’ explanatory writing skills. After conducting a needs analysis, it was found that the explanatory writing material is new in elementary school. Thus, the students' explanatory writing skills in this study were very low. The teacher then needed a model focusing on the students' development in explanatory writing skills. This research, therefore, produced a learning model of self-regulated strategy development based on local culture to improve the explanatory writing skills of elementary school students. This model can motivate and increase students’ confidence in writing by choosing several strategies provided and measuring, analyzing, and activating early abilities, thereby increasing students’ content knowledge. The results also revealed an increase in students’ explanatory writing skills. Moreover, this special model pays attention to how to write explanatory in elementary school. Further, this model cannot only be used in elementary schools but can also be used at higher school levels. Therefore, future researchers are advised to conduct research by testing the effectiveness of learning models with similar themes at higher school levels.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle