Developing a Process to Promote Reading Comprehension of Students in the Thai Language Department, Faculty of Education, Chiang Rai Rajabhat University
Notice bibliographique
Résumé
This research was aimed at 1) creating a process to promote reading comprehension skills of students in the Thai language department, Faculty of Education, Chiang Rai Rajabhat University, 2) studying the process effectiveness, and 3) evaluating students' satisfaction with the process. The sample group consisted of 25 students in the Thai language department, Faculty of Education, Chiang Rai Rajabhat University, year 1 of the academic year 2020, selected by a Purposive Sampling method using the reading scores of the entrance examination. The research tools included 1) reading comprehension assessment forms prior and after using the process, 2) the process to promote reading comprehension, 3) reading comprehension practice form, 4) student satisfaction assessment form for the process. The research results presented the the process of enhancing reading comprehension ability, which consisted of 5 development stages, namely the evaluation stage, the stage of problem recognition and knowledge creation, the collaborative training stage for comprehension, the individual comprehension training stage and the reading comprehension evaluation stage. It was found that (1) the process had and efficiency of 84.34 /87.49, (2) students had higher reading comprehension ability, and (3) the student satisfaction with the process was in a high level.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».