Menguasai Bahasa Inggris dalam Satu Menit: Pengembangan Bahasa Inggris di STAIBA Kediri
Notice bibliographique
Résumé
Due to the fact that students will eventually enter the workforce, English proficiency plays a crucial role in their education. The world of work requires workers who have the ability to speak English orally and in writing. Students of the PIAUD study program in the pesantren environment who carry out their daily routines in the pesantren environment must be ready to enter the world outside the pesantren with a variety of chosen jobs. With the routine of Islamic boarding school activities which are very minimal in the opportunity to learn English, students who graduate from boarding schools feel that they are lacking in mastering the international language. In addition, the lack of motivation also greatly affects them in learning English. Based on the problems faced by students in Islamic boarding schools, it is necessary to provide motivation and learn English that is able to change their mindset in learning English easily and quickly. The development of English in the "Mastering English in One Minutes" activity by presenting natives from Canada together with English language study students was carried out face to face after previously students received online classes 3 times in meetings. This development uses the question and answer method, where PIAUD study program students can directly ask and practice English natively and will provide a golden opportunity to study briefly and increase their motivation in learning English. So it is necessary to organize Community Service activities to improve students' English mastery in the Islamic boarding school environment
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,007 |
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 ».