English for Young Learning Method through Games and Songs for Elementary School
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine the role of music and games in elementary school children's learning. The method used in this research is a type of qualitative research. The data collection process was carried out using the Focus Group Discussion (FGD) model in natural settings (natural conditions), primary data sources, and more data collection techniques on observation, in-depth interviews (in-depth interviews), and documentation. The chosen research location is an elementary school in Tulungagung Regency. Teaching English to young learners for teachers is fun. Teachers are required to learn in an interesting and not monotonous manner. Young learners also have a good memory in responding to something. Young learners are active students, so playing is one of the things they enjoy doing. So, the teacher must have innovations to create a learning atmosphere that is not monotonous. One of the things that can be done is to do learning by applying games in class. Young learners in learning English need various interesting methods to be applied in class. One technique that can be used for young learners in learning English is song and games. The benefit for young learners learning English is that they can speak English in the future. The aim of young learners learning English is to master as many vocabulary words as possible. Therefore, they will not experience any difficulties using English in the future. That way, English can be used for their skills in the future.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».