English for Young Learning Method through Games and Songs for Elementary School
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 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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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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