Difficulties of Non-Arabic Study Program Students in Arabic Teaching and Learning Process at ITB AAS Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the difficulties of Non-Arabic study program students in Arabic learning at ITB AAS Indonesia. This research uses descriptive qualitative. This study involves 60 students of the Economy Sharia study program. The analysis shows internal and external factors of students’ difficulties in Arabic learning. The internal factors are 1) difficulty in writing Hijaiyah letters at the beginning of, in the middle, and at the end of the sentence. 2) difficulty in writing Hijaiyah letters in computer typing because it must have an Arabic Typesetting font. 3) belief that writing Arabic letters is more difficult than writing Latin letters, 4) difficulty in reading recitation (Tajwid). 5) belief that learning Arabic is more difficult than Indonesian and English. 6) belief that many Mufrodat includes Isim, Fi'il, and Harf. 7) many rules for changing words and writing an Arabic sentence. Besides, external factors are 1) many foreign expressions or Arabic terms that are different from Indonesia. 2) lack of learning media of Arabic textbooks. 3) lack of facilities in the language laboratory. 4) lack of environment, association, social, and culture in learning Arabic. 5) lack of self-support and motivation in learning Arabic. 6) influence of the first language (regional) and the second language (Indonesian). 7) Arabic learning time is short to 1 week. 8) a lot of Arabic material in one semester. 9) too many students in a class. 10) situation in the Arabic class is not conducive.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».