Comparing the Effects of Graphic Organisers and Conventional Method on Students’ Writing Skills
Notice bibliographique
Résumé
Graphic Organisers help students make valuable connections by cataloguing and patterning ideas in writing. This study aims to investigate whether there is any difference in the overall mean writing scores between two groups: the Experimental Group (using Graphic Organisers) and the Control Group (using the Conventional Method) in the post-test. This study employs a quasi-experimental design, with quantitative data used for data analysis. Bubble maps and tree maps were the Graphic Organisers used by the Experimental Group in learning ESL writing skills. The study consisted of 120 Form Four students (16 years old) from two schools in the District of Hulu Langat, Selangor. The sample consisted of 60 students in each group (Experimental Group and Control Group). The experiment lasted for eight weeks. A pre-test was conducted prior to the intervention, and the post-test was carried out at the end of the experiment. The instruments (pre-test and post-test) consisted of three types of writing tasks: email writing, directed writing, and extended writing. ANCOVA was used to analyse the data obtained from the pre-test and post-test. The results showed that the Experimental Group significantly outperformed the Control Group in their overall writing performance, particularly in the areas of content, communicative achievement, organization, and language. The Control Group had difficulty in their overall and the four areas of writing because the Conventional Method did not help them improve their performance. This study has pivotal pedagogical implications as it demonstrates that Graphic Organisers (Bubble maps and Tree maps) facilitate students in their ESL writing.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».