Enhancement of Learners’ Receptive Skills through Task-Based Activities to Understand the Eco-Centric Issues Using Wall-E
Notice bibliographique
Résumé
Animation films inspired by eco-centric ideas, such as green studies, pave the way for learners to explore the problems caused by humans to nature, such as air pollution, deforestation, climate change, and trash pollution. On the other hand, animated movies also help to motivate and develop learners reading and listening skills. This study focuses on developing learners’ receptive skills using the eco-centric theme-based animation movie “Wall-E” through task-based activities (TBA). TBA is a technique that helps students prepare themselves by having participants evaluate their goals for listening, understanding information, and developing their language needs. This study aims to examine the effectiveness of understanding the eco-theme in the animation movie Wall-E and to enhance learners receptive skills using TBA. A pre-experimental study was carried out with a one-group pre-test and post-test. The study samples were selected using purposive sampling. Initially, a pre-questionnaire was circulated to 103 participants with Arts backgrounds to test their language proficiency and understanding of eco-centric ideas. Based on the results obtained from the pre-questionnaire, 36 participants were subjected to a pre-test, after which activities were given using TBA during tasks or task cycles, language focus, and finally a post-test. Each activity focuses on reading and listening tasks to develop the learners’ comprehension, thereby promoting and understanding ecological issues from the movie. The result of the study shows that there is a gradual improvement in the mean score between the paired-t test of pre-test and post-test, which is (t [36] = 6.13889, P< 0.001), the P value being less than 0.005. The present study was suggestive that TBA effectively developed learners’ receptive skills and also motivated learners about environmental issues in the movie Wall-E.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».