The Application of RCRR (Read, Cover, Remember, Retell) Technique in Teaching Reading at Junior High School
Notice bibliographique
Résumé
This research was experimental research. The population of this research was the VIII grade students of SMPN 2 Kec. Luak Payakumbuh. There were four classes of the eight grade students, total population was 88 students. The sample of this research had chosen by using cluster sampling. The experimental class was VIII.3 that had taught by using Read, Cover, Remember, Retell (RCRR) strategy and the control class was VIII.4 had taught by using conventional class in teaching reading. The instrument of this research was reading test in multiple choice test form. It was valid because the students have learnt the material. Then, the instrument was reliable because the result of split-half was 0.65 gave positive association. To get the data, the researcher used the t-test formula that suggested by Gay and Airasian. The result of the research was analyzed by t-test formula and the researcher got t-calculated was 8.38. After that, the researcher compared to t-table was 2.021. Where the level of significant was 0.05 with degree of freedom was 43. After analyzing the data, the researcher got t-count higher than t-table. So, the null hypothesis (H0) was rejected and alternative hypothesis (H1) was accepted. It means there was a significant effect of teaching reading by using Read, Cover, Remember, Retell (RCRR) strategy at the eight grade students of SMPN 2 Kec. Luak.
 Keywords : RCRR, Teaching Reading, The Application.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».