Enhancing Japanese Reading Comprehension Skills among Students: An Instructional Model Perspective
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
One of the most important aspects of learning a new language is comprehension, so teachers must promote language comprehensibility by implementing the finest instructional strategies to help students in understanding the target language. Therefore, this research aimes to develop an instructional model to enhance Japanese reading comprehension skills among university students. To identify the extent that the teachers employ language comprehensibility practices in Japanese reading comprehension, experimental study was employed. The research methodology was divided into three phases which involved investigating the current problems through contextual study, construct tentative model and implementation. From the input, this study constructed the tentative instruction based on reading comprehension skills model named as CLAS model. Finally, the model was implemented to 36 students. The findings show the students were unable to read long sentences in Japanese due to their lack of knowledge on vocabulary and grammar, as well as the awareness of understanding sentences. Then, the implementation of the CLAS model includes focus, rationale, syntax, social system, support system, and application and effects has been conducted in order to enhance Japanese reading skills among students. The data shows that the score in the experimental groups is more than the control group score. This result indicates that the CLAS model has enhanced the Japanese reading comprehension skills among university students who needs more attention.
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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 | 0,000 |
| 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