Effectiveness of CIRC to Enhance Chinese Reading and Writing Skills for Grad 3 Primary Students in Liuzhou City, China
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to investigate the effects of implementing the Collaborative Strategic Reading (CIRC) approach in reading instruction on the development of reading and writing abilities among third-grade children in primary schools. Utilizing a unified pre-test and post-test experimental design. The study’s sample consists of 43 students that are enrolled in Class 1 of Grade 3. The study involved the implementation of Collaborative Integrated Reading and Composition (CIRC) methodology in Chinese reading instruction. Additionally, self-designed assessments were administered to measure the students’ reading and writing proficiency levels. These assessments were conducted both before to and after the experimental intervention, allowing for the examination of any variations in the students’ scores. The data underwent analysis utilizing the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), which involved calculating the mean, standard deviation, and conducting a T-test. The findings of the study suggest that the use of CIRC (Cognitive Instructional Reading Comprehension) in Chinese reading instruction yields a substantial enhancement in the reading and writing proficiencies of elementary school children. Moreover, there is a notable increase in the scores across several dimensions of reading and writing skills. Based on the findings of this study, the researchers propose the implementation of CIRC technology in Chinese reading instruction across several grade levels as a means to augment students’ proficiency in reading and 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».