Integrating Storynomics into Language Education to Enhance Speaking Skills of Tourism Students in Bali, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Speaking is a highly prioritized skill in English language learning, particularly in tourism. Storynomics is an approach in tourism that emphasizes storytelling, creative content, and living culture, utilizing culture's power as a destination's fundamental essence. This study aims to examine how the storynomics strategy can promote the’ speaking competence of tourism students in Bali. The study employed Research and Development (R&D) with an Exploratory Mixed Method design. Quasi-experimental research was applied to determine the effectiveness of the material design for students in the Tourism Management Department. The students were divided into two groups of 30 students in each group. The data were obtained through pretest and posttest speaking tests after the treatment was given. The result of the test indicated there is a significant difference between the two groups. The experimental group taught the storynomics strategy throughout the study to promote speaking ability, while the control group continued with conventional methods. At the end of treatment, a posttest was conducted in two groups, and the test results were compared. Statistical analysis showed that the experimental group obtained a higher average score in the posttest with an N-gain score of 0.58. These findings emphasize the positive impact of implementing a storynomics strategy in learning English as a foreign language, especially for describing local culture. It is expected that further development can be made in designing other teaching materials using a cultural approach and more diverse communication strategies with other theories or approaches. In addition, a deeper analysis is needed regarding the linguistic aspects of English language learning in the field of tour guiding.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».