The Outcomes of Competency-Based Program About Language for Communication for Early Primary School Students
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to achieve three primary objectives: firstly, to develop a competency-based program tailored for communication purposes; secondly, to examine developmental strides in language proficiency for effective communication; and thirdly, to compare the language proficiency among early primary school students, both pre-and post-implementation of the program. The sample consisted of third-grade students from Anuban Chantarat School, Sahatsakhan District, Kalasin Province, Thailand, who were enrolled in the second semester of the academic year 2022. The total number of participants was 20 by cluster random sampling. The data collection instruments used in this study were: 1) a program usage manual, 2) a lesson plan, and 3) a language communication competence assessment test. Data analysis involved basic statistical measures, including frequency, percentage, mean, standard deviation, and hypothesis testing using the t-test (Dependent Samples). The study findings revealed that: 1. Competency-based program for early primary school students’ language communication, comprising six components: 1) Principles, 2) Objectives, 3) Content, 4) Development Processes, 5) Teaching and Learning Materials, and 6) Assessment, underwent quality assessment by seven experts. The results indicated a high level of conformity and appropriateness. 2. Students who participated in the language competency-based program demonstrated enhanced language communication competence across all learning units. 3. The language communication competence of students after using the program was statistically significantly higher than before using the program at a significance level of .05. The language competence was found to be at a developing level of A2 proficiency.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».