Development Of Professional Competence For Arabic Language Teachers At Madrasah Aliyah Model Hafshawaty Zainul Hasan Genggong
Notice bibliographique
Résumé
This community service activity emphasizes the importance of preparing proposals and reports on Classroom Action Research (CAR) to improve the quality of Arabic language learning. It is expected that Arabic teachers at Madrasah Aliyah Model Hafshawaty Zainul Hasan Genggong will understand the steps in preparing CAR, enhance the quality of Arabic language learning, and draft relevant CAR proposals. To achieve this goal, training, and education were conducted at Madrasah Aliyah Model Hafshawaty Zainul Hasan Genggong with 25 participants from May 31 to June 4, 2024, over five days. The methods used included lectures, discussions, and hands-on practice. Participants received material through lectures, engaged in group discussions, and prepared CAR proposals with guidance from facilitators. The training results showed that this activity was highly beneficial for Arabic teachers at Madrasah Aliyah Model Hafshawaty Zainul Hasan Genggong. The teachers gained a better understanding of the importance of professional development through CAR and received guidance in preparing proposals and conducting classroom action research. In conclusion, the program significantly enhanced the teachers' ability to conduct effective CAR, contributing to the overall improvement of Arabic language education at the institution.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».