MOTIVATING SECONDARY SCHOOL STUDENTS TO LEARN GRAMMAR THROUGH GAME-BASED STUDENTS RESPONSE SYSTEMS (GSRS) APPLICATION : STUDENTS’ PERCEPTION IN INDONESIA
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to perceive students’ perception in learning grammar through GSRS in secondary schooling context in Indonesia. GSRS can help the students to boost their engagement and motivation. Qualitative case study was used as research design. 12 students participated in this study. They were selected by using purposive random sampling. Questionnaire and interview were used to collect the data regarding students’ perception in using Kahoot application. The questionnaire comprises 20 questions and the interview consists of 9 questions. The collected data were analyzed quantitatively. The findings of the study showed that the students’ responses toward Kahoot! Application use in learning grammar were positive. The students felt enjoyable during the class (75%) and they were motivated to learn tenses or grammatical point (58,3%). Another finding found is Kahoot! could reduce the boredom of learning process in grammar class (58,3%). While Kahoot! Application provided positive impact on students’ motivation in learning grammar, the sudentts also experienced challenges in learning grammar during the class such as unstable network and limited time to response the questions. The study empirically shows that students’ perception toward Kahoot! application in learning grammar is positive. It can encourage secondary school students to learn grammar more enjoyable.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».