Attitude Behavior Tendencies and Knowledge Orientation as Antecedents of Maritime English Learning: Practical Implications for the International Maritime Industry
Notice bibliographique
Résumé
Maritime English is a crucial element in the international maritime industry, enabling effective communication and ensuring safety at sea. Considering the importance of English proficiency in the maritime context, this study aims to develop an effective learning model using the Maritime English Reconstruction (MER) approach. This model is designed to enhance the effectiveness of maritime English learning through the application of relevant and contextual reconstruction techniques. The study examines the influence of attitude behavior tendencies, knowledge orientation, and the mediating role of MER on learning effectiveness. This research employs a quantitative method with data collection techniques through simple random sampling. The respondents in this study are final-year students majoring in maritime studies from various state universities in Jakarta and Semarang, Indonesia, with 248 valid questionnaires analyzed. Data analysis is conducted using Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) with the assistance of SmartPLS 3 software. The results of the study indicate that attitude behavior tendencies and knowledge orientation have a significant influence on MER and learning effectiveness. Furthermore, MER is proven to act as a significant mediator in the relationship between attitude behavior tendencies and learning effectiveness, as well as between knowledge orientation and learning effectiveness. These findings suggest that the MER method plays a vital role in improving the results of maritime English learning by enhancing the application of relevant and contextual reconstruction techniques.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».