Multiliteracy-Based Differentiated Instruction for Language Learning in the Center of Excellence Vocational High Schools
Notice bibliographique
Résumé
Multiliteracy-based differentiated instruction has gained importance as an approach to address diverse learning needs, particularly in vocational education settings where students benefit from tailored content that aligns with their learning styles and competencies. This study explores how multiliteracy-based differentiated instruction impacts students’ engagement and multiliteracy skills at Center of Excellence Vocational High Schools in the Special Region of Yogyakarta, Indonesia. A qualitative case study design was employed, with data collected through documentation, observations, and interviews. Data were analyzed using an interactive model that included data condensation, display, and verification. The findings reveal that introducing digital content and platforms, such as e-books, laptops, and multimedia resources, significantly enhances student engagement and multiliteracy when used alongside diagnostic assessments and personalized feedback mechanisms. However, issues related to device compatibility and network access present barriers to optimal learning experiences. The findings indicate that enhancing technology infrastructure and implementing continuous teacher training is crucial to fully actualize the advantages of multiliteracy-based differentiated instruction. This approach holds significant implications for vocational education, as it equips students more effectively to meet the demands of an increasingly digitized workforce. Future research should investigate the long-term impacts of these methods on student achievement and explore the role of institutional support in sustaining effective instructional practices.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».