Integrating Digital Reading Module to Enhance Computational Thinking Skills via Lesson Study for EFL Beginners: Case Study of a Public Senior High School in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Research on the integration of computational thinking skills into English language teaching, especially as a digital module, in the EFL context is limited. Moreover, the adoption of locally based cultural materials in this integration is extremely rare. To address the gaps, this mixed methods sequential explanatory study explores the effectiveness of a digital reading module focused on local female heroes in enhancing computational thinking skills among EFL students in Indonesia. Quantitative data were obtained from a pretest and a posttest administered to 30 secondary school students, determined through power analysis for sample size and recruited using random sampling. The results indicate a significant improvement in students' computational thinking, with an N-Gain score of 71.87% (High). ll participants were interviewed to gain a deeper understanding of the results through a case study analysis The qualitative phase, which utilized thematic analysis, reveals that the digital reading module not only enhanced students' problem-solving abilities and logical reasoning. Furthermore, it demonstrated its effectiveness in helping students apply computational concepts to real-world scenarios. Participants also reported positive experiences with the lesson study approach, highlighting its role in refining the module and aligning it with educational objectives. Qualitative findings thus support quantitative results. This suggests that culturally relevant digital modules, combined with collaborative professional development strategies like lesson study, can effectively improve computational thinking skills in EFL contexts. This study contributes to the broader understanding of how digital tools and pedagogical frameworks can be adapted to meet the needs of diverse educational environments
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».