Enhancing Students' Imagination: The Effectiveness of Story Map Based on Digital Comics for Fantasy Story Writing Skills of Junior High School Students in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This research attempts to evaluate (1) the difference in fantasy story writing ability between grade VII students of SMP Negeri 1 Pejawaran who participate in learning with the digital comic assisted Story Map strategy and those who do not, (2) prove the effectiveness of these strategies in improving their ability to write fantasy stories.The method used was an experiment with the design of a pretestposttest control group.The subject of the study was a grade VII student of SMP Negeri 1 Pejawaran, Banjarnegara Regency.The data collected in this study was collected by means of written tests before and after treatment or what is called an intervention.Sample selection is carried out by matching the initial ice scort or called a pretest to ensure that the two groups, namely the experimental group and the control group, will have equal initial capabilities.After it was confirmed that the data had met the requirements for normality and similarity of variance, the analysis was carried out using a t-test with a significance level of 0.05.The validity of the research instrument was tested through the validity of indicators and constructs.The results of this study show that there is a significant difference between the experimental group and the control group, this shows that the t-value in the final test or called the posttest is 2.667 and the p-value between the pretest and the post-test shows a t-value of -3.956 and a p-value of 0.000.This shows that the use of Story Map techniques supported by digital comics significantly affects students' writing skills.It can be concluded that the use of digital comics will greatly support the Story Map technique which is a creative and effective way to help students develop fantasy story writing skills.This approach will also support teachers in creating more interesting and fun learning while being able to increase student motivation and learning outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».