Song-Based Approach to Grammar Learning Among Intermediate Learners
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the grammar competency level of intermediate learners at Sohoton Elementary School, Malimono, Surigao del Norte, through the use of a song-based approach to grammar instruction. It specifically assessed learners’ proficiency in eight grammar components—nouns, pronouns, verbs, adjectives, adverbs, prepositions, conjunctions, and interjections—using pre-test and post-test measures. A quasi-experimental design was employed, involving an experimental group taught with researcher-developed song-based lessons and a control group taught using conventional methods. Data were analyzed using mean, standard deviation, and t-tests. Findings revealed that both groups initially exhibited developing competence in basic grammar categories, with the lowest performance in adverbs and conjunctions. The experimental group showed marked improvement after the intervention, achieving proficient competence in interjections and developing competence in conjunctions and adjectives. In contrast, the control group showed only minimal gains and even declined in some areas. The post-test results indicated a statistically significant improvement in the experimental group, confirming the effectiveness of the song-based approach. Hence, the study concluded that integrating a song-based approach into grammar instruction is both engaging and effective in enhancing grammar teaching and learning. A compendium of these lessons was developed and is recommended as a practical resource for wider adoption by educators.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».