Study of 10th Grade Writing Skills through Claim-Evidence-Reasoning Framework
Notice bibliographique
Résumé
This research determined the writing skills performance of 10th Graders of Academia de San Isidro Labrador in Talamban, Cebu City, during the School Year 2024 –2025, in terms of the utilization of the Claim –Evidence –Reasoning (CER) Framework in improving writing skills as basis for a teaching –learning experience guide. Specifically, the study sought answers to the following: the pre-test performance of the learners before the utilization of the assigned intervention (CER Framework); the post-test performance of the learners after the utilization of the assigned intervention (CER Framework); the comparison and seeking for a significant difference of the pre-test and post-test performances of the learners before and after the utilization of the CER Framework; the lived experiences of the learners during the conduct and utilization of the CER Framework; and the formulation of the teaching-learning experience guide.A one-sample pretest-posttest quasi-experimental design was employed in this study. Pre-test and Post-test Activity Sheets were given to 10th graders. It revealed that the learners of Academia de San Isidro Labrador improved their writing skillsafter using the CER Framework in their writing classes. Their post-test performance went significantly higher after the use of the CER Framework in the completion of their writing tasks. It also revealed that the CER Framework has played a role in improving their writing skills due to its step by step process of completing writing tasks as supported by the experiences of the learners when utilizing it. With this, it is recommended that the crafted CER Framework Teaching-Learning Experience Guide be integrated in various levels of writing classes.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».