Developing Thai–English–Chinese Local Folktale Animations to Enhance Thai Elementary School Students’ Cultural Knowledge and Communicative Skills
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to develop trilingual Isan folktale animations as educational tools to enhance elementary students’ cultural knowledge and communicative skills in the 21st century. Employing a research and development (R&D) approach, the study was conducted in three phases: (1) focus group discussions with experts to select culturally relevant Isan folktales, (2) animation development and expert evaluation, and (3) implementation of the animations in a rural elementary school. Seven folktales were selected and categorized into three types—those explaining legends and beliefs, those related to historical places, and those reflecting values and Isan ways of life. The animations were produced in Thai, English, Chinese, and the Isan dialect. The results showed that the animations were rated at a good quality level by experts (x̄ = 4.36), with high scores in sound and music quality, as well as cultural and educational value. Statistical analyses revealed significant improvements in students’ knowledge of Isan culture, English, and Chinese after using the animations. The findings highlight the effectiveness of trilingual animated folktales in promoting both cultural appreciation and multilingual communicative competence. Furthermore, the study addresses educational inequality by providing accessible and engaging materials for students in small rural schools, suggesting broader applications for inclusive and culturally grounded education.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».