THE USE OF FILM TRAILER IN TEACHING WRITING NARRATIVE TEXT
Notice bibliographique
Résumé
This research was aimed at investigating the use of film trailers in teaching writing narrative text. A quasi experimental design was employed with two classes of the ten graders at one school in Bandung selected purposively as sample. The data were obtained through a pre-test, a post-test and an interview. The writing assessment was adopted from Alberta Education (2009) covering organization, and vocabularies. The findings were analyzed statistically using independent t-test procedure and Gebhardt theories on film trailers (2004). The statistical computation showed that film trailer was likely effective in improving the students’ writing skill in narrative text (tobt 5.001 > tcrit 2.000, r = 0.63). Furthermore, there were six positive perception of the use of film trailer in writing revealed: writing skills improvement covering context (text structures), organization (idea), and vocabularies; creating challenging atmosphere; inspiring students on writing and increasing students’ motivation. In addition, the obstacles found were the duration of film trailer, and native speaker language comprehension. Designing the learning purpose appropriately which considers students’ needs and language level may ease teachers to use the film trailers in improving students’ writing skills. The teachers may try to take advantage of film trailer to be utilized in their classroom activities to conduct an effective and interesting learning atmosphere in the classroom. Key words: film trailer, narrative text, teaching writing, senior high school
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».