AN ANALYSIS OF FREDI’S TEACHING STRATEGY IN SPARE PARTS MOVIE
Notice bibliographique
Résumé
In educating a student, a teacher needs a teaching strategy that has a purpose to overcome the difficulties of the student to achieve the learning purpose. The teaching strategy itself has the meaning of the plan of teaching the students to make them comprehend the material in the teaching process. A proper teaching strategy is very essential because it can help the teacher easily in explaining the material to the student and stimulate the student learning interest. This research aimed to find out an appropriate teaching strategy that suitable for the student interest and can generate a good quality student. Therefore, to gain the research purpose, this research will answer the question regarding the teaching strategy implemented by Fredie in Spare Parts movie. \nIn this research, the researcher used descriptive qualitative research. The object of this research was taken from an educational movie titled Spare Parts (2015). This research was using document analysis. The researcher analyzed the teaching strategy used by the teacher in the movie through the dialogues and events of the movie. Then, the researcher becomes the key research instrument in this research and supported by data validity, and procedure inside the data collection of document analysis. \nThe finding exhibits several teaching strategies employed by Fredie in the movie which are comprised of four out of five teaching strategies under the theory of teaching strategy by Saskatchewan Educational as cited in Majid (2013), namely Direct Strategy, Indirect Strategy, Interactive Strategy, and Experiential Learning Strategy. Then, Fredie also used three out of four teaching strategies under the theory of teaching strategy by Brown (2014), namely Cognitive Strategy, Affective Strategy, and Sociocultural-Interactive Strategy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».