The Development of Students’ Reading Comprehension Through Creative-Based Learning with Canva Application
Notice bibliographique
Résumé
The aims of this study were 1) to investigate the effect of using CBL with Canva application on the reading comprehension performance 2) to determine the satisfaction level of students towards learning through CBL with Canva application and 3) to explore the experiences that the students have obtained with regard to their reading comprehension tasks using CBL with Canva application. The study involved 32 purposively selected students who studied at the third-year Vocational Certificate in Electronics at Kalasin Technical College, Kalasin, Thailand. Furthermore, this study employed a mixed-methods approach. For the qualitative part, the following research instruments were pre-test and post-test, a questionnaire on students’ satisfaction levels with learning through CBL with Canva application. For the qualitative part, it utilized the semi-structured interview. The data statistically analyzed and interpreted using the mean, standard deviation, and t-test. The data from the semi-structured interviews were analyzed using a thematic analysis. Results from the study revealed that there was a significant difference between the pre-test and post-test at 0.001 level of significance after using CBL with Canva Application was implemented. In addition, the percentage level of satisfaction with the intervention was high. Moreover, the interview revealed that the students consistently expressed their appreciation for the interactive, collaborative, and visually stimulating aspects of CBL with the Canva application. These results confirm that using CBL with the Canva application not only to enhance students’ reading comprehension performance but also increase experiences and promote positive attitudes towards learning English.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».