Pemerkasaan dengan media sosial: aplikasi facebook danpembelajaran Bahasa Inggeris dalam kalangan mahasiswaantropologi dan sosiologi, Universiti Kebangsaan Malaysia
Bibliographic record
Abstract
Dalam dunia tanpa sempadan, penguasaan Bahasa Inggeris amat penting untuk mahasiswa bukan sahaja sebagai bahasa ilmu tetapi juga sebagai bahasa untuk memasarkan mahasiswa itu sendiri sebagai gunatenaga mahir dalam sektor pekerjaan yang diceburi. Oleh sebab itu, objektif utama kajian ini ialah untuk meneliti pandangan mahasiswa terhadap facebook dalam pembelajaran Bahasa Inggeris. Kajian ini menggunakan strategi penyelidikan abduktif dimana pembelajaran Bahasa Inggeris dalam facebook diukur berdasarkan pada fenomena, pengalaman dan pengetahuan mereka sendiri sebagai ahli facebook. Pendek kata, fenomena, pengalaman dan pengetahuan yang hendak dikaji mestilah yang dialami dalam kehidupan harian dan bukannya fenomena yang dicipta oleh situasi eksperimental. Data telah dikumpul menggunakan temubual mendalam. Saiz sampel dalam kajian ini ditentukan oleh ketepuan data. Oleh itu, sejumlah 30 orang mahasiwa telah dipilih sebagai informan dalam kajian ini menggunakan persampelan bertujuan dan persampelan snowball. Kesahihan dan kebolehpercayaan data kajian ini ditentukan menggunakan pendekatan member checked. Hasil kajian mendapati pandangan mahasiswa terhadap facebook dalam pembelajaran Bahasa Inggeris boleh dibahagikan kepada enam tema utama iaitu penulisan,perbincangan, mempelajari perkataan baru, panduan tatabahasa, kemahiran mendengar dan bertutur dan akhir sekali kemahiran menterjemah. Keenam-enam tema ini dilihat telah meningkatkan keyakinan mereka menggunakan Bahasa Inggeris sebagai bahasa pengantaraan sama ada dalam situasi formal dan tidak formal.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".