Kaedah Gamifikasi Dalam Meningkatkan Motivasi Dan Penglibatan Dalam Kalangan Murid Sekolah Rendah
Bibliographic record
Abstract
Kajian ini bertujuan untuk mengukur hubungan antara kaedah gamifikasi dengan tahap motivasi dan penglibatan murid sekolah rendah dalam pembeljaran tatabahasa. Seramai 108 orang responden telah melibatkan diri dalam kajian ini yang terdiri daripada murid tahun empat dari lima buah sekolah yang terletak di Zon Sentul, Wilayah Persekutuan Kuala Lumpur. Reka bentuk yang digunakan dalam kajian ini adalah reka bentuk eksperimental dengan kaedah kuantitatif. Soal selidik dan ujian pra dan pasca digunakan sebagai instrumen kajian bagi pengumpulan data. Soal selidik ini mengandungi tiga bahagian iaitu Bahagian A tentang demografi responden; Bahagian B berkaitan dengan tahap motivasi murid manakala Bahagian C merangkumi item tentang tahap penglibatan murid dalam pembelajaran tatabahasa. Data yang diperoleh melalui kajian ini dianalisis menggunakan kaedah deskriptif dan inferensi yang terdiri daripada nilai, min, peratus dan korelasi Pearson dengan aplikasi Special Package For The Social Statistic (SPSS) versi 2.0. Dapatan kajian merumuskan bahawa terdapat hubungan yang signifikan antara kaedah gamifikasi dengan tahap motivasi dengan nilai korelasi r=0.688 (p<0.01). Selain itu, dapatan kajian juga menunjukkan terdapat hubungan yang signifikan antara kaedah gamifikasi dengan tahap penglibatan dengan nilai korelasi r = 0.575 (p<0.01). Dalam kajian ini, sebanyak dua hipotesis telah diukur dan kedua-dua hipotesis telah diterima. Cadangan bagi kajian lanjutan berdasarkan kajian ini adalah mengenal pasti persepsi guru sekolah rendah terhadap tahap motivasi dan tahap penglibatan murid dalam proses pembelajaran tatabahasa dengan penggunaan kaedah gamifikasi.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.053 | 0.006 |
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".