MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4404253923 · doi:10.21608/jsu.2024.390671

فاعلية استراتيجية المهام المجزأة “Jigsaw” عبر منصة “Teachmint” لتنمية مهارات التعبير الشفهي باللغة الفرنسية لدى تلاميذ الحلقة الثانية من التعليم الأساسي Efficacité de la stratégie des tâches fragmentées “Jigsaw “ via la plateforme « Teachmint » en vue de développer les compétences de l’expression orale en FLE pour les élèves du 2ème cycle de l’enseigne

2024· article· ar· W4404253923 on OpenAlexfundno aff
Ismail Ibrahim, Sabri Eid Gad, Khaled . Mohamed El-Hegazi

Bibliographic record

Venueمجلة دراسات تربوية واجتماعية · 2024
Typearticle
Languagear
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsnot available
FundersAnadolu ÜniversitesiUniversité Laval
KeywordsJigsawHumanitiesPhilosophyMathematicsMathematics education

Abstract

fetched live from OpenAlex

اجريت هذه الدراسة للتحقق من فاعلية إستراتيجية المهام المجزأة “Jigsaw” عبر منصة“Teachmint” لتنمية مهارات التعبير الشفهي باللغة الفرنسية لدي تلاميذ الحلقة الثانية من التعليم الأساسي.تم اختيار (64) تلميذاً من تلاميذ الصف الثاني الإعدادي بشكل عشوائي بمدرسة الشهيد نبيل السيد الردة الرسمية لغات بمحافظة الجيزة وقد تم تقسيمهم لمجموعتين: (مجموعة تجريبية وعددهم 32 تلميذ وقد تم تعليمهم باستخدام استراتيجية المهام المجزأة عبر منصة “Teachmint”، ومجموعة ضابطة وعددهم 32 تلميذ وقد تم تدريسهم باستخدام الطريقة التقليدية)، ولتحقيق هدف الدراسة قامت الباحثة بإعداد أدوات البحث التالية: قائمة بمهارات التعبير الشفهي باللغة الفرنسية اللازمة لتلاميذ الصف الثاني الإعدادي – اختبار مهارات التعبير الشفهي باللغة الفرنسية ,وإعادة صياغة وحدة دراسية وفقاً لإستراتيجية المهام المجزأة "Jigsaw "، قامت الباحثة بتطبيق اختبار مهارات التعبير الشفهي قبلياً وبعدياً على المجموعتين ، وقد أسفرت نتائج البحث عن فاعلية استراتيجية المهام المجزأة “Jigsaw” عبر منصة “Teachmint” في تنمية مهارات التعبير الشفهي باللغة الفرنسية لدي عينة البحث. Cette recherche a été menée pour vérifier l’efficacité de la stratégie des tâches fragmentées « Jigsaw » via la plateforme « Teachmint » pour développer les compétences de l’expression orale en FLE chez les élèves du 2ème cycle de l’enseignement de base. L’échantillon de la recherche comprend (64) élèves de la 2ème année du 2ème cycle de l’enseignement de base ont été sélectionnés au hasard à l'école de langue officielle El - Shaheed Nabil El-Sayed El-Rada au gouvernorat d’El Gizeh) 32 élèves pour le groupe expérimental qui a appris en utilisant la stratégie des tâches fragmentées « Jigsaw » via la plateforme « Teachmint », et 32 élèves pour le groupe témoin qui a appris par la méthode traditionnelle). Pour atteindre l'objectif de l'étude, la chercheuse a préparé les outils de recherche suivants : une liste des compétences de l’expression orale en FLE nécessaires aux élèves de la 2ème année du 2ème cycle de l’enseignement de base - un test des compétences de l'expression orale en FLE et une unité reformulée selon la stratégie des tâches fragmentées « Jigsaw ». La chercheuse a appliqué le pré – post test des compétences de l'expression orale en FLE aux deux groupes. Les résultats de la recherche ont révélé l'efficacité de la stratégie de tâches fragmentées « Jigsaw » via la plateforme « Teachmint » dans le développement des compétences de l'expression orale en FLE parmi l'échantillon de recherche.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.113
Threshold uncertainty score0.377

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0070.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.1130.062

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.319
Teacher spread0.304 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueمجلة دراسات تربوية واجتماعيةSame topicFrench Language Learning MethodsFrench-language works237,207