Questioning the existence of culture within EFL pedagogy has been an issue of identity of the Indonesian pedagogical practitioner. The chaotic perception upon the choice of implementing English culture or the local culture raises plenitude of dialogues among these pedagogical practitioner as well as researchers in Indonesia. This paper specifically embraced English literature classrooms as the setting of the dialogue between local culture and English literary texts and how it is represented by the instructors. Approaching the study qualitatively, this paper gained the results through observation, interviews, and text analysis. The data were then analyzed based on the theory of culture by Hofstede and the theory of literary competence by Spiro. The results showed that local culture was represented through the level of behavior/artifacts and the level of values/norms. The results also showed that the instructors' literary competence becomes the channel of their local culture and provided the possibility of transference of local culture within the process of the teaching-learning process of English literature. This paper, thus, suggested more comprehensive studies on the curricular application of the local culture within literary pedagogy in EFL settings.
Twitter merupakan sebuah platform untuk berhubungan satu sama lain agar tetap berkomunikasi dan tetap terhubung dengan mengirim pesan cepat dan daring. Pada Twitter juga dapat membuat tweet yang berisi foto, video, tautan, atau teks. Pada aplikasi Twitter pengguna cenderung lebih mengutarakan isi hati yang sebenarnya dibandingkan dengan platform media sosial lainnya. Pada tahun 2020 ini telah terjadi wabah atau pandemi Covid-19 dan pada akhir tahun bulan Desember akan diselenggarakan pilkada serentak seluruh Indonesia. Dari hal tersebut dibutuhkannya sebuah platform yang mampu memberikan informasi visual terhadap aktivitas politisi dalam hal mengutarakan isi hatinya di media sosial Twitter dengan melakukan topic modelling terhadap aktivitas politisi tersebut ketika membuat sebuah tulisan atau tweet menggunakan metode Author-Topic Models. Penelitian ini dikhususkan untuk menganalisa data tweet akun Twitter politisi di Indonesia, proses pengambilan data dilakukan dengan cara crawling data pada user timeline aplikasi Twitter. Setelah data didapatkan kemudian akan dianalisa dengan menggunakan Author-Topic Models dan dilakukan visualisasi terhadap topik pembahasan berdasarkan tweet yang telah dibuat oleh masing-masing akun Twitter politisi. Melalui proses topic modelling, telah didapatkan hasil terbaik berupa 3 topik. Model 3 topik tersebut dikatakan terbaik karena memiliki nilai perplexity terendah diantara jumlah topik lain yang diuji. 3 topik yang terbentuk dianalisis dan diterjemahkan ke dalam label kategori, yaitu “Rakyat Tolak RUU Cipta Kerja”, “Ucapan Syukur saat Pandemi”, “Kondisi Ekonomi saat Pandemi” dengan jumlah data tweet yang digunakan adalah 24846 data tweet dari 36 akun Twitter politisi.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.