ادیب انگلش ٹیچرز کی غزلیات
کتب کو مرتب کرنے کا سلسلہ قدیم زمانے سے چلا آ رہا ہے ایسی کتب کے بے شمار پہلو اور فوائد ہیں۔پہلی بات کہ کسی خاص موضوع پر بہترین تخلیقات پڑھنے کو ملتی ہیں۔دوسری بات بہت سارے تخلیق کاروں کے بارے میں معلومات ایک ہی کتاب میں سے مل جاتی ہیں ،تیسری بات مرتب کنندہ کے مزاج کے بارے میں پتہ چلا جاتا ہے۔چوتھی بات وہ تخیق کار جن کی تخلیق کا دائرہ زیادہ وسیع نہیں ہوتا۔جس کے باعث وہ اپنے کاتم کو شائع کروانے سے قاصر ہوتے ہیں۔ان کی کاوشوں کو محفوظ کر لیا جاتا ہے۔ایسی ہی ایک کوشش چوہدری نذیر احمد ارمان نے بھی کی ہے۔آپ نے پنجاب بھر کے انگریزی پڑھانے والے اساتذہ کرام کی تخلیق کردہ غزلیات میں سے انتخاب کرکے ایک کتاب ادیب انگلش ٹیچرز غزلیات مرتب کی ہے۔اس کتاب میں سولہ اساتذہ کرام کی غزلیات کو شامل کیا ہے۔اس کتاب کے شعری محاسن کچھ اس طرح سے ہیں:
ارمان صاحب نے کتاب کا نام جو تجویز کیا ہے۔وہ کسی بھی لحاظ سے ادب کے ساتھ مطابقت نہیں رکھتا۔پہلی نظر میں کتاب پڑھنے والا کتاب کے نام اور سر ورق کی تصویر دیکھ کر چونک جاتا ہے۔بادی النظر میں تصویر سے ایسا محسوس ہوتا ہے کہ اس کتاب میں پڑھانے کے طریقہ کار کے بارے میں بتایا گیا ہوگا۔
کتاب کا آغاز حسب روایت حمد باری تعالیٰ سے کیا گیا ہے۔اگر دنیا کے تمام درخت قلم اور سمندروں کاپانی سیاہی بن جائے تو اس خدا کی تعریف ختم نہیں ہوگی۔
بن جائیں گر قلم دنیا کے ہر شجر سے
سیاہی بنے سمندر پھر سات اور بحر سے
لکھنے لگیں وہ ہر دم تعریف اس خدا کی
Model pembelajaran mempengaruhi motivasi dan hasil belajar Biologi siswa sekolah menengah atas. Berdasarkan observasi awal, diketahui bahwa pembelajaran Biologi di kelas X-1 SMA Negeri 7 Malang memiliki beberapa ciri, yaitu (1) motivasi belajar siswa cenderung kurang, (2) dalam menyelesaikan suatu tugas, siswa dengan karakteristik yang sama cenderung mengelompok sehingga terbentuk kelompok homogen yang tidak seimbang di kelas, dan (3) metode ceramah yang diterapkan oleh guru tidak menarik minat siswa sehingga mempengaruhi hasil belajarnya. Berdasarkan kondisi tersebut maka dilakukan penelitian dengan menggunakan pembelajaran kooperatif model Group Investigation (GI) untuk meningkatkan motivasi dan hasil belajar Biologi siswa. Jenis penelitian ini adalah penelitian tindakan kelas dengan menggunakan pendekatan kualitatif dan dirancang dalam dua siklus. Hasil penelitian menunjukkan penerapan pembelajaran kooperatif model GI dapat meningkatkan motivasi dan hasil belajar Biologi siswa. Motivasi belajar siswa meningkat sebesar 31, 48% yaitu dari 46, 15% dengan kategori cukup pada siklus I menjadi 77, 63% dengan kategori baik pada siklus II. Hasil belajar siswa juga mengalami peningkatan, terlihat dari nilai rata-rata siswa sebesar 81, 94% pada siklus I menjadi 89, 18% pada siklus II dan siswa yang tuntas belajar juga mengalami peningkatan dari 79, 49% pada siklus I menjadi 97, 44 % pada siklus II. Hasil angket juga menunjukkan bahwa siswa menyukai dan lebih termotivasi untuk belajar Biologi setelah mengikuti pembelajaran dengan pembelajaran kooperatif model GI.
Sentiment Analysis is currently one of the most studied research fields. Its aim is to analyze people‟s sentiments, opinions, attitudes etc., towards different elements such as topics, products, individuals, organizations, and services. Sentiment analysis can be achieved by machine learning or lexical based methodologies or a combination of both. Recent research shows that domain specific lexicons perform better as compared to domain independent lexicons. In an effort to improve the performance of domain independent lexicons, this research incorporates machine learning with a lexical based approach, introducing a new approach called SWIMS, to determine the feature weight based on a well-known general-purpose sentiment lexicon, SentiWordNet. Support vector machine is used to learn the feature weights and an intelligent model selection approach is employed in SWIMS in order to enhance the classification performance. The features are selected based on their subjectivity and the effects of feature selection with respect to their part of speech information are studied extensively. Seven benchmark datasets have been used in this research, including large movie review dataset, multi-domain sentiment dataset and Cornell movie review dataset, all of which are freely available online for research purposes. In-depth performance comparison is conducted with the state of the art machine learning approaches, lexical based methodologies, and other tools used for sentiment detection. The proposed SWIMS approach attained accuracy, precision, recall and f-measure values of 83.06%, 83.30%, 82.83% and 83.03% respectively, averaged over the seven datasets. The evaluation of performance measures proves that the proposed approach outperforms other techniques for sentiment analysis.