PENGGUNAAN MEDIA LECTORA INSPIRE X.6 UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR AKUNTANSI SISWA SMK MA’ARIF 1
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan Hasil Belajar Akuntansi siswa kelas X AK 2 SMK Ma’Arif 1 Ngluwar Magelang Tahun Ajaran 2012/2013 menggunakan Media Lectora Inspire X.6. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas (Classroom Action Research) dengan subjek penelitian siswa kelas X AK 2 SMK Ma’Arif 1 Ngluwar, Magelang sebanyak 28 siswa yang terdiri dari dua siklus, setiap siklusnya memiliki empat langkah yaitu perencanaan, pelaksanaan, pengamatan, dan refleksi. Teknik pengumpulan data menggunakan observasi, tes, dan dokumentasi. Teknik analisis data yang digunakan adalah statistik deskriptif dengan persentase. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Penggunaan Media Lectora Inspire X.6 dapat meningkatkan Hasil Belajar Akuntansi siswa kelas X AK 2 SMK Ma’Arif 1 Ngluwar Magelang tahun ajaran 2012/2013 yang dibuktikan dengan adanya peningkatan hasil belajar, pada siklus I, yaitu terjadi peningkatan sebesar 60,7% dari data pre test 17,86% dan post test 78,56%. Peningkatan sebesar 64,29% juga terjadi pada siklus II dengan hasil pre test 28,57% dan post test 92,86%. Dari data tersebut dapat diketahui bahwa hasil belajar meningkat sebesar 14,3% yang dihitung dari hasil belajar pada post test siklus I sebesar 78,56% meningkat pada siklus II menjadi 92,86%. Kata kunci: Lectora Inspire X.6, Hasil belajar Akuntansi
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,100 | 0,018 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».