MODEL PENDIDIKAN KARAKTER KEWIRAUSAHAAN DI SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACK One of the strengths of Vocational High School compared to the general school is the students trained to be entrepreneur. To support it, the learning model that needs to be developed is the character education for entrepreneurship. The purpose of this research is to gain the appropriate learning model to support character education for entrepreneurship.This study was conducted by using grounded theory approach at Depok 2 Vocational High School, Sleman, Yogyakarta. The reserach subject was chosen by using snowball sampling technique through the setting of place, respondent and activitiy. Data analysis technique was using Miles & Hubberman model. The result of the reserach showed that learning models to enhance character education for entrepreneurship at Depok 2 Vocational High School was using (a) role modelling,(b) Integrating learning inside and outside the classroom, (c) school culture assimilization, (d) strengtening. This school needed to develop the learning model for entrepreneurship education which was synergic between character education and entrepreneurship learning. The integration was implmented by accomodating intervention: cultur:structure and figure. The implementation covered: (1) classroom learning, (2) co curricul extracurricular, (3) learning through school culture, and (4) learning activities at home and in the community. Keywords: learning model, entrepreneurial character, vocational high school ABSTRAK
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,002 |
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 ».