The Integration of Character Values in the Teaching of Economics: A Case of Selected High Schools in Banjarmasin
Notice bibliographique
Résumé
Character education is currently an international issue and schools are deeply involved in its dissemination. In Indonesia, teachers have been introduced to various methods and techniques of how to integrate character values with subject-matter content during teaching-learning processes. Since teaching character values together with subject matter content is a new aspect for the Indonesian schools, there is limited research on how Indonesian schools have performed in this line. Thus, the present study aimed to discover how teachers integrate character values with other subject matter during classroom sessions (i.e., during teaching and learning). The respondents were economics teachers from a few selected high schools in Banjarmasin. A qualitative method was used for data collection and analysis, while interviews and classroom observations were used as major techniques for the data collection. The findings revealed that teachers were capable of identifying character values appropriate for integration with subject matter; however, the studied respondents appeared to be limited in skills, and were hesitant in applying the correct methods during the teaching-learning processes. Following such findings, it is recommended that this study is used as a reference in the teaching of character values, mostly by economics teachers in schools across Indonesia. This is fundamental because character education is essential to the current Indonesian education system. To integrate character values while teaching subject matter content is one of the roles a teacher should perform in building quality and trusted human resource.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».