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Enregistrement W2241627967 · doi:10.29303/jpm.v4i1.181

IMPLEMENTASI TEKNIK JIGSAW DALAM PEMBELAJARAN GEOMETRI SEBAGAI UPAYAMENINGKATKAN HASILBELAJAR DAN KEMANDIRIAN BELAJAR SISWA KELAS IX SMU NEGERI 1 DEPOKYOGYAKARTA

2009· article· id· W2241627967 sur OpenAlexaff
Endah Retnowati, Jailani Jailani

Notice bibliographique

RevueJURNAL PIJAR MIPA · 2009
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSTEM Education
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJigsawHumanitiesMathematics educationPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstrak. Penelitian tindakan kelas ini bertujuan untuk meningkatkan hasil belajar dan kemandirian belajar siswa melalui teknik pembelajaran jigsaw. Subjek penelitian ini adalah 36 siswa kelas XI Jurusan IPA SMU Negeri1 Depok, Yogyakarta. Langkah-langkah penelitian tindakan kelas mengacu pada model Kemmis dan McTaggart dimana setiap siklus tindakan meliputi perencanaan, tindakan, observasi, dan refleksi. Instrumen penelitian terdiridari lembar pengamatan pelaksanaan pembelajaran dan pengamatan terhadap partisipasi siswa, kuis, angket kemandirian belajar, angket sikap siswa dan wawancara. Penelitian ini terlaksana dalam 2 siklus. Hasil penelitianmenunjukkan bahwa pembelajaran geometri dengan menerapkan teknik jigsaw dapat meningkatkan hasil belajar siswa, yaitu sebanyak 78.13% siswa tuntas belajar pada siklus 2 dengan adanya tindakan antara lain visualisasimateri dengan software CABRI, pemberian bimbingan atau petunjuk dalam mengaktifkan proses kognitif siswa untuk memahami materi, memvisualisasikan konsep melalui gambar yang menarik menggunakan presentasi dengan software CABRI dan melibatkan siswa dalam penilaian kuis. Sebelum siklus 1, sebanyak 32.26% siswa mampunyai kemandirian belajar kualifikasi atas dan setelah siklus 2 meningkat menjadi 37.93% siswa. Peningkatan kemandirian belajar terlihat menonjol terutama dalam hal menumbuhkan motivasi belajar, merumuskan tujuan belajar dan mengevaluasi hasil belajarnya.Kata Kunci: Jigsaw, hasil belajar matematika, kemandirian belajarAbstract. The classroom action research has been done to improve performance and self-regulated learning through a jigsaw learning technique. The subject was 36 grade 11 students majoring in Natural Science; at a publichigh school namely SMU Negeri 1 Depok, Yogyakarta, Indonesia. The classroom action research followed the model introduced by Kemmis and McTaggart, in which a cycle consist four steps: planning, action, observationand reflection. The instruments to collect the data were observation sheets of learning activity and students’ participation during learning, quizzes, questionnaire of self-regulated learning and attitude, as well as interviewsheet. There were two cycles of learning in the research. The result indicated that the geometry lesson implementing the jigsaw technique 78.13% students master the learning competence after the second cycle. Specifically, the actions were visualization to be learnt material using CABRI application, giving guidance or hint to activate students’ cognitive process while understanding material, using interactive pictures when presenting aconcept and involved students when marking the quizzes’ results. The percentage of students who had selfregulated learning on high level in the first and second cycles were 32.26% and 37.93% respectively. The improvement of self-regulated learning was mostly in self learning motivation, defining learning goals and selflearning evaluation.Keywords: jigsaw, mathematics learning performance, self-regulated learning

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,011

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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