ANALISIS PELAKSANAAN PRAKTIKUM MENGGUNAKAN KIT IPA FISIKA DI SMP SE-KECAMATAN SOJOL KABUPATEN DONGGALA
Notice bibliographique
Résumé
Telah dilakukan analisis terhadap 10 guru yang mengajar mata pelajaran IPA fisika kelas VII, kelas VIII dan IX di 10 SMP Negeri di se-kecamatn Sojol. Responden tersebut dipilih dari sekolah yang memiliki laboratorium dan tidak memiliki laboraturium IPA. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pelaksanaan praktikum menggunakan KIT IPA fisika di Sekolah Menengah Pertama se-Kecamatan Sojol. Data penelitian ini dikumpulkan menggunakan kuisioner dan dianalisis secara deskriptif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa persentasi pelaksanaan praktikum menggunakan KIT IPA Fisika sangat kurang. Berbagai hal yang menyebabkan rendahnya persentasi pelaksanaan praktikum ini yaitu :1) intensitas guru dalam mengikuti pelatihan laboratorium masih kurang, 2) ketersediaan alat dan bahan praktikum masih kurang, 3) materi pelajaran IPA cukup padat sehingga guru lebih memilih metode ceramah, 4) tujuan pembelajaran sulit dicapai melalui praktikum 5) dibutuhkan waktu khusus untuk persiapan sebelum praktikum dilaksanakan, 6) waktu pelaksanaan praktikum dalam jam tatap muka selalu tidak mencukupi,7) pemahaman guru terhadap konsep serta penggunaan alat-alat praktikum masih rendah, 8) guru sulit merancang LKS sendiri, 10) tidak adanya laboran dan laboratorium yang dapat membantu pelaksanaan praktikum IPA fisika. Kata Kunci: Praktikum Fisika, Sekolah Menengah Pertama (SMP) se-Kecamatan Sojol dan KIT IPA Fisika
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».