The Relationship between Learning Effectiveness, Teacher Competence and Teachers Performance Madrasah Tsanawiyah at Serang, Banten, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the problem is limited factors relating to the learning effectiveness and teacher competence in improving the teacher performance. Therefore, this study will try to get explanations from some main issues which include the learning effectiveness issue, and teacher competence to increase teacher performance in Madrasah Tsanawiyah at Serang, Banten, Indonesia. The goal in this research is to get facts about correlation and to see the levels of effectiveness learning and teacher competence as well as the teacher performance in Madrasah Tsanawiyah at Serang, Banten, Indonesia. This research is directed in describing and analyzing the data findings in depth are using the quantitative analysis methods of descriptive and inferential. Collecting data is using the instrument, about the instrument is used as a primary assessment way to collect the information about factors of effectiveness learning, teacher competence, and teacher performance. The samples are 150 Teacher in Madrasah Tsanawiyah at Serang, Banten, Indonesia. The results of this research is there is a relationship between learning effectiveness and teacher performance, there is a relationship between teacher competence and teacher performance, the results of this study can be concluded that increasing teacher performance can be carried out in the presence of learning effectiveness and teacher competence in the Madrasah Tsanawiyah, teachers who have the good performance seen from an process of learning effectiveness as well as the teacher competency.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».