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Enregistrement W2290314487 · doi:10.29303/jpm.v10i2.26

PENGEMBANGAN PERANGKAT PEMBELAJARAN BERBASIS PENDEKATAN SAINTIFIK MODEL GUIDED DISCOVERY DAN EFETIVITASNYA TERHADAP KEMAMPUAN BERPIKIR KREATIF SISWA SMA NEGERI 1 BAYAN

2015· article· id· W2290314487 sur OpenAlexaff
Raden Sumiadi, Dwi Soelistya Dyah Jekti, Jamaluddin Jamaluddin

Notice bibliographique

RevueJURNAL PIJAR MIPA · 2015
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSTEM Education
Établissements canadiensImmunoPrecise (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationPsychologyDiscovery learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan perangkat pembelajaran berbasis pendekatan saintifik dengan model guided discovery dan mengetahui efektivitasnya terhadap kemampuan berpikir kreatif siswa. Perangkat pembelajaran yang dikembangkan terdiri dari Silabus, rencana pelaksanaan pembelajaran (RPP), lembar kegiatan discovery siswa (LKDS), buku ajar siswa (BAS), tes penguasaan konsep (TPK), tes berpikir kreatif (TBK). Pengembangan perangkat pembelajaran menggunakan model 4D dari Tiagrajan, S. Semmel & Semmel yang terdiri dari empat tahap, yaitu tahap define, design, development dan disseminate. Perangkat pembelajaran dikembangkan pada materi sistem pernapasan, hasil pengembangan perangkat pembelajaran selanjutnya dianalisis menggunakan rumus presentase rata-rata dan disesuaikan dengan tabel kriteria validasi. Untuk mengetahui efektivitas perangkat pembelajaran terhadap kemampuan berpikir kreatif siswa, perangkat pembelajaran di ujicoba pada kelompok terbatas di kelas XI IPA 1 dan kelas XI IPA 2 dengan jumlah siswa 47 orang, dan dianalisis menggunakan rumus presentase ketuntasan individu. Kesimpulan hasil penelitian ini antara lain; 1) perangkat pembelajaran yang dikembangkan dikategorikan baik (valid) dan sangat baik (sangat valid) sehingga layak digunakan dalam proses pembelajaran di SMA Negeri 1 Bayan, 2) perangkat pembelajaran efektif dapat meningkatkan kemampuan berpikir kreatif siswa. Kata Kunci: Perangkat Pembelajaran, Pendekatan saintifik, Model guided discovery, Berpikir kreatifAbstract: The purposes of this research are to develop learning device based on scientific approach with guided discovery and to know the effectiveness of peripheral learning to ability of mastering biological concept and creative thinking ability of student. Learning device of developed study consist of Syllabus, plan execution of study, sheet activity of student discovery, book teach student, domination concept of tes, think creatively tes. Developing learning device uses 4D model from Tiagrajan, S. Semmel & Semmel which consist of four steps: difine, disaign, development, and disseminate. The results of developing peripheral learning analyzed using mean precentage criteria which adapted from criteria validation table. To know the effectiveness of the peripheral to mastery bioligical concept and creatively student think ability, the learning device was tested in class XI IPA 1 and class XI IPA 2 with total 47 students. The result was analyzed using percentage formula of individual mastery. In conclusion 1) the developed learning device was categorized good (valid) and very good (very valid) so that it can be used in learning processes in SMAN Bayan 2) the developed learning device is effective to improve the student’s creative thinking.Keywords: learning device, scientific approach, guided discovery, creative thinking.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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