Inflementasi Kurikulum Satuan Pendidikan Dalam Menumbuhkembangkan Kecerdasan Majemuk (Multiplate Intelligence)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAK Teori kecerdasan majemuk ini, merupakan salah satu teori yang saat ini sedang menjadi perhatian semua kalangan, lebih-lebih para orang tua dan para pendidik tampaknya begitu antusias untuk mendalaminya bahkan untuk menerapkannya dalam rangka menumbuhkembangkan kecerdasan anak. Mengacu pada teori kecerdasan majemuk, bahwa sesungguhnya setiap anak dilahirkan cerdas. Inilah paradigma baru pendidikan yang sedang berkembang di dunia. Menurut Dr Thomas Amstrong, pakar pendidikan dari Amerika setiap anak dilahirkan dengan membawa potensi yang memungkinkan mereka untuk menjadi cerdas. Sifat yang menjadi bawaan itu antara lain adanya keingintahuan, daya eksplorasi terhadap lingkungan, spontanitas, vitalitas, dan fleksibilitas. Setiap individu memiliki delapan kecerdasan, yang meliputi : (1) Linguistic intelligence (word smart); (2) Logical-mathematical intelligence (number/reasoning smart); (3) Spatial intelligence (picture smart); (4) Bodily-Kinesthetic intelligence (body smart); (5) Musical intelligence (music smart); (6) Interpersonal intelligence (people smart); (7) Intrapersonal intelligence (self smart). Dari ketujuh kecerdasan sebagaimana dikemukakan di atas, pada dasarnya setiap kecerdasan memiliki keunikan masing-masing. Menurut Gardner bahwa setiap kecerdasan dalam upaya mengelola informasi bekerja secara spasial dalam sistem otak manusia. Tetapi pada saat mengeluarkannya, ke delapan jenis kecerdasan itu bekerjasama untuk menghasilkan informasi sesuai yang dibutuhkan Kata Kunci: Kecerdasan Jamak, Pebelajaran Berbasis KTSP
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,019 |
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 ».