PENDAMPINGAN TERPADU BERBASIS KAJI TINDAK PEMBELAJARAN BAGI GURU-GURU SAMA DI KABUPATEN KLUNGKUNG DAN KARANGASEM
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mutu pendidikan pada jenjang SMA di Kabupaten Klungkung dan Karangasem masih rendah. Hal ini tercermin dari hasil capaian ujian nasional yang belum optimal, yaitu beberapa kompetensi siswa < 60. Untuk meningkatan mutu pendidikan ini dilakukan Penerapan Model Pendampingan Terpadu Berbasis Kaji Tindak Pembelajaran. Sasaran progam pengabdian PM-PMP ini meliputi guru-guru mata pelajaran SMA yang di-UN- kan, kepala SMA, dan pengawas SMA di Kabupaten Klungkung dan Karangasem. Model pendampingan ini mencakup empat kegiatan pokok, yaitu: (1) diklat pendalaman materi pelajaran, pembelajaran inovatif dan asesmen, lesson study, manajemen sekolah, dan supervisi pendidikan; (2) lesson study di sekolah sampel; (3) evaluasi keefektivan model; dan (4) FGD tindak lanjut pengembangan mutu pendidikan. Hasil penerapan model ini adalah sebagai berikut. Guru, kepala sekolah, dan pengawas memberi respon positif terhadap pelaksanan diklat dan lesson study. Guru-guru dapat melaksanakan lesson study dengan baik. Guru-guru sudah mulai terbuka dengan pembelajaran yang dilakukan. Mereka sangat merasakan manfaat lesson study bahwa pembelajaran yang dirancang dan direfleksikan secara bersama-sama akan lebih baik dibandingkan apabila dilakukan sendiri. Efektivitas pembelajaran, juga ditunjukkan oleh respon positif dari sebagian besar siswa. Melalui lesson study, kepala sekolah dan pengawas dapat mengadakan supervisi langsung terhadap dokumen perangkat pembelajaran dan pembelajaran riil di kelas. Untuk itu, direkomendasikan agar model ini dapat dilanjutkan dan diperluas sasarannya mencakup pendidikan dasar dan menengah.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découle