Kalosara Revitalization as an Ethno-Pedagogical Media in the Development of Character of Junior High School Students
Notice bibliographique
Résumé
The aims of the research are (1) to identify types of character through kalosara revitalization as an ethno-pedagogical media in social sciences (IPS) learning at junior high school (SMP), (2) to develop strategy of kalosara revitalization as an ethno-pedagogical media in the development of characters of students, and (3) to develop a model of student character education through kalosara revitalization in IPS learning in SMP as an ethno-pedagogical media. The research is conducted through naturalistic approach. The research subjects are social science teachers at the junior high school, junior high school principals, and local public figures. Data collection is conducted at SMP Negeri 1 Wawotobi representing a heterogenous student group. Data was collected qualitatively using domain and taxonomy analysis models. Research result indicates that: (a) there are 74 values identified and distributed in 18 types of character that can be developed through kalosara revitalization as an ethno-pedagogical media in social sciences learning in junior high school, (b) kalosara revitalization strategy, as an ethno-pedagogical media in the development of characters, is conducted in form of integration in each theme and sub-theme in the syllabus of social sciences subject, (c) The character education development model through kalosara values as an ethno-pedagogical media indicates that there are three strengths of the model, i.e.: it elevates the local culture into national culture, it is a scientific model, and it is easy to understand and implement by teachers and students.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».