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Enregistrement W2779311972 · doi:10.26877/jmp.v6i2.1999

IMPLEMENTASI BUDAYA MUTU DI SEKOLAH DASAR ISLAM TERPADU (SDIT) AL ISLAM KABUPATEN KUDUS

2017· article· id· W2779311972 sur OpenAlexaff
Khotibul Umam, Sudharto Sudharto, Noor Miyono

Notice bibliographique

RevueJurnal Manajemen Pendidikan (JMP) · 2017
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Character Development
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Budaya mutu bukanlah sesuatu yang bersifat instan dan terjadi begitu saja, tetapi melalui proses perjuangan yang relatif panjang dengan berbagai tantangan dan bahkan resistensi yang dihadapiFokus penelitian ini adalah: (1) bagaimamana implementasi budaya mutu (2) bagaimana evaluasi budaya mutu ; dan (3) bagaimana kendala budaya mutu di SDIT Al Islam Kudus. Sedangkan tujuan penelitian ini adalah:(1) mendeskripsikan dan menganalisis pelaksanaan budaya mutu; (2) mendeskripsikan dan menganalisis evaluasi budaya mutu; dan (3) mendeskripsikan dan menganalisis kendala budaya mutu.Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif yang menghasilkan data deskriptif. Prosedur pengumpulan datanya melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Sedangkan teknik analisis data yang digunakan adalah: (1) pengumpulan data, (2) reduksi data, (3) sajian data, dan (4) penarikan simpulan.Hasil penelitian ini meliputi: (1) implementasi budaya mutu yang mencakupi pembelajaran aktif, inovatif, kreatif, efektif, dan menyenangkan; (2) faktor pendukung dan penghambat implementasi budaya mutu; dan (3) dampak implementasi budaya mutu yang mencakupi terciptanya pembelajaran yang menyenangkan; terciptanya kondisi belajar yang menarik dan menambah semangat belajar; meningkatnya nilai-nilai karakter; dan meningkatnya prestasi belajar.Simpulan penelitian ini adalah implementasi budaya mutu memiliki dampak positif untuk meningkatkan mutu pendidikan. Oleh karena itu, disarankan: (1) budaya mutu perlu diimplementasikan dalam setiap lingkungan sekolah; (2) implementasinya perlu memperhatikan faktor pendukung dan penghambat; dan (3) bagi pihak terkait hendaknya memberikan dukungan pada implementasi budaya mutu.

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)0,005
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,005

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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