PENINGKATAN PRESTASI BELAJAR IPA MATERI ENERGI PANAS DAN BUNYI MELALUI METODE DISKUSI KELOMPOK DI KELAS IV SD NEGERI BINTORO 16 SEMESTER 2 TAHUN PELAJARAN 2015/2016
Notice bibliographique
Résumé
Berdasarkan hasil ulangan mata pelajaran IPA dengan materi energi panas dan energi bunyi yang diikuti oleh 23% yang memperoleh nilai rata-rata kelas 50,8. Dari nilai rata–rata kelas yang hanya 50,8 berarti kemampuan siswa dalam menguasai mata pelajaran IPA masih di bawah Kriteria Ketuntasan Minimal (KKM) yang ditetapkan SD Negeri Bintoro 16 Semester 2 Tahun Pelajaran 2015/2016 untuk kelas IV sebesar 65. Kurang berhasilnya siswa dalam pembelajaran IPA dengan materi energi panas dan energi bunyi ini kemungkinan siswa tidak mampu memahami materi pelajaran, guru dalam proses pembelajaran tidak menggunakan metode, media serta pendekatan pembelajaran yang tepat dan sesuai materi yang disajikan sehingga setiap penanaman konsep dasar kurang dapat dipahami oleh siswa secara sempurna, akhirnya siswa kurang tertarik pada materi pelajaran IPA yang disajikan oleh guru. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan peningkatan prestasi belajar IPA melalui metode diskusi kelompok tentang energi panas dan energi bunyi di kelas IV semester 2. Desain penelitian adalah penelitian tindakan kelas terdiri dari dua siklus yaitu siklus I dan siklus I yang dilaksanakan dalam empat tahap, yaitu perencanaan, tindakan, observasi, dan refleksi. Berdasarkan hasil pembahasan dapat disimpulkan bahwa prestasi belajar siswa tentang energi panas dan bunyi melalui metode diskusi kelompok di kelas IV SD Negeri Bintoro 16 ada peningkatan dari siklus I ke siklus II. Peningkatan ini dapat diketahui dari hasil tes siklus I sebesar 60,8% dan siklus II sebesar 82,6%, ada peningkatan sebesar 21,8% dan nilai rata-rata ketuntasan klasikal lebih dari 65% dari jumlah siswa.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,157 | 0,039 |
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 ».