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Enregistrement W2905039954 · doi:10.23917/jmp.v13i2.6399

Manajemen Kurikulum dan Pembelajaran Komputer dan Jaringan Dasar di SMK

2019· article· id· W2905039954 sur OpenAlexaff
Nur Awalludin, Djalal Fuadi

Notice bibliographique

RevueManajemen Pendidikan · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Curriculum and Learning Methods
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesComputer sciencePhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk (1) Mendiskripsikan Perencanaan KurikulumPembelajaran Komputer dan Jaringan dasar di SMK Negeri 2 Sragen. (2)Mendiskripsikan Pelaksanaan Pembelajaran Komputer dan Jaringan dasar di SMKNegeri 2 Sragen. (3) Mendiskripsikan Penilaian Kurikulum Komputer dan Jaringandasar di SMK Negeri 2 Sragen.Penelitian ini menggunakan metode penelitiankualitatif yang dilakukan di SMK Negei 2 Sragen. Subyek utama dalam penelitianadalah kepala sekolah dan guru. Teknik pengumpulan data yang dipergunakan dalampenelitian ini adalah observasi, wawancara dan dokumentasi. Teknik analisis datadalam penelitian ini menggunakan model analisis yaitu pengumpulan data, reduksidata, dan penyajian data serta kesimpulan. Keabsahan data dalam penelitian dengan trianggualsi.Hasil dari penelitian ini adalah: (1) perencanaan pembelajaran Komputerdan Jaringan Dasar di SMK Negeri 2 Sragen dilaksanakan dengan cara menyiapkanperangkat pembelajaran berupa, Silabus, Program Tahunan, Program Semester danrancangan pelaksanaan pembelajaran (RPP). (2) Pelaksanaan pembelajaran Komputerdan Jaringan Dasar di SMK Negeri 2 Sragen dilaksanakan dengan menggunakanberbagai macam metode pembelajaran. Metode pembelajaran yang digunakan antaralain model pembelajaran dengan ceramah, diskusi kelompok, demonstrasi sertasimulasi. Peran guru dalam pembelajaran Komputer dan Jaringan Dasar sebagaifasilitator, sedangkan siswa berperan aktif dalam proses pembelajaran. (3) penilaiankurikulum Komputer dan Jaringan Dasar dilaksanakan oleh kepala sekolah melaluikegiatan supervisi untuk mengetahui ketercapaian kurikulum serta sebagai acuandalam melakukan tindak lanjut perbaikan.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0460,010

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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