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Enregistrement W2917068111 · doi:10.21009/jrpk.041.03

PENGARUH MODEL PEMBELAJARAN KOOPERATIF CONCEPTUAL UNDERSTANDING PROCEDURES (CUPs) TERHADAP HASIL BELAJAR KIMIA

2014· article· id· W2917068111 sur OpenAlexaff
Bagus Subarkah, Nurbaity Nurbaity, Darsef Darwis

Notice bibliographique

RevueJRPK - Jurnal Riset Pendidikan Kimia · 2014
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Methods and Outcomes
Établissements canadiensImmunoPrecise (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsMathematicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh pembelajaran kooperatif Conceptual Understanding Procedures terhadap hasil belajar kimia siswa pada materi kesetimbangan kimia. Penelitian ini dilakukan di SMAN 100 Jakarta pada semester 1 tahun ajaran 2012/2013. Metode penelitian yang digunakan adalah Quasi Eksperimen tipe Pos test-only Exp & Control Group Design. Sampel pada penelitian ini merupakan siswa-siswi kelas XI IPA 1 dan XI IPA 2 yang dipilih secara purposive sampling untuk mendapatkan kelas eksperimen dan kontrol. Instrumen yang digunakan adalah tes berupa soal pilihan ganda yang sudah valid dengan lima alternatif jawaban. Uji prasyarat analisis yang digunakan adalah uji normalitas dengan uji Kolmogorov–Smirnov dan uji homogenitas dengan uji Fisher. Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh data berdistribusi normal dan data kedua kelompok sampel mempunyai varian yang sama atau homogen. Pengujian hipotesis menggunakan uji t separated varians. Hasil analisis data untuk uji hipotesis hasil belajar kimia siswa diperoleh thitung 2,35 > ttabel 1,67 pada taraf signifikansi 0,05 artinya terdapat pengaruh yang signifikan pembelajaran kooperatif Conceptual Understanding Procedures terhadap hasil belajar kimia siswa. Kata kunci : Hasil Belajar Siswa, Pembelajaran kooperatif, Conceptual Understanding Procedures, Quasi Eksperimen.

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)0,004
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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,007

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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