PENGEMBANGAN MODEL SUPERVISI AKADEMIK UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PEMBELAJARAN PADA SMK BIDANG KEAHLIAN BISNIS DAN MANAJEMEN DI KOTA BANDUNG
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bermaksud untuk mengembangkan model supervisi akademik untuk meningkatkan kualitas pembelajaran pada Sekolah Menengah Kejuruan Bidang Keahlian Bisnis dan Manajemen di kota Bandung. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini yaitu sebuah model supervisi akademik yang bisa diimplementasikan oleh kepala sekolah dan pengawas untuk meningkatkan kualitas pembelajaran yang dilakukan oleh guru. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian dan pengembangan atau Research and Develpoment (R & D). Penelitian dan pengembangan adalah suatu proses atau langkah-langkah untuk mengembangkan suatu produk baru atau menyempurnakan produk yang telah ada. Tahapan dalam penelitian dan pengembangan (R&D) dalam penelitian ini secara operasional terdiri dari: 1) Penelitian dan pengumpulan data; 2) Perencanaan; 3) Pengembangan Model ; 4) Validasi Model ; 5) Revisi Model ; 6) Uji Coba Model; 7) Revisi Model; 8) Uji Coba Lebih Luas; dan 9) Revisi Model Akhir. Berdasarkan existing condition dan kerangka acuan pengembangan model, maka rancangan model supervisi dalam penelitian ini mengikuti tahapan kegiatan yang merupakan siklus yang terdiri atas tahapan-tahapan : 1) Perencanaan Program Supervisi, 2) Tahap Pertemuan Awal, 3) Pemberian Motivasi dan Pembentukan Mindset, 4) Persiapan Supervisi, 5) Peer Group Supervision, 6) Evaluasi, 7) Tindak Lanjut, 8) Pemantauan Pelaksanaan Tindak Lanjut. Kata Kunci : Supervisi Akademik, Kualitas Pembelajaran
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 découle