Peningkatan Aktivitas Belajar dan Pemahaman Konsep Fisika melalui Model Discovery Learning pada Konsep Getaran Harmonis di Kelas X MIPA 2 SMAN 3 Kota Bengkulu
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan di SMAN 3 Kota Bengkulu pada seluruh siswa kelas X MIPA 2 yang berjumlah 36 siswa. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan peningkatan aktivitas belajar dan pemahaman konsep siswa pada konsep Getaran Harmonis. Penelitian ini dilakukan dalam 4 tahap yaitu perencanaan, pelaksanaan tindakan, observasi, dan refleksi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa aktivitas belajar siswa pada siklus I dengan rata-rata skor 24 dalam kategori cukup, siklus II sebesar 28 dalam kategori aktif, dan siklus III sebesar 30 dalam kategori aktif. Hasil Pemahaman konsep fisika pada siklus I diperoleh daya serap sebesar 74,44% dan ketuntasan pemahaman konsep fisika sebesar 52,78 (belum tuntas), meningkat pada siklus II diperoleh daya serap siswa sebesar 77,71% dan ketuntasan pemahaman konsep fisika 77,78% ( tuntas), dan meningkat lagi dibandingkan siklus I dan II yaitu pada siklus III diperoleh daya serap 83,08% dan ketuntasan pemahaman konsep fisika 94,44% (tuntas). Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa penerapan model discovery learning dapat meningkatkan aktivitas dan pemahaman konsep fisika.Kata kunci: Pendekatan Saintifik, Model Pembelajaran Discovery Learning, Aktivitas Belajar Siswa, Pemahaman Konsep Fisika
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,006 |
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 ».