Penerapan Reward and Punishment melalui Tata Tertib Sistem Point dalam Meningkatkan Kualitas Pendidikan Karakter
Notice bibliographique
Résumé
Dalam UU Sisdiknas No. 20 tahun 2003 pasal 1 ayat 1 bahwa Pendidikan adalah usaha sadar dan terencana untuk mewujudkan suasana belajar dan proses pembelajaran agar peserta didik secara aktif mengembangkan potensi dirinya untuk memiliki kekuatan spiritual keagamaan, pengendalian diri, kepribadian, kecerdasan, akhlak mulia, serta keterampilan yang diperlukan dirinya, masyarakat, bangsa dan Negara. Namun fakta di lapangan menunjukkan masih banyak permasalahan yang jauh dari harapan baik itu dari peserta didik Penyimpangan berbagai norma agama dan sosial kemasyarakatan dalam bentuk kurang hormat pada guru dan pegawai, kurang disiplin waktu, kurang mengindahkan peraturan, kurang memelihara keindahan dan kebersihan lingkungan, perkelahian antar pelajar, narkoba, berkeliaran di jalanan, di terminal bus, di stasiun, di mall dan tempat-tempat wisata saat jam pelajaran dan sebagainya hasil penelitian disimpulkan bahwa pemberian reward and punishment melalui tata tertib sistem point sangat efektif dalam meningkatkan kualitas karakter peserta didik dan direkomendasikan yakni 1. Pihak Madrasah, Khususnya kepala madrasah dan guru, hendaknya selalu berupaya mengevaluasi penerapan reward and punishment melaui tata tertib sistem point 2. Kementerian Agama hendaknya membuat kebijakan pada semua madrasah.3. Peserta didik penerapan reward akan memberikan semangat dan motivasi, punishment bagi peserta didik di jadikan sebagai filter atau kontrol tidak melakukan pelanggaran pada tata terib madrasah sehingga menjadi peserta didik memiliki kepribadian yang baik.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,007 |
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.
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 ».