Supervisi Akademik untuk Meningkatkan Kemampuan Guru SMK Kharisma Nusantara Purwakarta dalam Membuat Perangkat Pembelajaran Berbasis Pemecahan Masalah
Notice bibliographique
Résumé
Proses pembelajaran abad 21 yang harus dikembangkan oleh guru pada diri siswa, diantaranya: (1) kemampuan kemampuan memecahkan masalah, 2) berkomunikasi (3) kritis dan kreatif dan (4) kemampuan berkolaborasi dikenal dengan istilah 4C. Model Problem Based Learning (PBL) merupakan salah satu model pembelajaran yang dapat meningkatkan kemampuan 4C siswa terutama kemampuan memecahkan masalah. Hasil pembinaan pada guru SMK Kharisma Nusantara Purwakarta tahun sebelumnya, melalui observasi, angket dan studi dokumentasi, menunjukkan sebagian guru belum menggunakan model PBL dalam perangkat pembelajaran, terutama dalam Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP). Oleh karena itu, perlu adanya supervisi akademik khususnya pembinaan, dengan menggunakan model supervisi klinis yang dilakukan oleh pengawas sekolah, supaya guru melaksanakan pembelajaran model PBL. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian tindakan sekolah mengunakan sistem spiral refleksi model Kemmis dan Mc Taggart yang dimodifikasi. Strategi/metode kerja/teknik pembinaan yang digunakan dari siklus I sampai siklus II menerapkan model supervisi klinis. Hasil pembinaan pada siklus I menunjukkan bahwa, aktivitas guru SMK Kharisma Nusantara Purwakarta dalam membuat RPP berbasis PBL masih perlu ditingkatkan. Oleh karena itu, kemampuan dan keahlian serta aktivitas guru pada siklus I, perlu ditingkatkan dan harus diperbaiki pada siklus II. Siklus II, mengakhiri proses pembinaan pada guru melalui supervisi klinis, dengan indikator kemampuan dan keahlian serta aktivitas guru sudah diatas 85%. Kata kunci : Supervisi Akademik, Kemampuan, Rencana Pelaksanaan Pembelajaran, Problem Based Learning
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».