Keberadaan dan Kompetensi Tenaga Kependidikan di SMA Negeri Sekabupaten Blitar
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui keberadaan dan kompetensi Tenaga Kependidikan di SMA Negeri sekabupaten Blitar. Penelitian ini menggunakan metode evaluasi dengan model discrepancy. Responden penelitian berjumlah 45 orang, terdiri dari 3 Kepala Tenaga Administrasi Sekolah; 18 Tenaga Administrasi Sekolah dan 24 petugas layanan khusus. Pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan angket. Analisis data dilakukan secara deskriptif kuantitatif. Dari penelitian ini diperoleh kesimpulan sebagai berikut: (1) Keberadaan Kepala Tenaga Administrasi Sekolah di SMA Negeri sekabupaten Blitar masih belum memadai (43,86%) namun kualifikasi akademiknya sudah memadai (S.1 dan S.2) serta memiliki sertifikat; (2) Keberadaan Tenaga Administrasi Sekolah di SMA Negeri sekabupaten Blitar belum memadai (39,98%) namun kompetensi sudah memadai (72,22%); (3) Keberadaan petugas layanan khusus di SMA Negeri sekabupaten Blitar sudah memadai walaupun masih berstatus PTT (66,67%) dengan kompetensi yang sudah memadai (60%).
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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».