Implementation of Project-Based Learning (PjBL) Assisted by E-Learning through Lesson Study Activities to Improve the Quality of Learning in Physics Learning Planning Courses
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to improve the quality of learning in physics learning planning courses through the implementation of Project Based Learning (PjBL) assisted by E-Learning through Lesson Study activities. This type of research was qualitative research through the stages of Lesson Study activities. Subjects in this study were the 5th-semester students who program 11 physics learning planning subjects in the 2018-2019 academic year in the Department of Physics Education, University of Papua. The research data was obtained through the student learning outcomes test instrument that was given after the submission of each topic of study, observation sheet of student activities, interview guidelines, documentation in the form of video recordings during open class implementation, and student response questionnaire. Data were analyzed through Rasch modeling with the help of the Winstep application to analyze student responses after learning. Lesson Study activities consist of three phases of activities, namely Plan, Do, and See. In the Plan stage discussions with the team of lecturers were held to develop Chapter Design and Lesson Plan. In the Do stage, the model lecturer based on the tools that have been prepared does learning. In the See stage, the reflection was done to find out weaknesses and strengths during learning which is then followed up on further learning. The results showed that student-learning outcomes increased student responses to good learning and learning atmosphere seemed very fun. Therefore, it can be concluded that through the implementation of PjBL assisted E-Learning through Lesson Study activities can improve the quality of learning in physics learning planning subjects.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».