Upaya Meningkatkan Hasil Belajar IPA Siswa dengan Menggunakan Metode Demonstrasi pada Kelas VI SD Negeri 01 Durian Tinggi Kecamatan Kapur IX Kabupaten Lima Puluh Kota
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to improve student learning outcomes in class VI State Elementary School 01 Durian Tinggi, because so far classical learning models have not been able to improve student learning outcomes. Data collection is carried out by observation, tests, and observation sheets. The results of the observations are then analyzed and made as an action planning material in the next cycle and then processed in order to draw conclusions. Based on preliminary observations, the initial data obtained about student learning outcomes is that 4 people get very good grades, 7 people get good grades, 20 people get pretty good grades and 1 person gets bad grades. Then the average grade obtained is 73.125. After being implemented in the first cycle, 10 people got very good grades, 15 people got good grades, 6 people got good grades and 1 person got bad grades. The average score of students in cycle I was 78.75. And after implementing the second cycle, 12 people get very good grades, 21 people get good grades, and no one gets good enough grades and less grades. The average score of students in cycle II is 83.98. Based on the results above we can conclude that student learning outcomes have experienced a very good improvement.Implications of the results of Classroom Action Research (CAR) by using the Demonstration method can improve the students’ learning outcomes and also have a positive effect on the activities of class VI students of SDN 01 Durian Tinggi.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».