Penerapan Model Pmbelajaran Think Pair Share Untuk Meningkatkan Motivasi Belajar Sosiologi Siswa Kelas XI IPS SMA N 2 Batang Anai
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh rendahnya motivasi belajar siswa di SMA Negeri 2 Batang Anai khususnya pada kelas XI IPS 2. Berdasarkan hal tersebut upaya yang cocok untuk meningkatkan motivasi belajar siswa dengan adanya rancangan pembelajaran yang tepat, yaitu dengan menggunakan model Think Pair Share. Tujuan penelitian ini adalah mendiskripsikan penerapan model pembelajaran Think Pair Share dalam meningkatkan motivasi belajar kelas XI IPS SMA Negeri 2 Batang Anai. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan dengan dua siklus. Siklus pertama dilakukan dua kali pertemuan dan siklus kedua dilakukan dua kali pertemuan. Setiap siklus terdiri dari 4 tahap kegiatan yaitu perencanaan, tindakan, pengamatan dan refleksi. Subjek penelitian adalah siswa kelas XI IPS 2 SMA Negeri 2 Batang Anai yang berjumlah 32 orang. Pada penelitian ini peneliti menetapkan batasan keberhasilan pemahaman kosep siswa pada kategori baik level tengah yaitu 70%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Penerapan Model Pembelajaran Think Pair Share dapat meningkatkan Motivasi Belajar Sosiologi siswa kelas XI IPS 2 SMA Negeri 2 Batang Anai tahun ajaran 2019/2020 yang dibuktikan dengan adanya peningkatan persentase skor Observasi Motivasi Belajar sosiologi dilakukan tindakan pada siklus I skor rata-rata mengalami peningkatan sebesar 12,3% menjadi 41,98%. Peningkatan juga terjadi pada siklus I ke siklus II yaitu sebesar 34,64 % menjadi 76,62 % pada siklus II.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,008 |
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 ».