The Characteristics of Literacy Management in School Literacy Movement (SLM) at Junior High School in Malang - Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to evaluate the implementation of the school literacy movement (SLM) program in junior high schools in Malang, East Java, Indonesia. The evaluation includes three stages of SLM: the stage of habituation, development, and learning. This study was an evaluative study using the CIPP model (context, input, process, and product) and used a qualitative descriptive approach. The sample unit consisted of 12 schools, with a category of nine public schools and three private schools. The schools were selected using a purposive random sampling technique. The research sample consisted of teachers, principals, and education personnel. Methods of data collection through observation, interviews, and examination of program implementation documents. Data analysis uses the Miles and Huberman model which consists of data reduction, data display, and conclusion drawing, while the formulation of strategic steps uses the calculation of internal strategic factors (IFAS) and external strategic factors (EFAS). The results showed that the implementation of new literacy at the habituation and development stage had not yet reached the learning stage. However, IFAS and EFAS values are 3.34 and 3.39, respectively. These results indicate that the development of the literacy program still has many weaknesses (<5.00) and needs intensive efforts in order to increase student literacy.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».