INTERAKSI GURU DAN SISWA DALAM PROSES BELAJAR MENGAJAR DI SMA NEGERI 1 MEDAN PERSPEKTIF ANALISIS WACANA KRITIS van Dijk (1993)
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini menganalisis bentuk atau pola interaksi guru dan siswa pada level struktur mikro, struktur makro dan superstruktur, serta menganalisis konteks sosial yang merealisasikan interaksi guru dan siswa dalam proses belajar mengajar di SMA Negeri 1 Medan. Penelitian ini merupakan jenis penelitian kualitatif yang dilakukan di SMA Negeri 1 Medan. Data dalam penelitian ini adalah teks berupa unit linguistik dalam bentuk kata, frasa, klausa dan kalimat yang diperoleh dari ujaran guru yang telah di transkripsikan oleh peneliti dengan menggunakan teknik catat. peneliti menggunakan 3 metode pengumpulan data yaitu metode observasi, wawancara dan dokumentasi. Data dianalisis dengan menggunakan teknik analisis model interaktif. Hasil analisis data menunjukkan bahwa bentuk atau pola interaksi guru dan siswa pada level struktur mikro bahwa kelas kata yang paling sering digunakan oleh guru di SMA Negeri 1 Kota Medan adalah kelas kata nomina yang muncul sebanyak 38 %. Pada level struktur makro dalam proses belajar mengajar di SMA Negeri 1 Medan terdiri dari 7 topik, yaitu (1) greetings (salam pembuka), (2) absensi (3) mengulang pelajaran minggu lalu (4) melanjutkan pelajaran yang baru (5) Analisis topik Presentasi (6) motivasi (7) menyimpulkan materi. Sebagai referensi tambahan dan pembelajaran dalam proses peningkatan kualitas seorang guru atau pun calon guru sebagai pengajar yaitu dengan memperhatikan bagaimana interaksi yang baik dalam mengajar di dalam kelas yang dapat menciptakan suasana kondusif dan terjadinya kerja sama yang baik antara guru dengan siswa. Kata Kunci : Interaksi guru dan siswa, Analisis Wacana Kritis
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,007 |
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 ».