PENINGKATAN HASIL BELAJAR SISWA KELAS VI PADA MATA PELAJARAN IPA TENTANG GERHANA BULAN DAN MATAHARI DENGAN MENGGUNAKAN METODE DEMONSTRASI DI SD NEGERI 1 KALIWANGI KECAMATAN PURWOJATI KABUPATEN BANYUMAS TAHUN PELAJARAN 2015/ 2016
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas (PTK) yang bertujuan untuk meningkatkan hasil belajar siswa dengan menggunakan metode demonstrasi pada siswa VI SD Negeri 1 Kaliwangi kecamatan Purwojati Kabupaten Banyumas. Penerapn metode demonstrasi dalam kegiatan pembelajaran dimungkinkan dapat meningkatkan hasil belajar siswa pokok bahasan gerhana bulan dan matahari. Untuk mengetahui bagaimana penerapan metode demonstrasi dapat meningkatkan hasil belajar siswa terhadap mata pelajaran IPS kelas VI SD Negeri 1 Kaliwangi. dilaksanakan dua siklus, dengan acuan setiap siklus dilakukan sekali pertemuan pembelajaran. Sedang teknik pengumpulan data dengan pengambilan tes di akhir pembelajaran, serta menganalisis data kuantitatif menggunakan metode analitis deskritif komparatif, dengan membandingkan masing-masing siklus. Subyek penelitian siswa kelas VI SD Negeri 1 Kaliwangi dengan jumlah sebanyak 14 siswa. Hasil pelaksanaan menunjukkan bahwa dengan penerapan metode demonstrasi, hasil belajar siswa menunjukkan ada kenaikan pada setiap tahapan siklus. Hal tersebut dapat diketahui dari adanya peningkatan dari kondisi awal siswa yang tuntas adalah 57%, padasaat siklus I menjadi 79%, sedangkan pada siklus II mencapai 86%.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 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 ».