PROFIL KETERAMPILAN MENYUSUN SKENARIO PEMBELAJARAN MAHASISWA CALON GURU BIOLOGI PERGURUAN TINGGI KEAGAMAAN
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>Salah satu keterampilan dasar mengajar yang harus dimiliki seorang guru yaitu keterampilan menyusun skenario pembelajaran. Keterampilan ini mencakup bagaimana guru terampil dalam menyusun tahapan kegiatan pembelajaran, pemilihan media dan instrumen pembelajaran serta alokasi waktu untuk memfasilitasi peserta didik dalam belajar. Penelitian ini bertujuan untuk megetahui tingkat keterampilan mahasiswa calon guru biologi yang menempuh perkuliahan di perguruan tinggi keagamaan dalam menyusun skenario pembelajaran biologi. Subjek penelitian merupakan mahasiswa Program Studi Pendidikan Biologi yang sedang menempuh semester akhir. Sampel diambil melalui metode<em> purposive sampling </em>dengan kriteria<em> </em>mahasiswa<em> </em>tersebut telah menempuh mata kuliah <em>Microteaching </em>dan PPL. Instrumen penelitian yaitu angket penilaian Rencana Perencanaan Pembelajaran. Hasil analisis data menunjukkan mahasiswa masih kurang terampil dalam menyusun skenario pembelajaran biologi. Hasil dari penelitian ini dapat dijadikan sebagai salah satu informasi bagi calon guru khususnya guru biologi untuk meningkatkan keterampilannya dalam menyusun skenario pembelajaran. Selain itu, dosen pengampu mata kuliah perencanaan pembelajaran dan <em>microteaching</em> dapat menjadikan hasil penelitian ini sebagai salah satu tolak ukur untuk merancang kegiatan perkuliahan yang mampu memfasilitasi perkembangan keterampilan mahasiswa calon guru biologi dalam menyusun skenario pembelajaran.</p>
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 découle