Improvement of Indonesian Learning Results In Vocabulary Materials With The Make A Match Learning Model In Class 2nd Students of Sd Negeri 3 Getas Academic Year 2020/2021
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to improve understanding of vocabulary and their meanings by applying modeling techniques to grade II students in elementary schools. This study was designed in two cycles, with the research subjects of grade II students of SD N 3 Getas in Kaloran District, Temangggung Regency with a total number of students. 19 students. The research design used was the Classroom Action Research (PTK) spiral model from Kemmis and Taggart which included four stages of research, namely planning, implementing, observing, and reflecting. Students' understanding of the meaning of vocabulary has increased each cycle. Increased understanding of the meaning of students' vocabulary can be seen from the average of the first cycle only 36.8%. While in cycle II the average score increased by 84.21. It was concluded that using the Make a Match type learning model which was carried out in accordance with the learning steps included preparing question and answer cards, dividing students and cards into two parts, mixing the cards. randomly, dividing cards and explaining the learning process, presenting the results of matching cards, making learning conclusions, providing evaluation and closing the learning process in Indonesian subjects can improve learning outcomes for grade 2 students at SD N 3 Getas, Kaloran District, Temanggung Regency
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».