Konsep Manajemen Insani Sebagai Upaya Peningkatan Kinerja Guru Di Madrasah
Notice bibliographique
Résumé
Teachers have their own problems when it comes to deal with their performances quality they have done so far. One of the problems which is clear that some teachers do not really develop themsleves and do reflections to all their performance processes. Teachers’ performance improvement actually can be improved by two directions in human management concept, that is leader’s and colleague’s supports and motivating themselves to do many reflections. The human management concept that is studied in this article is focused on teachers’ performance improvement by maximize human potential as the first and main components to improve learning quality and education itself. Para guru memiliki problematika tersendiri ketika bersinggungan dengan kualitas kinerja yang dilakukannya. Salah satu problematika yang tampak adalah kurangnya sebagian guru dalam melakukan pengembangan diri dan refleksi terhadap keseluruhan proses kinerja. Peningkatan kinerja guru sebenarnya bisa dilakukan melalui dua arah pada konsep manajemen insani, yaitu dukungan dari pimpinan dan kolega dan memotivasi diri sendiri dengan melakukan banyak refleksi diri. Konsep manajemen insani yang dikaji pada artikel ini berfokus pada peningkatan kinerja guru dengan memaksimalkan potensi manusia sebagai komponen pertama dan utama dalam meningkatkan kualitas pembelajaran maupun pendidikan itu sendiri.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,011 |
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 ».