Peningkatan Hasil Belajar Tematik Terpadu dengan Model Problem Based Learning di Sekolah Dasar
Notice bibliographique
Résumé
Sesuai dengan kurikulum 2013, Sekolah Dasar menggunakan pendekatan pembelajaran tematik, yaitu semua mata pelajaran terintegrasi ke dalam tema-tema tertentu, termasuk Pendidikan Pancasila dan Kewarganegaraan (PPKn). Untuk mencapai tujuan pembelajaran, sekolah menggunakan berbagai bentuk model pembelajaran. Artikel ini bertujuan untuk mendeskripsikan peningkatan hasil belajar dengan menggunakan model Problem Based Learning (PBL) pada pembelajaran tematik terpadu terutama materi keberagaman dan hemat energi bagi siswa kelas IV SDN 06 Batu Taba, Kabupaten Agam, Sumatera Barat. Subjek penelitian adalah guru dan 27 orang peserta didik. Jenis penelitian adalah tindakan kelas. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan pada Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP). Pada siklus I, diperoleh rata-rata predikat baik, kemudian meningkat pada siklus II menjadi sangat baik. Pelaksanaan aktivitas guru di siklus I memperoleh rata-rata dengan predikat cukup, dan meningkat pada siklus II menjadi sangat baik. Pelaksanaan aktivitas siswa pada siklus I memperoleh rata-rata dengan predikat cukup dan meningkat pada siklus II menjadi sangat baik. Hasil belajar siswa pada siklus I memperoleh rata-rata predikat cukup dan meningkat pada siklus II menjadi sangat baik. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa model PBL dapat meningkatkan hasil belajar siswa pada pembelajaran tematik terpadu di Sekolah Dasar.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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 ».