PENINGKATAN KOMPETENSI GURU EKONOMI (SMA,SMK DAN MA) DI KABUPATEN PACITAN “ UPDATE SAK-IFRS, SAK-ETAP, SAK-EMKM, SAK-SYARIAH DAN SAP”
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan Pengabdian pada masyarakat ini memberikan tambangan pengetahuan tentang perkembangan Standar Akuntansi Keuangan yang digunakan di Indonesia pada guru akuntansi SMA,SMK dan MA yang ada di Kabupaten Pacitan. Selain itu juga memberikan wawasan pengetahuan tentang pentingnya meng-update Standart Akuntansi Keuangan tang ada di Indonesia untuk meningkatkan profesionalitas bagi guru Akuntansi di Kabupaten Pacitan. Sasaran pengabdian adalah guru-guru akuntansi SMA, SMK dan MA di Kabupaten Pacitan. Kegiatan pengabdian masyarakat dilakukan dalam tiga tahap kegiatan yaitu persiapan, pelaksanaan dan evaluasi. Persiapan dilakukan dengan melakukan survey pendahuluan yaitu melakukan observasi dilapangan mengenai pengetahuan guru-guru yang berhubungan dengan update 5 SAK di Indonesia. Pelaksanaan dilakukan dengan workshop menggunakan metode ceramah presentasi nara sumber dilanjutkan dengan diskusi tanya jawab sebagai bentuk peningkatan potensi pengetahuan guru. Hasil kegiatan pelatihan menunjukkan bahwa guru-guru Akuntansi Keuangan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang 5 Standar Keuangan di Indonesia dan memperoleh sumber referensi mengenai SAK-IFRS, SAK-ETAP, SAK-EMKM, SAK-Syariah dan SAP, dan diharapkan guru-guru dapat meneruskan pengetahuan ini ke siswa-siswi dalam pembelajaran akuntansi keuangan. Selain update Standar akuntansi keuangan juga ada materi Metode Pembelajaran pada siswa Berbasis IT dan Peran Akuntansi di Era Industri 4.0. Pengabdian ini diharapkan berlanjut untuk materi selanjutnya mengenai penerapan lebih rinci dari masing-masing standar akuntansi keuangan.
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 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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».