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Enregistrement W3153925703 · doi:10.52160/e-jmp.v4i5.739

ANALISIS KOMPARASI STRATEGI BELAJAR INDIVIDU PESERTA DIDIK TINGKAT SLTP (Dilihat Dari Perspektif Gender)

2020· article· id· W3153925703 sur OpenAlexaff
Riska Yulianti, Syamsir Bin Ukka

Notice bibliographique

Revuee- Jurnal Mitra Pendidikan · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini mengkaji tentang strategi belajar individu tingkat SLTP dengan tujuan dari penelitian untuk mengetahui perbedaan strategi belajar individu peserta didik antara SLTP Keagamaan dan Umum dilihat dari perspektif gender pria, strategi belajar individu peserta didik antara SLTP Keagamaan dan umum dilihat dari perspektif gender wanita. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif komparasi dengan populasi seluruh peserta didik SLTP di wilayah kabupaten Jayapura. Sampel diambil dengan teknik purposive sampling berjumlah 230 orang yang berasal dari 2 sekolah yakni SLTP Keagamaan (MTs Negeri Jayapura) dan SLTP Umum (SMP Negeri 3 Nimboran). Data strategi belajar individu dikumpulkan dengan kuisioner yang kemudian dianalisis menggunakan uji beda untuk melihat perbedaan strategi belajar individu keduanya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan strategi belajar individu peserta didik antara SLTP Keagamaan dan Umum dilihat dari perspektif gender pria dan terdapat perbedaan strategi belajar individu peserta didik antara SLTP Keagamaan dan Umum dilihat dari perspektif gender wanita.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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