KESIAPAN PENERAPAN PEMBELAJARAN TATAP MUKA (PTM) DI MASA NEW NORMAL PANDEMI COVID-19 (Studi Kasus di SMPN 2 Siberut Utara, Kabupaten Kepulauan Mentawai)
Notice bibliographique
Résumé
Pandemi Covid-19 membuat sekolah harus siap dengan kondisi penerapan new normal yangmengacu pada pola pendidikan yang ditetapkan oleh pemerintah karena proses PembelajaranTatap Muka (PTM) akan dilakukan seperti biasa di sekolah. Penelitian yang dilaksanakanadalah penelitian kualitatif dengan pendekatan studi kasus mengenai kesiapan sekolahterhadap PTM di masa new normal pandemi Covid-19 di SMPN 2 Siberut Utara. PersiapanSMPN 2 Siberut Utara sesuai protokoler kesehatan diantaranya adalah peserta didik dan guruwajib menggunakan masker baik masker kain maupun masker bedah di lingkungan sekolah,mencuci tangan dengan sabun pada tempat yang sudah disediakan, mengecek suhu tubuh,menjaga jarak antar peserta didik di dalam kelas dengan penataan tempat duduk sesuai jarakyang ditentukan maupun di luar kegiatan belajar mengajar dengan tetap menjaga jarak, adanyaproses penyemprotan disinfektan di dalam kelas dan lingkungan sekolah secara rutin, sertasekolah juga membuat sosialisasi pencegahan Covid-19 di SMPN 2 Siberut Utara melaluispanduk pencegahan Covid-19 yang ditempelkan di lingkungan sekolah. SMPN 2 Siberut Utaramemiliki kesiapan yang sudah sesuai dengan anjuran pemerintah dalam pelaksanaanPembelajaran tatap Muka (PTM).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».