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Enregistrement W3184832085 · doi:10.20961/shes.v3i4.53383

Penggunaan Media Kartu Pecahan untuk Meningkatkan Hasil Belajar Matematika Materi Pecahan Kelas 3 SD Ta’mirul Islam Inovatif

2021· article· en· W3184832085 sur OpenAlexaff
Kokom Komariah

Notice bibliographique

RevueSocial Humanities and Educational Studies (SHEs) Conference Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationClass (philosophy)Mastery learningIslamMathematicsFraction (chemistry)PsychologyComputer scienceTheologyArtificial intelligenceChemistryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p><em>This research is about Classroom Activity Research (PTK), this research is for students of Sd Ta'mirul Islam Surakarta. The numbers of the students are 26 students consists of 12 boys and 14 girls. Tje purpose of the research is to increase the result of learning from the third grade of SD Ta'mirul Islam Surakarta by using fraction card media. The result of learning pre cycle with the standard of minimum criteria of mastery learning (kkm) 75 is got from the average class, it is 68,6. in the first cycle the average class score is 77,5. The number who is completed the learning is 19 students or 73%. In the second cycle the average class score is 81,1. The observation data shows the result of learning is increase. The number is 23 students or 88% are completed the learning, and who is not finished the learning is about 3 students or 12%. So the conclusion is the result of learning by using fraction card media can increase the score, activeness, and can motivate the students. </em></p>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,211 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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