The Improvement of Civic Education Instructional Quality Throught Make a Match Model Assisted Picture Card Media
Notice bibliographique
Résumé
<p><em>Purpose of </em><em>research</em><em> to improve the quality of </em><em>C</em><em>ivic </em><em>Education </em><em>Instructional Quality Throught </em><em>Make a Match</em><em> Model Assisted </em><em>Picture Card Media</em><em>. </em><em>Research design</em><em> </em><em>used</em><em> </em><em>classroom action research</em><em>, it</em><em> </em><em>conducted</em><em> </em><em>of</em><em> </em><em>three</em><em> cycles with four stages</em><em>:</em><em> </em><em>planning</em><em>,</em><em> running,</em><em> </em><em>observ</em><em>ing</em><em>, and reflecti</em><em>ng</em><em>. The techniques data collection used </em><em>observation, </em><em>test</em><em>, documentation, interview and field notes</em><em>. The techniques of data analized used Qualitative and quantitative descriptive. The research findings showed: (1) the </em><em>skill</em><em> of teacher improved in every cycle. In cycle I, the score was </em><em>28</em><em> with good criteria. In cycle II, the score was </em><em>32</em><em> with good criteria. In cycle III, the score was </em><em>35</em><em> with very good criteria, (2) Students activity showed improvement in every cycle. In cycle I, the score was </em><em>21,7</em><em> with </em><em>enough</em><em> criteria In cycle II, the score was </em><em>25,13</em><em> with good criteria. In cycle III, the score was </em><em>28,21</em><em> with good criteria, (3) Students learning </em><em>outcome</em><em> showed improvement in every cycle with classical comprehension in cycle I </em><em>63</em><em>%, cycle II 76</em><em>,32</em><em>%, and cycle III 86</em><em>,84</em><em>%. Conclusion of the research is </em><em>make a match</em><em> Model Assisted </em><em>Picture Card Media</em><em> can improve the quality of civic </em><em>education </em><em>instructional.</em></p>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».