Implementation of the Show and Tell Method to Improve Speaking Skills in Elementary School
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini dilatar belakangi oleh rendahnya keterampilan berbicara siswa pada proses pembelajaran kelas IV di SDN 005 Padang Luas Kecematan Tambang Kabupaten Kampar, salah satu untuk mengatasi solusi masalah ini yaitu dengan melaksanakan metode Show and Tell untuk meningkatkan keterampilan berbicara siswa pada kelas IV di SDN 005 Padang Luas. Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan keterampilan berbicara siswa di kelas IV SDN 005 Padang Luas. Jenis penelitian ini adalah Penelitian Tindakan Kelas (PTK) yang dilaksanakan dua siklus, setiap siklus terdiri dari dua pertemuan dengan empat tahap yaitu perencanaan, pelaksanaan, observasi, refleksi. Waktu penelitian ini dilaksanakan juli 2021. Subjek penelitian ini kelas IV yang berjumlah 17 siswa dengan jumlah 9 siswa laki-laki dan 8 siswa perempuan. Teknik pengumpulan data yaitu tes, observasi, dokumentasi, hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa pada siklus I tergolong baik dengan rata-rata 63.17, selanjutnya dari 17 siswa hanya 6 siswa yang tuntas smencapai KKM dan ketuntasan secara klasikal 35,29%. Pada siklus II tergolong sangat baik dengan rata-rata 72,94 kemudian dari 17 siswa terdapat 14 siswa yang tuntas dan untuk ketuntasan secara klasikal 82,35%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dengan menerapkan metode show and tell dapat meningkatkan keterampilan berbicara siswa di kelas IV SDN 005 Padang Luas.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».