Efektivitas Pembelajaran Kooperatif Pelatihan Dasar Calon Pegawai Negeri Sipil di Balai Diklat Aparatur Kementerian Kelautan dan Perikanan
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine the effectiveness of cooperative learning methods in civil servant candidate training batch 7 at Apparatus Training Center, Ministry of Maritime Affairs and Fisheries This research were classroom action research with a quantitative approach. Data collection method used questionnaire, assignment sheet, interview and observation. This research conducted by comparing learning effectiveness in two different class namely experiment class that implement cooperative learning and control class that not implement cooperative learning. Learning effectiveness was assesed using two indicators namely activeness and learning result. Data analysis conducted by comparing learning result from experiment class and control class. The result of data processing shows that the average activeness score for the control class is 66.8% and the experimental class is 85.6%. The average learning result of the control class is 82.03 and the experimental class is 91.2. From these data, there is a percentage increase in the active score of participants from the control class compared to the experimental class 28.1% and the percentage increase in learning outcomes 11.2%. It can be conlused that cooperative learning method can increase the learning effectiveness of civil servant candidate training batch 7. Cooperative learning method can be used as alternative learning method at civil servant candidate training.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».