Evaluasi Pelatihan Otomotif Dalam Meningkatkan Keterampilan Peserta Didik Di UPT-BLK Palangka Raya
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pelatihan otomotif pada tahun 2021, yang dilaksanakan oleh UPT-BLK Palangka Raya. Terutama yang berhubungan dengan proses pelaksanaan pelatihan, kendala yang dihadapi dan bagaimana hasil pelatihan yang berhubungan dengan kelulusan dari peserta pelatihan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan mengacu pada pendapat Moleong, bahwa penelitian kualitatif bermaksud untuk memahami fenomena tentag apa yang dialami oleh subjek penelitian, dalam hal ini observasi langsung terhadap kegiatan pelatihan otomotif yang diselenggarakan oleh UPT-BLK Palangka Raya pada tahun 2021. Prosedur pengumpulan data dengan observasi, wawancara dan dokumentasi yang dilakuakan oleh peneliti sendiri. Proses analisis dilakukan sejal awal dilapangan dan selesai dilapanga dengan analisis data model Miles Hubermen. Hasil pelaksanaan penelitian dilihat dari perencanaan, pengorganisasian, pengarahan dan pengendalian dalam kegiatan pelatihan. Perencanaan penelitian dimulai dari persiapan sosialisasi, pendaftaran peserta, pelaksanaan tes, pengumuman kelulusan, dilakukan secara daring mengingat masih dalam suasana pandemi covid 19. Selanjutnya instruktur menyiapakan kurikulum dan perangkat pembelajaran sesuai ketentuan. Pengorganisasian pelatiahan otomotif dilakukan dilakukan dengan menggunakan media komunikasi dengan membuat group wash up untuk memudahkan komunikasi. Pengarahan dilakukan pada proses pelaksanaan pelatihan tatap muka dengan memperhatikan protocol kesehatan. Pengendalian pelatihan ini dengan monitoring langsung dari pimpinanUPT-BLK Palangka Raya dan dari pimpinan wilayah Samarenda. Sedangkan kendala yang dihadapi selama pelatihan adalah sebagian peralatan pelatiahan sudah lama sehingga perlu peralatan baru. Sedangkan hasil pelatihan otomotif di UPT-BLK Palangka Raya pada tahun 2021 cukup baik yakni mencapai 80% dari seluruh peserta.
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 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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,006 |
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 ».