Pengaruh Model Direct Intruction Berbantuan Media Patsang terhadap Hasil Belajar Matematika
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh model Direct Instruction berbantuan media PATSANG (Papan Tangga Satuan Panjang) terhadap hasil belajar matematika siswa kelas III di Desa Growong Kecamatan Tempuran Kabupaten Magelang. Penelitian ini merupakan jenis penelitian pre-experimental design dengan model one group pretest posttest design. Subjek penelitian ini menggunakan siswa kelas III di Desa Growong Kecamatan Tempuran Kabupaten Magelang yang berjumlah 10 siswa. Teknik pengambilan sampel menggunakan teknik sampling jenuh. Teknik pengumpulan data berupa tes dalam bentuk pilihan ganda. Uji validitas instrumen tes menggunakan teknik korelasi product moment sedangkan uji reliabilitas menggunakan rumus cronbach alpha dengan bantuan program IMBSPSS versi 24.00 for windows. Uji prasyarat analisis data menggunakan uji normalitas shapiro-wilk dan analisis data yang digunakan yaitu uji paired sample T-test dengan bantuan IMBSPSS versi 24.00 for windows. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Direct Instruction berbantuan media PATSANG (Papan Tangga Satuan Panjang) berpengaruh terhadap hasil belajar matematika. Hal ini dibuktikan dari hasil analisis uji paired sample T-test yaitu nilai sig (2-tailed) 0,000<0,05. Berdasarkan analisis dan pembahasan, terdapat perbedaan nilai rata-rata yaitu 56 sebelum diberikan perlakuan dan 73 setelah diberikan perlakuan. Hasil penelitian membuktikan bahwa model Direct Instruction berbantuan media PATSANG membuat siswa lebih mudah dalam memahami sehingga hasil belajar lebih meningkat.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,010 |
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 ».