Penerapan Model Pembelajaran Kooperatif Tipe Group Investigation Dalam Meningkatkan Hasil Belajar Materi Sifat-Sifat Cahaya Siswa
Notice bibliographique
Résumé
This research examines the Applying Of Cooperative Learning Model Type Of Group Investigation To Increase Students Achievement Topic The Nature Of Light Grade IV UPTD SD Negeri 58 Parepare. The problem of this research are 1) How can the applying of cooperative learning model type of group investigation can increase student process topic the nature of light grade IV UPTD SD Negeri 58 Parepare? 2) Can the applying of cooperative learning model type of group investigation to increase achievement students topic the nature of light grade IV UPTD SD Negeri 58 Parepare?. The type of research used is Classroom Action Research (CAR) and the approach used is a qualitative approach. The stages of classroom action research consist of 4 stages, namely planning, implementation, observation and reflection. The subjects in this research were fourth grade students of UPTD SD Negeri 58 Parepare for the academic year 2021/2022, totaling 16 students, as well as a teacher. Based on the data obtained during the implementation of the first cycle and second cycle, the results of the research for the first cycle of student learning outcomes with a completeness percentage of 73.43% were in the sufficient category (C). Meanwhile, for the second cycle, the percentage of completeness was 83.37% which was in the good category (B). From this research, it can be concluded that the process and student achievement Topic The Nature Of Light Grade IV UPTD SD Negeri 58 Parepare by applying the group investigation type cooperative learning model has increased.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,007 |
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 ».