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Enregistrement W4285030897 · doi:10.51878/language.v2i2.1318

PENINGKATAN KEAKTIFAN DAN HASIL BELAJAR BAHASA INGGRIS TENTANG PEMAHAMAN ISI BACAAN TEKS REPORT MELALUI TGT

2022· article· en· W4285030897 sur OpenAlexaff
NUR ZUMROTI

Notice bibliographique

RevueLANGUAGE Jurnal Inovasi Pendidikan Bahasa dan Sastra · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationPsychologyAction researchClass (philosophy)Academic yearCurriculumPedagogyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to improve learning activity and student learning outcomes in understanding the content of reading report texts through the Teams Game Tournament (TGT) in class IX J Negeri 3 Adiwerna students in the 2019/2020 school year. The method used in this research is Classroom Action Research (CAR). The research subjects were students of class IX J SMP Negeri 3 Adiwerna for the academic year 2019/2020, totaling 29 students consisting of 14 boys and 15 girls. Analysis of research data using qualitative data analysis and quantitative data analysis. Research time for 6 months, namely January to. In June 2020. This activity was carried out in accordance with the 2nd semester program that had been planned by the teacher based on the 2013 curriculum at SMP Negeri 3 Adiwerna. The research was carried out in 2 cycles, with 3 meetings per cycle. Each cycle is carried out in 4 stages, namely; planning, implementation, observation, and reflection. In order to obtain the problem, a re-diagnosis is carried out followed by re-therapy. The results showed that by using the TGT learning model, the learning activities and learning outcomes of students increased. This can be seen from the results of student learning activities in the first cycle reaching 50% to 86.11% in the second cycle. While the learning outcomes of students in the first cycle reached 68.97% learning completeness, increasing to 86.21% in the second cycle. Thus, the researchers concluded that applying the TGT learning model could improve learning activities and learning outcomes in understanding the content of reading report texts for class IX J students of SMP Negeri 3 Adiwerna in the 2019/2020 school year. ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keaktifan belajar dan hasil belajar peserta didik dalam pemahaman isi bacaan teks report melalui Teams Game Tournament (TGT) pada peserta didik kelas IX J Negeri 3 Adiwerna tahun pelajaran 2019/2020. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Penelitian Tindakan Kelas (PTK). Subjek penelitian adalah peserta didik kelas IX J SMP Negeri 3 Adiwerna tahun pelajaran 2019/2020 yang berjumlah 29 peserta didik yang terdiri dari 14 putra dan 15 putri. Analisis data penelitian menggunakan analisis data kualitatif dan analisis data kuantitatif. Waktu penelitian selama 6 bulan yaitu bulan Januari sd. Bulan Juni 2020. Kegiatan ini dilakukan sesuai dengan program semester 2 yang telah direncanakan oleh guru berdasarkan kurikulum 2013 di SMP Negeri 3 Adiwerna. Penelitian dilaksanakan dalam 2 siklus, dengan 3 kali pertemuan per siklus. Masing-masing siklus dilaksanakan dengan 4 tahap yaitu; perencanaan, pelaksanaan, observasi, dan refleksi. Agar diperoleh permasalahan, maka dilakukan diagnosis ulang yang dilanjutkan dengan terapi ulang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan model pembelajaran TGT aktfitas belajar dan hasil belajar peserta didik meningkat. Hal ini dapat dilihat dari hasil aktifitas belajar peserta didik pada siklus I mencapai 50% menjadi 86,11% pada siklus II. Sedangkan hasil belajar peserta didik pada siklus I mencapai mencapai ketuntasan belajar 68,97% meningkat menjadi 86,21% pada siklus II. Dengan demikian peneliti menyimpulkan bahwa dengan menerapkan model pembelajaran TGT dapat meningkatkan aktivitas belajar dan hasil belajar dalam memahami isi bacaan teks report pada peserta didik kelas IX J SMP Negeri 3 Adiwerna tahun pelajaran 2019/2020.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
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