Kenyamanan Ruang Kuliah di Kampus ITB: Sebuah Persepsi Mahasiswa
Notice bibliographique
Résumé
Ruang kuliah merupakan salah satu fasilitas kunci dalam penyelenggaraan kegiatan belajar-mengajar yang ada di kampus ITB. Faktanya, tidak semua ruang kuliah yang ada memiliki kondisi kenyamanan yang sama. Ada ruang kuliah yang dirasa nyaman, dan ada pula yang tidak. Padahal, sudah semestinya kondisi ruang kuliah diberi perhatian khusus karena mempengaruhi kualitas pembelajaran yang ada. Kondisi ruang kuliah juga berpengaruh dalam pencapaian tujuan pembelajaran yang efisien. Penelitian ini bermaksud untuk mencari tahu faktor-faktor yang mempengaruhi kenyamanan ruang kuliah di kampus ITB berdasarkan persepsi mahasiswa. Penelitian ini dilakukan secara kualitatif dan kuantitatif serta bersifat eksploratif dengan pendekatan grounded theory. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner daring yang bersifat terbuka (open-ended) dan dibagikan dalam lingkungan mahasiswa ITB Ganesha (purposive non-random sampling). Data yang terkumpul dianalisis secara kualitatif menggunakan metode analisis isi konvensional dan secara kuantitatif dengan menggunakan metode analisis distribusi. Dari hasil analisis, ditemukan bahwa terdapat 3 faktor yang mempengaruhi kenyamanan ruang kuliah, yaitu kondisi non-fisik ruangan, kondisi fisik ruangan, fasilitas ruangan. Didukung penelitian lainnya, faktor kondisi non-fisik ruangan menjadi faktor yang paling dominan sehingga tidak dapat diabaikan lagi. Dengan demikian, segala perbaikan dan pengembangan ruang kuliah yang dilakukan pada masa kembalinya pembelajaran luring ini diharapkan dapat mengutamakan pemikiran terhadap aspek tersebut.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».