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Enregistrement W4307270162 · doi:10.31869/mi.v16i2.3788

PENINGKATAN KEMAMPUAN BERBICARA UNTUK MAHASISWA KEPERAWATAN MELALUI KEGIATAN INFORMATION GAP PADA STIKES MERCUBAKTIJAYA PADANG

2022· article· id· W4307270162 sur OpenAlexaff
Firdaus Firdaus, Femi Earnestly

Notice bibliographique

RevueMenara Ilmu · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan kemampuan berbicara mahasiswa melalui kegiatan information gap di STIKes Mercubaktijaya Padang. Dari penelitian pendahuluan, ditemukan bahwa mahasiswa keperawatan mengalami kesulitan dalam berbicara seperti pemahaman, pengucapan, tata bahasa, kosa kata, dan kefasihan. Penelitian tindakan kelas merupakan desain dari penelitian ini. Dua siklus yang terdiri dari empat pertemuan untuk setiap siklus dilakukan dalam penelitian ini, dan dua pertemuan tambahan untuk melakukan post-test setelah siklus I dan siklus II. Prosedur penelitian penelitian ini terdiri dari perencanaan, pelaksanaan, observasi, dan refleksi. Mahasiswa Keperawatan kelas II menjadi subjek penelitian. Sebanyak 56 mahasiswa dilibatkan untuk mengikuti penelitian tersebut.Analisis data menunjukkan peningkatan signifikan pada kemampuan berbicara mahasiswa di setiap siklus. Hasil siklus I memperoleh nilai rata-rata sebesar 2,82. Peningkatannya sekitar 1,00. dibandingkan dengan pre-test. Hasil pada siklus II (post test) meningkat menjadi 4,00. Dalam aspek berbicara, peningkatannya adalah 1,27 untuk kelancaran dan 1,20 untuk pemahaman, 1,02 untuk pengucapan 1,02 untuk kosakata dan tata bahasa 0,97. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa kegiatan information gap efektif untuk meningkatkan kemampuan berbicara mahasiswa keperawatan di STIKes Mercubaktijaya Padang. Siswa memiliki kepercayaan diri untuk menyampaikan topik mereka. Peningkatan yang lebih terdapat pada kefasihan dan pemahaman dibandingkan dengan aspek lain.
 
 Kata kunci: Kegiatan information gap, kemampuan berbicara, mahasiswa keperawatan

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
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