Analisis RPP IPS SMP Kurikulum 2013 Revisi 2017 di Kabupaten Pamekasan
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana guru IPS SMP di Kabupaten Pamekasan menyusun kurikulum 2013 revisi 2017, merencanakan RPP apakah sudah terintegrasi dengan unsur pembelajaran abad 21 dan apa kendala yang dihadapi guru IPS dalam menyusun RPP dan solusinya. Pengumpulan data dalam penelitian ini dengan wawancara dan dokumentasi dalam bentuk RPP. Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) guru mempersiapkannya bersama-sama dengan MGMP tingkat kabupaten/kota. RPP yang disusun sudah sesuai ketentuan dengan tingkat kesesuaian mencapai 86% dengan kategori baik, (2) RPP yang terintegrasi dengan PPK rata-rata 34%, rata-rata literasi 16%, 4C rata-rata 43%, dan HOTS rata-rata 7%, kendala yang dihadapi guru dalam menyusun RPP adalah: (a) kemampuan atau kompetensi guru dalam menyusun RPP masih belum optimal, (b) sering terjadi perubahan peraturan tentang pembelajaran kurikulum 2013 kegiatan, (c) guru masih kesulitan melaksanakan kegiatan pembelajaran yang terintegrasi dengan HOTS, dan (d) kesulitan membuat siswa aktif. Solusinya adalah dengan mengoptimalkan forum MGMP baik di tingkat sekolah maupun di tingkat kabupaten dalam rangka peningkatan kompetensi guru di bidang akademik dan pedagogik seperti penyusunan RPP, pelaksanaan kegiatan belajar mengajar di kelas, dan proses penilaian. Beberapa saran yang dapat dikemukakan, pertama, terus mengoptimalkan dan mengefektifkan keberadaan forum MGMP tingkat kabupaten. Kedua, RPP yang telah dibuat hendaknya terus dievaluasi dan direvisi sesuai perkembangan berdasarkan temuan selama kegiatan pembelajaran di kelas. Ketiga, soal HOTS terus dikembangkan dalam proses penilaian untuk melatih siswa dengan keterampilan 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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 ».