EFEKTIVITAS MEDIA CANVA UNTUK MENINGKATKAN PENERIMAAN DIRI PADA SISWA
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keefektifan media Canva dalam meningkatkan penerimaan diri siswa pada 10 siswa yang terpilih dari 36 siswa jurusan Tata Boga di Sekolah Menengah Kejuruan Negeri 70 Jakarta. Metode penelitian yang digunakan adalah metode penelitian kuantitatif eksperimen dengan desain penelitian One Group Pre test - Post test design dan pengambilan sampel yang digunakan adalah Purposive Sampling. Pada uji validitas, peneliti menggunakan korelasi pearson product moment sebanyak 44 pernyataan angket penerimaan diri dengan 30 pernyataan yang valid. Sedangkan pada uji reliabilitas dengan menggunakan rumus alpha cronbach memperoleh rhitung = 0,870 > rtabel 0,60, maka data tersebut sangat reliabel. Pada hasil pre test diperoleh nilai mean =78,60 dan pada post test diperoleh nilai mean = 85,60. Ini menunjukkan bahwa terdapat perbedaan hasil pre test dan post test . Pada uji hipotesis, peneliti menggunakan uji kolmogorov smirnov dengan hasil 0,200 > 0,005 yang berarti nilai residual berdistribusi normal. Kemudian, dengan uji Wilcoxon diperoleh nilai Z hitung 2,818 > Z tabel 0,6985 dan nilai Asymp. Sig (2-tailed) yakni 0,005 < 0,05 yang menunjukkan bahwa Ho ditolak dan Ha diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan hasil antara sebelum dan sesudah diberikan perlakuan. Ini menggambarkan bahwa penggunaan media canva dalam meningkatkan penerimaan diri siswa
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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 | 0,004 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,004 |
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.
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 ».