Model Pembelajaran Tematik Terpadu Berbasis Project Based Learning (PjBL) di Sekolah Dasar
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to describe the planning and implementation of integrated thematic learning based on Project Based Learning/PjBL in elementary schools. This research uses a qualitative descriptive approach. The data generated are in the form of a description of the PjBL-based integrated thematic learning planning model and a description of the PjBL-based integrated thematic learning implementation model in Blitar City Elementary School. The subject of this research is a teacher who supports integrated thematic learning in three elementary schools in the City of Blitar. The findings of the study indicate that PjBL-based integrated learning in Border Elementary Schools has an average percentage of 98.3%, Outer Elementary Schools of 97.2% and Urban Elementary Schools of 98.6%; while the implementation of the PjBL-based integrated thematic learning model in Border Elementary Schools obtained an average percentage of 84.4%, Outer Elementary Schools of 71.4%, and Urban Elementary Schools of 88.6%. It was concluded that elementary school teachers in the City of Blitar in implementing integrated thematic learning based on PjBL obtained an average of 89.43%. Thus, it is concluded that teachers have very good abilities in implementing PjBL-based integrated thematic learning in elementary schools
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».