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Enregistrement W4321849932 · doi:10.20961/shes.v6i1.71057

The Influence Of The Cooperative Script Learning Model On The Learning Outcomes Of Fourth Grade Students At Elementary School

2023· article· id· W4321849932 sur OpenAlexaff
Igamiralda Lumban Siantar, Antonius Remigius Abi, Patri Janson Silaban

Notice bibliographique

RevueSocial Humanities and Educational Studies (SHEs) Conference Series · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsHumanitiesPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Tujuan yang akan dicapai pada penelitian adalah untuk mengetahui hasil belajar siswa dan untuk mengetahui pengaruh dari model pembelajaran <em>Cooperative Script</em> terhadap hasil belajar siswa kelas IV tema 7 Indahnya Keragaman di Negeriku subtema 3 Indahnya Persatuan dan Kesatuan Negeriku di SD Negeri 06 Onanrunggu Tahun Pembelajaran 2021/2022. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas IV SD Negeri 06 Onanrunggu Tahun Pelajaran 2021/2022 yang berjumlah 47. Sampel dalam penelitian ini adalah 24 siswa. Teknik analisis data dengan menggunakan uji korelasi. Hasil perhitungan statistik yang ditunjukkan bahwa hasil belajar meningkat dengan menggunakan model pembelajaran <em>cooperative script</em> dengan kategori baik dengan nilai rata-rata 78,33, sedangkan tanpa penggunaan metode tersebut yaitu cukup dengan nilai 49,66. Dan di dukung dengan hasil pengujian korelasi pada nilai 0,712 artinya r<sub>hitung</sub> ≥ r<sub>tabel</sub>. Selanjutnya pengujian hipotesis menunjukkan t<sub>hitung</sub> adalah 4,753 sedangkan t<sub>tabel </sub>1,7109 maka terbukti bahwa hipotesis lebih besar dari t<sub>tabel </sub>maka hipotesis nihil atau (Ho) ditolak dan hipotesis alternative (Ha) diterima. Hal ini menunjukkan bahwa ada pengaruh penggunaan model pembelajaran <em>cooperative script</em> terhadap hasil belajar siswa dengan perhitungan persentase 78% yang memiliki hubungan kuat. <strong></strong></p>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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