Pengembangan Perencanaan Pembelajaran Matematika Berbasis Higher Order Thinking Skill di Sekolah Dasar
Notice bibliographique
Résumé
Perencanaan pembelajaran adalah salah satu tujuan untuk mencapai pembelajaran yang efektif dan efisien, oleh karena itu setiap satuan pendidikan harus menyusun perencanaan pembelajaran untuk mencapai tujuan pembelajaran secara optimal. Perencanaan pembelajaran dalam bidang studi matematika di beberapa daerah Kabupaten Tasikmalaya sudah mengembangkan keterampilan berpikir tingkat tinggi namun belum maksimal. Hal tersebut menyebabkan pembelajaran matematika hanya dapat mengembangkan keterampilan berpikir rendah. Tujuan dari penelitian ini adalah mendeskripsikan perencanaan pembelajaran matematika yang dibuat oleh guru dan menghasilkan produk perencanaan pembelajaran matematika berupa Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP) berbasis Higher Order Thinking Skill (HOTS) di sekolah dasar, agar pembelajaran matematika menekankan keterampilan berpikir tingkat tinggi sesuai dengan ketentuan Kurikulum 2013. Penelitian ini menggunakan metode penelitian pengembangan Design Based Research (DBR) dengan menggunakan tahapan penelitian menurut Reeves, yaitu : 1)identifikasi dan analisis masalah oleh peneliti dan praktisi secara kolaboratif; 2)mengembangkan solusi yang didasarkan pada patokan teori, design principle yang ada dan inovasi teknologi; 3)melakukan proses berulang untuk menguji dan memperbaiki solusi secara praktis; 4)refleksi untuk menghasilkan design principle serta meningkatkan implementasi dan solusi secara praktisi. Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini dengan observasi, wawancara, studi dokumentasi dan kuesioner. Lokasi penelitian di dua sekolah dasar di Kabupaten Tasikmalaya
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 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 ».