Implementation of Hybrid Learning to Maintain the Quality of Learning in Fostered MTs During the Covid-19 Pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
During the Covid-19 pandemic, the education sector was also greatly affected, because in order to stop the spread of this corona all students and teachers studied from home, which was suddenly carried out without any preparation at all. The unpreparedness of all elements in education is a big obstacle, changing the way of teaching and learning from face to face or offline (outside the network) to online (in the network) requires readiness from all elements, starting from the government, madrasas, teachers, students and parents. The government relaxed the education assessment system according to emergencies as long as learning can continue without having to be burdened with achieving competence. Many teachers teach by utilizing existing technology. The purpose of this study is to describe the implementation of the implementation of learning strategies through the collaboration of WAG (Whatsapp Group) and Offline during the Covid-19 pandemic emergency. This research is divided into two stages, each stage has different characteristics from one another. From data collection, data analysis, and discussion results, it is known that the implementation of learning strategies through WAG (Whatsapp Group) collaboration and offline was carried out to maintain the quality of the teaching and learning process during the Covid-19 Pandemic at MTs assisted by Malang Regency. The implementation of Cycle I focused on the necessary administrative preparations while the implementation of Cycle II focused on formulating decrees on the administration of learning activities, circulars for meetings with parents/guardians of students to socialize the WAG (Whatsapp Group) and offline collaboration models.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle