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Enregistrement W4383504750 · doi:10.23960/rp/v1i2.hal.53-61

Bimtek Pengembangan Soal Berstandar TIMSS/ PISA Bagi Guru IPA Se- Kabupaten Tanggamus

2021· article· id· W4383504750 sur OpenAlexaff
⁠Undang Rosidin, Dina Maulina, M. Setyarini, Dimas Permadi, Nina Kadaritna

Notice bibliographique

RevueRuang Pengabdian Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat · 2021
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensImmunoPrecise (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyMathematics educationPolitical sciencePedagogyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kegiatan bimtek ini bertujuan untuk: (1) memberikan keterampilan kepada guruguru IPA di Kabupaten Tanggamus dalam mengembangkan bank soal kemapuan literasi berstandar TIMS/PISA; (2) memberikan keterampilan kepada guru-guru IPA di Kabupaten Tanggamus dalam mengembangkan bank soal kemapuan numerasi berstandar TIMS/PISA; (3) memberikan keterampilan kepada guru-guru IPA di Kabupaten Tanggamus dalam mengembangkan bank soal kemapuan sains berstandar TIMS/PISA. Peserta kegiatan bimtek ini adalah guru IPA di Kabupaten Tanggamus. Peserta pelatihan, panitia, dan narasumber melakukan kegiatan dengan menerapkan protocol pencegahan covid-19 yaitu menjaga jarak aman 1,5-2 meter dan menggunakan masker/faceshield. Evaluasi keberhasilan pelatihan akan dilakukan pada: (1) Awal kegiatan, yaitu pretes, untuk mengetahui sejauh mana kemampuan peserta bimtek tentang asesmen, PISA/TIMSS, literasi sains dan numerasi, serta analisis butir soal; (2) akhir kegiatan yaitu postes, berisikan pertanyaan yang sama dengan tes awal, untuk mengetahui tingkat keberhasilan, sehingga dapat diterapkan oleh setiap peserta. Berdasarkan hasil pretes dan postes diketahui terdapat peningkatan pemahaman guru dengan kategori sedang (Ngain = 0,42). Berdasarkan hasil feedback yang diberikan peserta diharapkan dilaksanakan kegiatan lanjutan dari kegiatan pelatihan ini.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,258 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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