Small Group Discussion Method to Increase Learning Activity: its Implementation in Education
Notice bibliographique
Résumé
The aims of this study is: 1) Knowing the use of the Small Group Discussion method in fiqh learning for class X MA tanbihul Ghofilin Bawang students; 2) Knowing the difference between learning activities using the Small Group discussion method and those who do not use the small group discussion method in class X MA Tanbihul Ghofilin students; 3) Knowing the increase in learning activities using the small group discussion method for class X MA Tanbihul Ghofilin Bawang students. The research according to experimental methods using non-equivalent control group design. The subjects in this study were students of class X Agama 3 and X Agama 4 MA Tanbihul Ghofilin which totaled 60 students who were divided into two groups, namely class X Agama 3 as the Experimental class and Class X Religious 4 as the control class. Learning begins with providing pretest questions to find out the extent of student learning activities. Experimental students were given learning using the small group discussion method while the control group used conventional learning methods. The experimental group and the control group were given the final test in the form of posttest questions in writing. Then the results were processed, analyzed, and compared using a t-test and a scor gain test to determine the differences and activities between the two groups to be studied. The results showed that there were differences in learning activities between the experimental class and the control class with evidenced by the t-test and the control class with evidenced by the t-test calculation showing tcount of count 2,0001 > ttable 10.6 with a significance level 0f 5 % and degress of freedom 58. It was proveb by the calculation of N-gain of 0,76 with category.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».