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Enregistrement W4385786389 · doi:10.31219/osf.io/5mtnb

Manajemen Berbasis Sekolah: Studi Implementasi di Aceh Utara

2023· preprint· id· W4385786389 sur OpenAlexaff
Jalaluddin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueid
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEducation Systems and Policies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesAustralian Agency for International Development
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceManagementSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Konsep Manajemen Berbasis Sekolah (MBS) telahdisosialisasikan kepada semua pemangku kepentinganpendidikan sekolah (stakeholder) melalui berbagai kegiatan pelatihan (training). Pelatihan capacity building, sebagai contoh, telah dilaksanakan oleh beberapa lembaga bantuan asing yang bergerak di Indonesia. Lembaga bantuan asing tersebut antara lain adalah USAID dalam program Managing Basic Education (MBE), telah meluncurkan tiga materi utama dalam pelatihan, yaitu: (1) PAKEM (Pembelajaran Aktif, Kreatif, Efektif, dan Menyenangkan, (2) MBS (Manajemen Berbasis Sekolah, dan (3) PSM (Peran Serta Masyarakat). Trilogi materi pelatihan tersebut merupakan tiga materi utama pelatihan di samping materi pelatihan lainnya. Trilogi materi pelatihan tersebut mulai disosialisasikan terutama pada sekitar tahun 1990-an. Dalam periode ini, MBS juga mulai diadopsi oleh beberapa lembaga pelatihan yang dibiayai oleh lembaga donor internasional lain, misalnya ADB (Asian DevelopmentBank) dan AUSAID dengan program AIBEP (Autralia-Indonesia Basic Education Program), dan kemudian mulai diadaptasi dan dimasukkan ke dalam pelbagai kegiatan pelatihan yang dilaksanakan oleh Departemen Pendidikan Nasional, seperti dalam proses penyusunan Rencana Strategis Departemen Pendidikan Nasional 2005 – 2009.Jika pada periode Renstra Depdiknas 2005 – 2009 konsepMBS lebih dititikberatkan pada aspek terorinya, makadalam pelatihan berikutnya akan lebih ditekankan padaaspek penerapannya.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,020

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,232 · 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
GenreAutre

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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