Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».