Teknik Searching and Gathering (Segath) untuk Meningkatkan Hasil Belajar Al-Qur’an Hadist Pada Mapel PAI dan Budi Pekerti
Notice bibliographique
Résumé
Materi Al-Qur’an Hadist adalah salahsatu aspek dalam Mata Pelajaran Pendidikan Agama Islam dan Budi Pekerti. Tujuan penelitian ini adalah untuk menemukan teknik yang tepat untuk membuat peserta didik dapat lebih memahami materi Al-Qur’an Hadist yaitu Surat Attin dan hasil belajar meningkat. Segath merupakan singkatan dari Searching and Gathering yang berarti mencari dan mengumpulkan. Metode Penelitian yang penulis lakukan dalam penelitian ini yaitu metode penelitian kualitatif-deskriptif. Sasaran penelitiannya yaitu peserta didik kelas 5A semester 1 tahun ajaran 2022/2023. Data awal yang penulis ambil adalah nilai hasil penilaian harian Al-Qur’an Hadist sebelum menggunakan Teknik Segath dan nilai hasil penilaian harian setelah menggunakan Teknik segath. Penulis juga melakukan pengamatan melalui lembar observasi untuk mengamati peningkatan motivasi siswa selama mengikuti pembelajaran Al-Qur’an Hadist dengan Teknik Segath. Teknik segath ini penulis aplikasikan pada materi Qur’an surat Attin. Segath menggabungkan aktivitas belajar mandiri melalui internet, kreatifitas menulis dan aktifitas fisik. Peserta didik aktif mencari pengetahuan tentang materi surat dari internet (searching) kemudian berbagi pengetahuan bersama teman-temannya dalam sebuah kegiatan yang menyenangkan (gathering). Teknik Segath membantu peserta didik menghafalkan dan memahami makna yang terkandung dalam surat Attin, dibuktikan dengan peningkatan rata rata hasil belajar menjadi 86,6 dengan nilai tertinggi 95 dan nilai terendah 80, dari sebelumnya rata rata 75.88 dengan nilai maximal 90 dan minimal 40. Motivasi belajar juga meningkat dan pembelajaran lebih menarik
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,095 | 0,034 |
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 ».