Pengembangan Media Variasi Vising (Video Passing) Sepak Bola untuk Pembelajaran Kelas VIII Sekolah Menengah Pertama
Notice bibliographique
Résumé
The development of communication and information technology has a great influence on the application of media as a means of learning activities, but these advances have not been used ideally in instructional learning in schools. This study aims to produce a variety of football visioning media products for class VIII Junior High School learning. This research is a Research and Development using the ADDIE (Analyze-Design-Development-Implement-Evaluate) learning design model. As subjects in this study, namely Physical Education Teachers and Students. The object of this research is the variation of soccer vision media for junior high school students. Data collection techniques using a questionnaire. The results of the research data in the form of quantitative data were analyzed descriptively quantitatively. The feasibility of video media was obtained through four stages with an average percentage: 1) material expert validation obtained 67.91%, 2) media expert validation obtained 94.37%, 3) corner teacher response obtained 88.15%, 4) student responses obtained 82.9%. The average total assessment of video media is 83.33% with a classification of "very good", so it can be concluded that the basic soccer technique video media for junior high school students is declared suitable for use by teachers in the process of delivering material.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».