UPAYA MENINGKATKAN HASIL BELAJAR SISWA KELAS 2A MI MASYHUDIYAH PADA MUATAN MATEMATIKA MELALUI PENERAPAN MODEL PEMBELAJARAN CONTEXTUAL TEACHING AND LEARNING
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to find out how the application of the contextual teaching and learning model can improve learning outcomes in mathematics content regarding sides, angles and edges of geometric shapes in class 2A MI Masyhudiyah students. This type of research is classroom action research or PTK. This research design uses the Kemmis and Mc. Taggart model which consists of 4 components, namely planning, implementing actions, observing and reflecting. The research subjects that will be used in this classroom action research are 25 students in class 2A MI Mashhudiyah, consisting of 15 male students and 10 female students. Data collection techniques in this research used interviews, observation and tests. This research data analysis technique uses quantitative descriptive. The criteria for success in this classroom action research are based on increasing student learning outcomes in each cycle. The criteria used to see the success of the action are in the form of increasing student learning outcomes. Students are declared to have improved if a minimum percentage of 70% of all students meet the KKM score of 70. The results of the research show that student learning completeness in the pre-test was 8% with an average score of 43.2%, then in cycle 1 it was 56% with an average score -an average of 68.8 and in the second cycle it was 64% with an average value of 69.2 then in the post test of third cycle it was 80% with an average value of 75. From these data it clearly shows that student learning outcomes have increased and indicators of success have been achieved
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».