Meningkatkan Hasil Belajar Siswa Dengan Menerapkan Model Case Method Pada Pembelajaran Tematik Di Kelas IV UPT SD Negeri 060870 Medan Timur
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to improve student learning outcomes by using the case method learning model in thematic lessons in class IV UPT SD Negeri 060870 Medan Timur. This research was conducted in class IV UPT SD Negeri 060870 Medan Timur which is located at Jalan Gunung Krakatau No.196, Pulo Brayan Darat I, Medan Timur District, Medan City, North Sumatra, 20236. The implementation of this research was in semester I, this research was Class Action (PTK). The research steps involved are planning, acting, observing, reflecting, and evaluating and consist of 2 cycles. The subjects in this study were fourth grade students of UPT SD Negeri 060870 Medan Timur for the Academic Year 2022/2023 with a total of 26 students consisting of 11 boys and 15 girls. The object of this study is the learning outcomes in thematic lessons using the case method learning model in class IV UPT SD Negeri 060870 Medan Timur. From the results of this classroom action research several conclusions were obtained, namely: The use of the case method learning model was able to improve the learning outcomes of class IV UPT SD Negeri 060870 Medan Timur in thematic lessons. The average student learning outcomes increased from 50% to 69% in cycle I to 77% in cycle II. Student activities and student learning outcomes in learning increase and complete.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».