Implementation of Local Wisdom-Based Indonesian Learning to Strengthen Pancasila Student Profiles (P5): Case Studies in Vocational High Schools
Notice bibliographique
Résumé
The importance of strengthening Pancasila values in vocational students necessitates a holistic learning approach; one such effort is to integrate Indonesian language learning with local wisdom to instil national identity in students and prepare the younger generation to face global challenges. As a result, the purpose of this research was to describe the implementation of Indonesian language learning based on local wisdom in Vocational High Schools to raise the profile of Pancasila students. This study is part of a qualitative research design using the case study method. Residents of vocational high schools in Central Java made up the research respondents. Data was gathered by interview and observation techniques, then interactively and descriptively analysed. The findings of the study revealed that school management, from the principal to the teachers, was completely dedicated to adopting the Merdeka curriculum as a pilot project by incorporating local wisdom-based Indonesian language learning processes. Even though there are some flaws, the learning process based on local wisdom that has been applied thus far appears to be functioning almost perfectly. Furthermore, students benefit from local wisdom-based learning since it is seen as an adaptive model for accommodating competencies that strengthen the student profile of Pancasila as the foundation and identity of the Indonesian nation. However, improvements and optimisation are still required to implement this Merdeka curriculum to ensure the results can be even better in assisting students in mastering subject matter, particularly the Indonesian language subject matter, and providing a foundation and knowledge of Indonesian wisdom culture.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».