PENGEMBANGAN BAHAN AJAR MODUL IPA DI SEKOLAH DASAR BERBASIS HOTS DENGAN PENDEKATAN TPACK PADA MATERI SISTEM PEREDARAN DARAH
Notice bibliographique
Résumé
Pembelajaran IPA merupakan mata pelajaran yang krusial dalam kehidupan sehari-hari sehingga memerlukan bantuan media agar peserta didik memahami konsep dengan baik terutama pada materi sistem peredaran darah. Adapaun yang menjadi tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui proses pengembangan modul, mengetahui kelayakan modul serta mengetahui respon peserta didik setelah menggunakan bahan ajar modul berbasis HOTS dengan Pendekatan TPACK pada mata pelajaran IPA peserta didik kelas V. Metode penelitian yang digunakan ini mengacu pada desain penelitian Borg & Gall yang diadaptasi oleh Sugiyono. Penelitian ini melalui enam tahapan yaitu 1) potensi dan masalah, 2) pengumpulan data, 3) desain produk, 4) validasi desain, 5) revisi desain, 6) uji coba produk. Melalui tahap validasi diperoleh hasil tingkat kelayakan dari segi materi sebesar 85,5% dan masuk kategori “sangat layak”, dari segi desain media sebesar 81,5% dan masuk kategori “sangat layak”, serta dari segi bahasa sebesar 91% dan masuk kategori “sangat layak”. Kemudian setelah dilakukan revisi media sesuai dengan saran perbaikan validator, peneliti melakukan uji coba produk kepada peserta didik kelas V sebanyak 20 peserta didik dengan hasil 91,3% dengan kategori “sangat baik”.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,010 |
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 ».