PENGUATAN PEMAHAMAN DAN PRAKTIK GURU IPA DALAM INTEGRASI LOW-CARBON STEM DALAM PEMBELAJARAN
Notice bibliographique
Résumé
Pemahaman Guru IPA dan Praktik Implementasi Pembelajaran IPA berbasis STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics) guru masih kurang. Tujuan dari kegiatan pengabdian ini adalah mendampingi guru disekolah memproduksi perangkat pembelajaran berbasis Low-Carbon STEM untuk meningkatkan kualitas pembelajaran IPA ramah lingkungan. Low-Carbon STEM adalah perangkat pembelajaran yang dikemas berdasarkan sintaks Engineering Design Process (Define, Learn, Plan, Try, Test, and Decide) yang menerapkan konsep ramah lingkungan. Perangkat pembelajaran yang dikembangkan mitra dirancang untuk mendorong kemampuan siswa dalam memproduksi sesuatu yang baru yang dapat memberikan dampak positif bagi perkembangan pola pikir anak dalam pengintegrasian bidang STEM dan tentunya tetap menjaga kelestarian lingkungan. Hasil akhir dari kegiatan ini diharapkan guru dapat menerapkan Low Carbon STEM pada perangkat pembelajaran IPA di tingkat kelas yang lain dan ditularkan dalam ranah yang lebih luas seperti MGMP IPA. Metode yang dilaksanakan dimulai dengan kegiatan analisis kebutuhan mitra sekolah di Surakarta. Kegiatan dilanjutkan dengan workshop materi Low Carbon STEM kepada guru sekolah mitra yang dipandu oleh ketua pengabdian. Kegiatan dilanjutkan dengan pendampingan praktik pembuatan perangkat pembelajaran Low Carbon STEM yang dipandu oleh semua tim pengabdi dan ditularkan guru mitra ke MGMP IPA. Metode akhir yang digunakan adalah deskriptif kualitatif. Deskriptif kualitatif didapatkan dari angket dan wawancara setelah pendampingan penyusunan perangkat pembelajaran Low Carbon STEM. Hasil angket dan wawancara disajikan dalam data deskriptif kualitatif.Kata kunci: Perangkat Pembelajaran IPA, Low-Carbon STEM
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,029 | 0,007 |
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 ».