PENGEMBANGAN METODE PEMBELAJARAN DARING UNTUK SMK PUSAT KEUNGGULAN
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé

 Awal mewabahnya Virus Corona 19 di Indonesia terjadi pada akhir tahun 2019 lalu yang menjadi salah satu faktor penyebab bagi dunia Pendidikan untuk mengubah cara pembelajaran yang dahulunya harus dilakukan secara tatap muka harus bergeser dengan pelaksanaan pembelajaran secara dalam jaringan (daring). Semua tingkat Pendidikan dari PAUD, TK, SD, SMP, SMA dan Perguruan Tinggi melakukan pembelajanan secara daring yang memanfaatkan teknologi komunikasi yang lebih baik
 Adabtasi teknologi yang telah dilakukan sekolah dengan pembelajaran melalui google class, media Zoom dan Google Meet tetapi masih juga mengalami kendala terhadap pemahaman guru dan siswa terhadap penggunaan aplikasi yang dipakai, hal ini tetap menjadi menambah masalah dan ditambah lagi dengan berbagai alasan dari guru, siswa dan orang tua yang merasa berat terhadap biaya paket internet yang walaupun ada kuota bantuan internet dari KEMENDIKBUD sudah ada. Masalah ini menjadi tantangan bagi pihak Perguruan Tinggi maupun pihak lainnya yang ingin mensukseskan pembelajaran yang dilaksankan daring maupun luring.
 Peneliti ini merancang sebuah kegitan yang diharapkan menjadi soulusi dalam pemecahan masalah di sekolah dengan membangun server sebagai perangkat sistem manajemen pembelajaran Moodle, serta melakukan pendampingan/pelatihan di sekolah-sekolah dan khususnya sebagai objek pertama dilakukan pada 4 (empat) Sekolah Pusat Keunggulan.
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.
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 découle