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Enregistrement W4392421071 · doi:10.22202/jp.2022.v13i2.5814

DAMPAK LAYANAN INTERNET GRATIS UNTUK PELAJAR KELAS VIII SMPN 3 MAPAT TUNGGUL SELATAN PANGIAN KABUPATEN PASAMAN

2022· article· id· W4392421071 sur OpenAlexfundno aff
Tuti Lestari, Harisnawati Harisnawati, Waza Karya Akbar

Notice bibliographique

RevueJurnal Pelangi · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas AirlanggaUniversitas Negeri SemarangAthabasca University
Mots-clésComputer scienceAdvertisingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Layanan internet gratis ini diberikan kepada masyarakat Pangian khususnya untuk pelajar di SMP Negeri 3 Mapat Tunggul Selatan untuk mempermudahkan peserta didik dalam mengerjakan tugas sekolah. Tetapi kenyataannya pelajar kelas VIII di SMP Negeri 3 Mapat Tunggul Selatan tidak menggunakan layanan inernet gratis untuk kebutuhan Sekolah. Adapun tujuan penelitian ini adalah mendeskripsikan dampak layanan interenet gratis untuk kelas VIII Di SMP Negeri 3 Mapat Tunggul Selatan Jorong 3 Pangian Kabupaten Pasaman. Teori dalam penelitian ini yaitu teori belajar behavioristik. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah kualitatif dengan tipe deskriptif. Informan penelitian purposive sampling. Teknik pengumpulan data berupa observasi, wawancara, dan studi dokumen. Unit analisis dalam penelitian ini yaitu kelompok. Analisis data menggunakan model Miles dan Huberman. Adapun dampak positif layanan internet gratis untuk pelajar Jorong 3 Pangian Mapat Tunggul Selatan Kabupaten Pasaman terdiri dari: (1) Memudahkan Dalam Proses Pembelajaran, (2) Sebagai sumber belajar, dan (3) Tidak mengeluarkan biaya. Sedangkan dampak negatif layanan internet gratis untuk kelas VIII di SMP Negeru 3 Mapat Tunggul Selatan Jorong 3 Pangian Kabupaten Pasaman terdiri dari: (1) Kecanduan game online, (2) Timbulnya sikap kurang menghargai, (3) Tidak disiplin mengantarkan tugas sekolah, (4) Tidak ada kontrol dari orang tua.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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