MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392524879 · doi:10.33222/jumlahku.v9i2.3159

PENERAPAN MODEL PEMBELAJARAN INKUIRI ALBERTA UNTUK MENINGKATKAN KEMAMPUAN BERPIKIR KREATIF MATEMATIS

2023· article· id· W4392524879 sur OpenAlexaboutno aff
Iwan Gunawan, Riska Wulandari, Agung Cahya Gumilar

Notice bibliographique

RevueJUMLAHKU Jurnal Matematika Ilmiah STKIP Muhammadiyah Kuningan · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineMathematics
ThématiqueMathematics Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tujuan penelitian ini untuk melihat pengaruh penerapan model Inkuiri Alberta dalam meningkatkan kemampuan berpikir kreatif matematis siswa di SMA. Metode eksperimen dengan desain quasi experimental dijadikan sebagai metode dalam penelitian ini, Sampel dalam penelitian ini dipilih dua kelas yaitu kelas eksperimen dan kelas kontrol. Instrumen penelitian berupa tes tertulis untuk mengukur kemampuan berpikir kreatif matematis dan non tes dalam bentuk observasi untuk mengukur keterlaksanaan pembelajaran model Inkuiri Alberta. Data yang diperoleh selanjutnya diolah dengan teknik statistik uji t. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan terhadap peningkatan yang signifikan kemampuan berpikir kreatif matematis siswa setelah diterapkan model Inkuiri Alberta. Setelah dibandingkan, peningkatan kemampuan berpikir kreatif matematis siswa yang diterapkan model Inkuiri Alberta lebih baik daripada siswa yang diterapkan model pembelajaran konvensional. Pelaksanaan pembelajaran dengan menggunakan model Inkuiri Alberta telah sesuai dengan sintaknya.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,015

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJUMLAHKU Jurnal Matematika Ilmiah STKIP Muhammadiyah KuninganMême sujetMathematics Education and PedagogyTravaux en français237 207