PENINGKATAN KEMAMPUAN KOMUNIKASI DAN BERPIKIR KRITIS MATEMATIS MELALUI MODEL KOOPERATIF STAD DAN MURDER
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAKPenelitian ini membandingkan penerapan pembelajaran kooperatif tipe STAD (Student Team Achievement Divisions) dengan pembelajaran kooperatif tipe MURDER (Mood-Understanding-Recall-Detect-Elaborate-Review) ditinjau dari kemampuan komunikasi, berpikir matematis, dan Pengetahuan Awal siswa (PAM). Subjek penelitian adalah 49 siswa kelas X di salah satu SMK di Kabupaten Bandung, 23 siswa untuk kelas STAD dan 26 siswa untuk kelas MURDER. Kemampuan komunikasi dan berpikir kritis dievaluasi dari hasil pretes, postes dan N-Gain. Data dianalisis menggunakan uji t dan anova satu jalur. Untuk mengetahui perbedaan hasil penerapan kedua pembelajaran kooperatif berdasarkan Pengetahuan Awal Matematis siswa (PAM) uji scheffe digunakan sebagai sebagai uji lanjutan. Hasil statistik menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan N-Gain kemampuan komunikasi matematis (p = 0,405, p 0,05) dan peningkatan kemampuan berpikir kritis matematis (p = 0,667, p 0,05) antar tipe pembelajaran kooperatif. Pengaruh PAM terhadap hasil penerapan kedua pembelajaran kooperatif kemudian dibahas.ABSTRACTThis study compared the implementation of STAD (Student Team Achievement Divisions) and MURDER (Mood-Understanding-Recall-Detect-Elaborate-Review) cooperative learning in terms of mathematical communication, critical thinking, and students’ prior knowledge. Subjects were 49 tenth grader in one of vocational high schools in Bandung District, 23 students for STAD class and 26 for MURDER. Mathematical communication and critical thinking ability were evaluated from pretest, posttest, and N-Gain. Data were analyzed using t-test and one-way ANOVA. Difference in implementation results according to students’ prior knowledge was evaluated using scheffe test. Statistical analysis suggested that N-Gain difference in mathematical ability (p = 0,405, p 0,05) as well as mathematical critical thinking (p = 0,667, p 0,05) was insignificant between cooperative learning type. Students’ prior knowledge effect on these cooperative learning implementation results was addressed.
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 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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,005 |
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 ».