PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF TERINTEGRASI ETNOSAINS UNTUK MENINGKATKAN KEMAMPUAN LITERASI SAINS DAN MOTIVASI BELAJAR PESERTA DIDIK PADA MATERI HIDROLISIS GARAM
Notice bibliographique
Résumé
Pengembangan media pembelajaran interaktif terintegrasi etnosains perlu dilakukan karena media jenis ini belum tersedia, terutama pada materi hidrolisis garam. Penelitian bertujuan untuk mendeskripsikan kelayakan (validitas, kepraktisan, dan keefektifan) media pembelajaran interaktif menggunakan terintegrasi etnosains untuk meningkatkan kemampuan literasi sains dan motivasi belajar peserta didik. Penelitian ini menggunakan desain model penelitian pengembangan 4D (Define, Design, Developmet, Disseminate). Uji coba media pembelajaran dilakukan di Kelas XI IPA SMA Negeri 3 Martapura tahun ajaran 2021/2022. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengembangan media pembelajaran berdasarkan pada kriteria: (1) Validitas; ditinjau dari aspek isi, penyajian, bahasa, dan media memperoleh skor rata-rata 95,32 (sangat valid). (2) Kepraktisan, ditinjau dari hasil keterbacaan media pembelajaran pada uji perseorangan sebesar 4,08 (baik) dan uji kelompok kecil sebesar 4,32 (sangat baik), Hasil angket repon peserta didik adalah 3,9 (baik), dan hasil observasi keterlaksanaan pembelajaran adalah 4,51 (sangat baik), (3) Keefektifan, ditinjau dari peningkatan kemampuan literasi sains dengan skor N-gain 0,49 (sedang) dan motivasi belajar dengan skor N-gain 0,61 (sedang). Dengan demikian, media pembelajaran interaktif terintegrasi etnosains pada materi hidrolisis garam layak digunakan untuk meningkatkan kemampuan literasi sains dan motivasi belajar peserta didik pada pembelajaran kimia.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,010 |
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 ».