Optimizing of Physics Learning through PjBL-STEM Model to Improve Critical Thinking Skills and Students Responsibility Attitudes
Notice bibliographique
Résumé
Physics learning is a complex subject that required an extraordinary understanding. Based on the results of interviews at SMAN 4 DKI Jakarta, in Banda Aceh, critical thinking skill tests have not been carried out and student responsibility in following lessons. This research aims to optimize physics learning through the PjBL-STEM model, in order to improve students' critical thinking skills and lack of sense responsible attitudes. The research design that used in this research was a one group Pretest and Post-Test Design, it was involving 120 students in grade XI. The data collection techniques are carried out through observation, interviews, questionnaires and tests that are prepared based on indicators of critical thinking skills. This research data was analyzed using the average test, N-gain and paired sample t-test. The instruments used critical thinking skills tests and responsibility attitude questionnaires. The research results show that the average N-gain 0,67 is categorized as currently. The results of the responsible attitude questionnaire are in the effective category with an average of 367.2, From the findings of this research it can be concluded that the PjBL-STEM model can optimize physics learning in improving critical thinking skills and attitudes of responsibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».