KETERCAPAIAN DAN KEMAMPUAN PEMBELAJARAN DARING DI SMA NEGERI 1 GAPURA SUMENEP PADA SAAT MASA PANDEMI COVID-1
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi tingkat ketercapaian dan kemampuan pembelajaran daring serta partisipasi aktif mahasiswa STKIP PGRI Sumenep di wilayah Sumenep selama pandemi Covid-19. Metode yang digunakan adalah penelitian deskriptif kuantitatif, di mana angket disebarkan kepada mahasiswa STKIP PGRI Sumenep pada masa pandemi Covid-19. Data yang terkumpul kemudian dianalisis untuk mengukur persentase partisipasi aktif mahasiswa dalam belajar daring menggunakan berbagai aplikasi serta untuk mengidentifikasi hambatan-hambatan dalam pembelajaran online. Hasil survei menunjukkan bahwa sekitar 83,6% responden mengalami kesulitan akses internet saat mengikuti perkuliahan via Zoom dan Moodle, sementara belajar melalui WA Group memungkinkan partisipasi aktif dari 100% mahasiswa. Kendala utama dalam pembelajaran daring yang dihadapi oleh mahasiswa adalah masalah sinyal internet yang tidak stabil di tempat tinggal mereka.
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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,009 |
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 ».