The Impact of Merdeka Belajar Kampus Merdeka (Emancipated Learning) and Motivation on Students’ Learning Outcomes in Higher Education in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM/Emancipated Learning) with a form of learning activity that is more involved in community life and a hybrid learning model is very likely to influence student learning outcomes. This study explores the impact of implementing the MBKM program, which emphasizes a learning approach integrated with community life and adopts a hybrid learning model. The objectives of this study are to analyze the determinants of students’ learning outcomes in the context of MBKM through hybrid learning and assess factors that affect student learning outcomes in the same learning model. The methodology used was a quantitative survey design. These research steps involved questionnaires that had been proven valid and reliable for data collection. The collected data was then analyzed using descriptive and inferential statistics, with path analysis techniques to understand the relationship between the variables studied. The results reveal that 1) The learning model has a significant influence on student learning outcomes; 2) Learning motivation has a significant effect on learning outcomes; 3) MBKM structure contributes significantly to learning outcomes; 4) The learning model has a significant effect on learning motivation, and 5) MBKM structure affects student learning motivation significantly. This research provides important insights into the effectiveness of emancipated learning (MBKM) and hybrid learning in higher education in Indonesia.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».