Pengaruh Multimedia Pembelajaran Kandidiasis Oral Berbasis Autoplay Terhadap Tingkat Pengetahuan Mahasiswa Pendidikan Sarjana Kedokteran Gigi Universitas Baiturrahmah
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAK Era globalisasi yang mengalami perubahan serta perkembangan ilmu pengetahuan banyak menawarkan kemudahan dalam pembelajaran dunia pendidikan, sehingga dapat meningkatkan mutu pendidikan dan menciptakan sumber daya yang berkualitas. Tujuan yang dilakukan agar pembelajaran lebih menarik yaitu dengan adanya bantuan media pembelajaran, salah satu aplikasi yang digunakan sebagai media pembelajaran yaitu autoplay. Sampel penelitian adalah mahasiswa pendidikan sarjana kedoktean gigi Universitas Baiturahmah dengan jumlah 90 orang sebagai kelompok kontrol dengan metode konvensional dan 90 orang sebagai kelompok perlakuan dengan metode autoplay. Jenis penelitian yang digunakan yaitu pendekatan kuantitatif dengan metode Quasi Experimental dengan desain pretest-posttest dan teknik analisis data menggunakan 2 uji yaitu Wilcoxon dan uji Mann Whitney-Test. Analisis data yang dilakukan menggunakan Wilcoxon Signed Ranks Test menunjukkan hasil pembelajaran metode konvensional pretest 3.3% dengan kategori tingkat pengetahuan baik naik menjadi 80.0% saat posttest, dan metode pembelajaran autoplay pretest 16.7% dengan kategori baik naik menjadi 94.4% saat posttest dengan nilai Sig.(2-tailed) adalah sebesar 0.000 atau <0.05, maka Ha diterima. Hasil uji Mann-Whitney terdapat perbedaan antara nilai akhir pembelajaran dengan metode konvensional dan autoplay dengan rata-rata pada pembelajaran konvensional 68.19 sedangkan metode autoplay 112.81 dengan p-value 0.00 <0.05. Kesimpulan dari penelitian yaitu terdapat pengaruh yang signifikan, hasil dari penelitian ini autoplay dapat dijadikan sebagai media pembelajaran yang dapat membantu mahasiswa dalam pembelajaran Kata Kunci : Autoplay, Kandidiassi Oral, Multimedia pembelajaran
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,008 |
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 ».