Media Pembelajaran Teknologi Audio-Visual Pada Model Teams Games Tournament (TGT) Untuk Meningkatkan Pengetahuan IPA SDK Kelas V Manumuti di Daerah Perbatasan Timor Leste
Notice bibliographique
Résumé
Education is very important for the development of children's knowledge, so it needs to be supported by effective learning media. Learning media are familiar to a teacher such as textbooks, teaching aids and other media. However, after observations were made at one of the Class V Manumuti SDKs, in the Timor Leste Border area, it was found that teachers predominantly taught using textbooks and no other learning media. The existing conditions result in students learning monotonously, students being less active, teachers not being creative and students not understanding science lessons well. So in this research, learning media will be created that are fun and not monotonous in order to arouse students' motivation to study science. In this case, the media used is Audio-Visual Technology Learning Media. This media will be elaborated in the Teams Games Tournament (TGT) model, where students will be formed into several groups, then given a science knowledge game, and students compete with their opposing groups. That way, a sense of responsibility, healthy competition, imagination, and student activity in class dominate and students will be motivated to learn science because the end of this learning model is an award or reward for students who become winners. To measure the attainment of science knowledge, observation, discussion, tests, scores and audio-visual media are used. It is hoped that the results of the research will ensure that students in the Timor Leste border areas do not miss out on technological knowledge, teachers will be more creative and students will be able to play an active role and increase their motivation to learn science.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».