Penerapan Model Pembelajaran Kooperatif Tipe Think-Pair-Share (TPS) Untuk Meningkatkan Hasil Belajar Matematika Siswa
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to determine whether the application of the Think-Pair-Share (TPS) cooperative learning model can enhance students' mathematics learning outcomes. The Classroom Action Research (PTK) was conducted in class VII D of SMP Negeri 6 Kintamani. The subjects comprised all students in class VII D of SMP Negeri 6 Kintamani during the first semester of the 2022/2023 academic year, totaling 32 individuals, with 17 males and 15 females. The research focused on students' mathematics learning outcomes. This study on learning enhancement occurred over two cycles: cycle I covered integers, and cycle II involved fractions. Mathematics learning outcomes were assessed based on the scores obtained by students in learning outcome tests. Data collection utilized observation and test methods. Quantitative descriptive analysis and qualitative descriptive analysis were employed for data analysis. Student mathematics learning outcomes data were processed using averages and classical completeness. The success criterion for this classroom action research was defined as average student mathematics learning results falling within the 'good' category (77-86) with a minimum classical completeness of 85%. Analysis of the research revealed an increase in average student mathematics learning outcomes, rising from 71.76 (categorized as fairly good) in cycle I to 80.00 (categorized as good) in cycle II, marking an increase of 8.24. Additionally, there was an increase in learning completeness from 61.76% in cycle I to 88.24% in cycle II, marking a rise of 26.48%. The conclusion drawn from this research is that the application of the Think-Pair-Share (TPS) cooperative learning model positively impacts students' mathematics learning outcomes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».