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Enregistrement W4401867040 · doi:10.28926/jpip.v2i1.272

Peningkatan Prestasi Belajar PAI Materi Membaca Al-Quran dengan Tartil melalui Metode Demonstrasi pada Siswa Kelas IX A Di SMP Negeri 4 Trenggalek

2022· article· id· W4401867040 sur OpenAlexaff
Husnul Khotimah

Notice bibliographique

RevueJurnal Pembelajaran dan Ilmu Pendidikan · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensCareer Trek
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstrak: T Penelitian ini menggunakan metode penelitian tindakan kelas (PTK) sebanyak dua putaran (siklus) merujuk pada metode yang dikembangkan oleh Kemmis dan McTaggart. Subjek penelitian ini adalah siswa Kelas IX A semester 2 SMP Negeri 4 Trenggalek Kabupaten Trenggalek tahun pelajaran 2018/2019. Data yang diperoleh berupa hasil tes formatif lembar kegiatan belajar mengajar. Pada pelaksanaan pembelajaran sebelum diadakan penelitian, nilai rata-rata siswa sebesar 68.92 dengan persentase ketuntasan belajar sebesar 36.00%. Pada pelaksanaan siklus I diperoleh nilai rata-rata sebesar 73.92 dengan persentase ketuntasan belajar sebesar 64.00% jauh lebih baik dari hasil pada sebelum siklus dengan peningkatan nilai rata-rata sebesar 5.00 dengan peningkatan persentase ketuntasan sebesar 28.00%. Peningkatan prestasi belajar siswa terus berkembang hingga pada akhir siklus II yang memperoleh nilai rata-rata 78.76 dengan prosentase ketuntasan sebesar 96.00%. Apabila dibandingkan prestasi pada siklus I, terjadi peningkatan nilai rata-rata sebesar 4.84 dan ketuntasan sebesar 32.00%.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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