Efektivitas Model Pembelajaran Project Based Learning dengan Media Stick and Plasticine terhadap Hasil Belajar Matematika Siswa Kelas IV
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar efektivitas model pembelajaran project based learning dengan media stick and plasticine terhadap hasil belajar Matematika siswa kelas IV SDN Sendangguwo 01 Semarang. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode pre-experiment dengan desain penelitian one group pretest posttest design. Sampel penelitian ini adalah seluruh siswa kelas IVB SDN Sendangguwo 01 Semarang yang berjumlah 28 siswa. Teknik pengumpulan data yaitu tes dan dokumentasi. Hasil penelitian dapat dilihat dari hasil uji Wilcoxon dan dihitung dengan N-gain. Uji Wilcoxon digunakan karena hasil uji normalitas diperoleh data tidak berdistribusi normal. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pada uji Wilcoxon diperoleh nilai Asymp.Sig. (2-tailed) = 0,000<0,05, sehingga Hα diterima. Hasil dari uji N-gain dikategorikan cukup efektif dengan kategori sedang mendapatkan nilai N-gain skor 0,5830 dan N-gain persen dengan hasil nilai 58.3007. Dengan demikian model pembelajaran project based learning dengan media stick and plasticine dikatakan cukup efektif secara signifikan terhadap hasil belajar matematika pada peserta didik kelas IV SDN Sendangguwo 01 Semarang. Peneliti berharap dengan adanya penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam pendidikan.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».