Teacher Readiness Factors that Influence the Implementation of the Merdeka Curriculum in Elementary Schools
Notice bibliographique
Résumé
The Merdeka (Independent) Curriculum is a crucial element for the sustainability of education in Indonesia. Teachers need to have significant readiness to ensure implementation runs optimally. However, many teachers still require clarification and help to understand and need help integrating the Merdeka Curriculum with existing conditions. The objective of this study is to examine the key elements that affect teacher preparedness and how they impact the implementation of the Merdeka Curriculum in elementary schools. This research employs a quantitative methodology with an ex post facto design. Purposive sampling was used to choose a population and sample of elementary school teachers in Jakarta, Indonesia. The sample size consisted of 122 teachers. Data collection uses a questionnaire to obtain data related to the variables in this research. The data analysis employed structural equation modeling (SEM) with the SMART-PLS 3.0 software tools. The research findings indicate that a significance value of 0.000 (p < 0.05) suggests that teacher preparedness characteristics play a crucial role in positively and significantly impacting the implementation of the Merdeka Curriculum in Elementary Schools. This study emphasizes the significance of teacher preparedness in multiple dimensions, such as a profound comprehension of the Merdeka Curriculum, the capacity to incorporate it with current circumstances, and sufficient backing from the school environment and community.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».