Pengaruh Kecerdasan Emosional, Perilaku Belajar, Minat Belajar Dan Cara Mengajar Dosen Terhadap Pemahaman Akuntansi Mahasiswa Universitas Bina Insan Lubuklinggau
Notice bibliographique
Résumé
Fokus penelitian ini adalah untuk menganalisis potensi pengaruh kecerdasan emosional, perilaku belajar, minat belajar, dan metode pengajaran dosen terhadap pengetahuan akuntansi secara parsial dan agregat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang paling signifikan dalam meningkatkan pemahaman akuntansi mahasiswa dan mengevaluasi pengaruh gabungan dari variabel-variabel tersebut terhadap hasil pembelajaran akuntansi. Metodologi penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif, dengan populasi penelitian terdiri dari 186 mahasiswa akuntansi dan sampel berjumlah 126 mahasiswa. Data diolah dan diperiksa menggunakan aplikasi SPSS versi 22. Hasil uji agregat menunjukkan nilai f hitung sebesar 13,723 melampaui nilai f tabel sebesar 2,45, yang mengindikasikan bahwa perilaku belajar, kecerdasan emosional, dan minat belajar dengan metode pengajaran dosen secara signifikan meningkatkan pemahaman akuntansi mahasiswa. Berdasarkan hasil beberapa pengujian, kecerdasan emosional secara signifikan meningkatkan pengetahuan akuntansi (nilai t hitung 4,435), perilaku belajar memiliki pengaruh yang sangat bermanfaat (nilai t hitung 5,522), minat belajar juga menunjukkan pengaruh yang signifikan (nilai t hitung 5,587), dan metode pengajaran dosen memberikan dampak yang signifikan dan menguntungkan (nilai t hitung 4,839).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».