Application of Jigsaw Type Cooperative Learning Model to Improve Conceptual Knowledge and Problem Solving Ability of Senior High School Students
Notice bibliographique
Résumé
This study proves that the Jigsaw type cooperative learning model can improve the conceptual knowledge of students on thermochemistry material, which is a learning model that has an influence on improving students' conceptual knowledge of thermochemistry. It aims to improve students' conceptual knowledge and problem solving ability through the application of the Jigsaw type cooperative learning model, taking into account the students' basic mathematics ability level which is classified into three categories: low, medium, and high. This research used quasi-experiment method with pretest-posttest control group factorial design. The subjects of the study were students of class XI IPA at SMA Negeri 06 Bombana, Bombana Region. Data were obtained through conceptual knowledge test, problem solving ability test, and student response questionnaire. The results showed that the conceptual knowledge of students who followed the Jigsaw type cooperative learning model was quantitatively higher than that of students who followed the conventional learning model. The results showed that the conceptual knowledge of students who followed Jigsaw cooperative learning was quantitatively higher than that of students who followed conventional learning. The same applies to problem solving ability, where students with the Jigsaw model showed quantitatively higher results compared to conventional learning students. the increase in conceptual knowledge was greater in the Jigsaw group compared to conventional learning. The level of students' basic mathematics ability did not affect the increase in conceptual knowledge, but did affect the increase in problem solving ability. Students gave positive responses to the Jigsaw type cooperative learning model, stating that this model was fun, easy to follow, and increased learning motivation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».