MENINGKATKAN KOMPETENSI GURU DALAM MELAKSANAKAN PROSES PEMBELAJARAN MELALUI SUPERVISI AKADEMIK BERBASIS ICT DI KABUPATEN MADIUN
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk Meningkatkan kemampuan dan keterampilan guru dalam menyusun perencanaan pembelajaran dan mengelola kegiatan proses pembelajaran. Meningkatkan kemampuan Guru dalam memanfaatkan Information and Communications Technology dalam menunjang proses belajar mengajarnya di kelas. Menumbuhkan persesi positif guru terhadap pelaksanaan supervisi akademik yang dilakukan oleh kepala sekolah dan pengawas sebagai layanan bantuan proses pembelajaran dalam meningkatkan mutu pendidikan.Meningkatkan intensitas kegiatan Musyawarah Guru Mata Pelajaran sebagai wahana peningkatan kemampuan profesionalisme Guru. Penelitian ini menggunakan metode School Action Reserch (SAR), penelitian ini mengacu model PTS yang dikembangkan oleh Kemmis dan Mc Taggart (2008) dalam Ritawati yang terdiri dari 4 tahap yang meliputi dengan Perencanaan, Tindakan , Observasi dan Refleksi. Subjek Penelitian adalah Guru di SMK Negeri 1 Gemarang dan SMK Negeri 1 Wonoasri yang berjumlah 199 orang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari rata-rata tingkat kemampuan guru pada siklus I sebesar 65,05% yang tergolong kurang, dan meningkat pada siklus II menjadi 72,14% yang tergolong kurang dan pada siklus III meningkat menjadi 86,70% dengan kategori baik Kata Kunci: Kompetensi Guru, Supervisi Akademik, ICT
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 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 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».