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Enregistrement W4410215090 · doi:10.62945/jcii.v1i1.147

Efforts To Improve The Learning Outcomes of Islamic Religious Education Students with The Problem Based Learning Model at SDN 1505 Pasir Julu

2025· article· en· W4410215090 sur OpenAlexaff
Sintya Lestari Hasibuan, Hotni Hairani Panggabean, Sukria Hafifah Daulay, Tiasma Daulay

Notice bibliographique

RevueJurnal Cendekia Islam Indonesia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Character Development
Établissements canadiensJaneway Children's Health and Rehabilitation Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslamMathematics educationPsychologySociologyGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to improve student learning outcomes in Islamic religious education learning by using the Problem Based Learning Learning Model. This research is a classroom action research that uses four steps, namely planning, action, observation and reflection. The subjects of this study were elementary school students. Data for this study were obtained using test and observation techniques. Tests are used to measure learning and observations are used to analyze teacher and student learning activities. The data analysis technique used in this study is descriptive statistics by comparing the results obtained with indicators of research success. The results of the study indicate that the Problem Based Learning Learning Model can improve student learning outcomes in Islamic religious education learning. This can be seen from the increase in the percentage of student learning completion in each cycle with details of pre-cycle 40.89%, cycle I 68.87% and in cycle II increasing to 90.32%. Thus, the Problem Based Learning Learning Model can be used as an alternative to improve student learning outcomes in Islamic religious education learning.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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