Pemanfaatan PhET interactive simulation sebagai sumber belajar ilmu pengetahuan alam di sekolah menengah pertama
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi pemanfaatan PhET Interactive Simulation sebagai sumber belajar dalam pembelajaran IPA di tingkat SMP. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif deskriptif, dengan data diperoleh melalui observasi, wawancara semi-terstruktur dengan guru, dan kuesioner kepada siswa. Observasi dilakukan untuk mengamati interaksi siswa dengan simulasi dan keterlibatan mereka dalam pembelajaran. Wawancara mengungkap manfaat dan tantangan penggunaan PhET, sementara kuesioner mengevaluasi pemahaman siswa sebelum dan sesudah pembelajaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PhET Interactive Simulation efektif meningkatkan pemahaman siswa terhadap konsep-konsep IPA, seperti listrik statis, gaya, dan gerak. Simulasi ini memfasilitasi eksplorasi konsep-konsep abstrak melalui eksperimen virtual, meningkatkan keterlibatan siswa secara aktif dalam pembelajaran berbasis inkuiri. Analisis data juga menunjukkan peningkatan signifikan dalam motivasi belajar siswa, yang merasa lebih tertarik dan terlibat dengan pembelajaran berbasis simulasi dibanding metode tradisional. Selain itu, kolaborasi dalam kelompok kecil selama eksplorasi simulasi memperkuat kemampuan diskusi dan kerja sama siswa. Dengan demikian, penggunaan PhET Interactive Simulation tidak hanya membantu pemahaman konsep tetapi juga membangun sikap positif siswa terhadap pembelajaran IPA. Penelitian ini mendukung integrasi teknologi dalam pembelajaran untuk meningkatkan kualitas pendidikan sains.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,008 |
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 ».