Implementation of Green-Based Learning in Effort to Realize Green Economy at Alam Elementary School Aqila Wonosari Klaten
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to determine the implementation of Green-Based Learning to realize a Green Economy at SD Alam Aqila Wonosari Klaten for the 2024/2025 school year, as well as identify its supporting and inhibiting factors. Theoretical framework: This study uses the theoretical framework of continuing education and the Green Economy, which emphasizes the importance of environmental education from an early age. Literature review: The literature review covers environment-based education, the role of nature schools, and the concept of the Green Economy, as well as the importance of policy support and community involvement in green learning. Methods: This study uses a descriptive qualitative method with observation, interview, and documentation techniques. The validity of the data was tested by triangulation of sources and analyzed interactively. Results: The implementation of Green-Based Learning is carried out through curriculum integration, environmental projects, and community collaboration. Supporting factors: school policies, involvement of all parties, and availability of facilities. Inhibiting factors: limited resources, teacher competence, and community participation. Implications: This study emphasizes the importance of cooperation between schools, parents, and the community in supporting environmental education to realize the Green Economy from an early age. Novelty: The novelty of the research lies in contextual studies in nature schools as well as the mapping of supporting and inhibiting factors that apply to the Green-Based Learning model.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».