Peningkatan Hasil Belajar Matematika Pada Siswa Kelas III SDN 004 Batu Sanggan Melalui Alat Peraga Kartu Mainan Tahun 2022/2023
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas (classroom Action Research) yang bertujuan (1) untuk meningkatkan hasil belajar matematika siswa kelas III SD Negeri 004 Batu sanggan melalui alat peraga kartu mainan, (2) aktivitas siswa kelas III SD Negeri 004 Batu sanggan dalam pembelajaran matematika melalui alat peraga kartu mainan. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas III SD Negeri 004 Batu sanggan pada tahun ajaran 2022/2023 sebanyak 10 orang. Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah tes hasil belajar siswa dan lembar observasi aktivitas siswa. Hasil yang diperoleh dari analisis deskriptif kuantitatif dan deskriptif kualitatif adalah sebagai berikut: kehadiran siswa dalam proses belajar mengajar meningkat, hal ini dilihat dari daftar hadir siswa pada setiap pertemuan;perhatian siswa dalam pembahasan materi pelajaran meningkat; keaktifan siswa dalam mengerjakan latihan terkontrol baik dalam bentuk kelompok atau individu; motivasi siswa untuk belajar meningkat sehingga semangat siswa mengalami peningkatan dalam menyelesaikan tugas yang diberikan. Dari skor hasil belajar yang dicapai terlihat adanya peningkatan yaitu; skor rata-rata hasil belajar matematika siswa pada siklus I mencapai 70 dari skor ideal 100, setelah dilanjutkan pada siklus II skor rata-rata hasil belajar matematika siswa mencapai 90 dari skor ideal 100. Banyaknya siswa yang tuntas pada siklus I adalah 7 orang (70%) dari 10 orang. Dari hasil analisis dapat disimpulkan bahwa terjadi peningkatan hasil belajar matematika siswa kelas III SD Negeri 004 Batu sanggan dalam pembelajaran matematika melalui penggunaan alat peraga kartu mainan.
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 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 | 0,015 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».