Penerapan Metode Permainan Papan Memori untuk Meningkatkan Keaktifan Belajar Siswa pada Mata Pelajaran Sejarah Kelas X di SMK Arnoldus Betun
Notice bibliographique
Résumé
This researcher aims to improve student learning activity in history subjects of class X SMK Arnoldus Betun through the application of the memory board game method. The formulation of the problem raised in this study is how to apply the memory board game method to improve student learning activity in history subjects and what is the impact of applying the memory board game method to improve student learning activity in history subjects. This researcher uses a classroom action research (CAR) method consisting of three cycles. Each cycle includes the stages of planning, implementation, observation, and reflection. The data collection instruments used are observation sheets and student learning interest questionnaires. The results of the study showed a significant increase in student learning interest after the application of the memory board game method. In the second cycle, the average student learning activity was at 60%, and increased gradually to reach 86% in the third cycle. The discussion of these results shows that the memory board game method is not only able to increase student learning activity, but also facilitates collaboration, active participation, and student creativity in the history learning process. Thus, it can be concluded that the memory board game method is effective in increasing the active learning of history among 10th-grade students at Arnoldus Betun Vocational School.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».