Pengaruh Model Pembelajaran Problem Based Learning terhadap Kemampuan Berpikir Kritis Siswa SMP Negeri Halioan
Notice bibliographique
Résumé
Learning is the process of forming behavior or behaviorism and is seen from the cognitive aspect of students, in fact to support the achievement of ideal educational goals with the existing education system in Indonesia. In this research, the author is interested in researching students' cognitive aspects in line with 21st century learning to determine students' critical thinking abilities using the problem based learning model. This type of research is research using a quantitative research approach. The sample in this study was control class VII A students with a total of 13 students and VII B was an experiment with a total of 12 students at Halioam State Middle School, totaling 25 students. Data collection techniques use test questions and documentation, interviews. Data analysis used the independent sample t-test hypothesis test and the N-Gain score test. The results of the research show that the problem based learning model can have an influence on the critical thinking abilities of class VII students at Halioan State Middle School. This is proven by assessing students' critical thinking abilities using a hypothesis test using an independent sample t-test. The result was a 2-tailed sig of 0.000 < 0.05 so that there is an influence of the problem based learning model on Halioan State Middle School students' critical thinking abilitie.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».