PENGARUH MODEL PROBLEM BASED LEARNING \nTERHADAP HASIL BELAJAR PESERTA DIDIK PADA MATA \nPELAJARAN PKN DI KELAS IV SD \n(Penelitian Kuasi Eksperimen pada Siswa Kelas IV Sekolah Dasar Negeri \nCicayur Kabupaten Bandung)
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan hasil belajar peserta didik melalui model \nproblem based learning dalam pembelajaran PKN. Penelitian tindakan kelas \ndilaksanakan di kelas IV SDN Cicayur 02. Keadaan siswa di kelas IV SDN Cicayur 02 \nyang tidak mendapatkan hasil belajar yang baik didalam pembelajaran dikarenakan guru \nsering menggunakan metode ceramah konvensional, sedangkan dengan model-model \npembelajaran yang lain khususnya model problem based learning belum pernah \ndilaksanakan. Kurangnya inovasi guru dalam mengembangkan pembelajaran melalui \ndoel pembelajaran menyebabkan kurangnya hasil belajar yang diperoleh peserta didik. \nMaka hal itulah yang menjadi latar belakang dari penelitian ini. Penelitian ini \nmenggunakan metode kuantitatif dengan desain kuasi eksperimen (Quasi Experiment). \nSampel yang dipilih adalah kelas IVA sebagai kelas ekperimen dan kelas IVB sebagai \nkelas kontrol. Teknik pengumpulan data menggunakan tes tertulis dan observasi. Tes \nterdiri dari pretest dan posttest untuk mengetahui hasil belajar siswa, sedangkan observasi \ndigunakan untuk menilai hasil belajar peserta didik. Analisis data menggunakan uji-t \nberdasarkan nilai pretest dan posttest dari kelas kontrol dan kelas eksperimen. Pengolahan \ndata dilakukan dengan uji normalitas, uji homogenitas, uji independent t-test, \nmenggunakan aplikasi IBM SPSS versi 25 untuk mengetahui perbedaan hasil belajar \nantara kelas IVA (eksperimen) dan kelas IVB (kontrol), serta uji N-gain untuk \nmengetahui peningkatan hasil belajar dan uji effect size untuk mengetahui pengaruh \npenggunaan model problem based learning terhadap hasil belajar peserta didik kelas IV \ndi SDN Cicayur 02. \nKata kunci: Problem Based Learning, Hasil Belajar
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,009 |
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 ».