PENGARUH MODEL PEMBELAJARAN DAN FUNGSI KOGNISI TERHADAP KETERAMPILAN BERMAIN HOKI: Studi Eksperimen pada Atlet Hoki Berbasis Gelombang Otak Alpha
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh model pembelajaran Teaching Games for Understanding (TGFU) dan Direct Instruction (DI) serta kontribusi fungsi kognisi terhadap peningkatan keterampilan bermain hoki peserta didik. Penelitian menggunakan desain eksperimen faktorial 2x2 dengan melibatkan 30 siswa SMP yang dikelompokkan berdasarkan model pembelajaran dan tingkat fungsi kognisinya (tinggi dan rendah). Fungsi kognisi diukur menggunakan instrumen Montreal Cognitive Assessment (MoCA), sedangkan keterampilan bermain diukur melalui Game Performance Assessment Instrument (GPAI). Aktivitas gelombang otak alpha turut dicatat menggunakan alat EEG Neuron-Spectrum-AM sebagai data eksploratif. Hasil analisis menunjukkan bahwa: (1) terdapat perbedaan signifikan keterampilan bermain antara siswa yang dibelajarkan dengan model TGFU dan DI, di mana model TGFU lebih unggul secara umum; (2) terdapat interaksi yang signifikan antara model pembelajaran dan fungsi kognisi terhadap keterampilan bermain; (3) tidak terdapat perbedaan signifikan antara model TGFU dan DI pada siswa dengan fungsi kognisi tinggi; dan (4) terdapat perbedaan signifikan pada siswa dengan fungsi kognisi rendah, di mana model DI memberikan hasil keterampilan bermain yang lebih baik dibandingkan TGFU. Kebaruan penelitian ini terletak pada integrasi model TGFU dan DI dengan moderasi fungsi kognitif serta analisis gelombang otak alpha dalam konteks keterampilan bermain hoki. Penelitian ini merekomendasikan pemilihan strategi pembelajaran yang disesuaikan dengan tingkat fungsi kognisi siswa untuk meningkatkan efektivitas pendidikan jasmani. This study aims to examine the influence of the Teaching Games for Understanding (TGFU) and Direct Instruction (DI) learning models as well as the contribution of cognitive function to the improvement of students' hockey playing skills. The study used a 2x2 factorial experimental design involving 30 junior high school students who were grouped based on learning models and levels of cognitive function (high and low). Cognitive function was measured using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) instrument, while playing skills were measured through the Game Performance Assessment Instrument (GPAI). Alpha brain wave activity was also recorded using the Neuron-Spectrum-AM EEG tool as exploratory data. The results of the analysis showed that: (1) there was a significant difference in playing skills between students learned with the TGFU and DI models, where the TGFU model was superior in general; (2) there is a significant interaction between the learning model and the cognitive function of play skills; (3) there was no significant difference between the TGFU and DI models in students with high cognitive function; and (4) there were significant differences in students with low cognitive function, where the DI model provided better play skill outcomes than TGFU. The novelty of this research lies in the integration of TGFU and DI models with cognitive function moderation and alpha brain wave analysis in the context of hockey playing skills. This study recommends the selection of learning strategies that are tailored to the level of students' cognitive function to increase the effectiveness of physical education.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».