STRATEGI PEMBELAJARAN VOKAL PADA ANGGOTA MUDA UNIT KEGIATAN MAHASISWA (UKM) PADUAN SUARA MAHASISWA UNIVERSITAS LAMPUNG
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan bagaimana strategi yang digunakan oleh pelatih dalam proses pembelajaran vokal pada anggota muda Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) Paduan Suara Mahasiswa Universitas Lampung. Hal ini dilatarbelakangi oleh banyaknya prestasi yang diraih oleh Paduan Suara Mahasiswa Universitas Lampung baik secara nasional maupun internasional. Subjek dalam penelitian ini yaitu anggota muda Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) Paduan Suara Mahasiswa Universitas Lampung. Objek dari penelitian ini yaitu strategi pembelajaran yang digunakan pada pembelajaran vokal. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif. Data penelitian diperoleh melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Analisis data menggunakan analisis mode Miles dan Huberman. Keabsahan data diuji menggunakan triangulasi teknik. Hasil penelitiannya adalah berdasarkan lima macam strategi pembelajaran menurut Saskatchewan (Panggabean, 2021) terdapat empat macam strategi pembelajaran yang digunakan oleh Paduan Suara Mahasiswa Universitas Lampung. Strategi tersebut diantaranya adalah strategi pembelajaran langsung, strategi pembelajaran tidak langsung, strategi pembelajaran interaktif, dan strategi pembelajaran mandiri. Sedangkan macam strategi pembelajaran menurut Saskatchewan (Panggabean, 2021) yang tidak digunakan oleh Paduan Suara Mahasiswa Universitas Lampung adalah strategi pembelajaran eksperimen.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,011 |
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 ».