Pelatihan Pembelajaran Mendalam (Deeep Learning) dalam Meningkatkan Kompetensi Kepala Sekolah di Kabupaten Aceh Barat
Notice bibliographique
Résumé
Pelatihan pembelajaran mendalam bagi kepala sekolah di Kabupaten Aceh Barat bertujuan untuk meningkatkan kompetensi kepala sekolah dan kepemimpinan pendidikan dalam menghadapi tantangan abad ke-21. Kegiatan ini dilatarbelakangi oleh pentingnya pemahaman kepala sekolah terhadap pendekatan pembelajaran mendalam sebagai strategi pembelajaran yang berfokus pada pengembangan dimensi profil lulusan, prinsip, pengalaman belajar dan kerangka pembelajaran mendalam. Pelatihan diselenggarakan oleh Balai Guru Penggerak Provinsi Aceh bekerja sama dengan Dinas Pendidikan dan Kebudayaan Kabupaten Aceh Barat, Cabang Dinas Pendidikan Wilayah Kabupaten Aceh Barat dan STAIN Teungku Dirundeng Meulaboh, melibatkan 32 kepala sekolah dari berbagai jenjang. Metode pelatihan menggunakan pendekatan partisipatif dengan kombinasi sesi sinkronus, asinkronus, refleksi, penugasan mandiri, serta unggah lembar kerja melalui LMS Ruang GTK. Evaluasi dilakukan melalui pretest, postest, kehadiran, keterlibatan aktif, serta kualitas tugas peserta. Hasilnya menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemahaman dan kemampuan peserta, serta keberhasilan pelatihan sebagai fondasi menuju transformasi pembelajaran di sekolah
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,008 |
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 ».