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Enregistrement W7128441025 · doi:10.36312/jurnalkhd.v2i2.186

Pengaruh Model Pembelajaran Berbasis Proyek terhadap Kemampuan Penalaran Adaptif Matematis Siswa Kelas VII SMPN 2 Lenek

2025· article· W7128441025 sur OpenAlexaff
Malsawati Triana, Masjudin Masjudin, Pujilestari

Notice bibliographique

RevueJurnal Kependidikan Ki Hajar Dewantara · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline Learning Methods and Innovations
Établissements canadiensCanarie
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClass (philosophy)Test (biology)Control (management)Experimental research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: The aim of this study is to find out the influence of project-based learning models on the adaptive mathematical reasoning ability of students of grade VII at SMPN 2 Lenek. The method used in this research is experimental research. The design of this study is based on Pretest-Posttest Control Group Design. The samples used in this study were two classes where class VII A as experimental class and class VII B as control class, then both classes were given different treatment i.e. in experimental classes were treated with a project-based learning model whereas in control class were given conventional learning models, after given further treatment were given posttests to find out the final ability of students. The test results of the hypothesis obtained thitung = 4,741; ttabel = 1,045 or (thitung 4, 741 > ttabel 1, 045). Thus, it can be concluded that there is an influence of project-based learning models on the ability of mathematical reasoning students in SMPN 2 Lenek school year 2023/2024.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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