Penggunaan Metode Rough Set Pada Pola Minat Dan Bakat Siswa Dalam Menentukan Tema P5
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to identify the patterns of students' interests and talents at Esa Prakarsa Junior High School and apply the Rough Set method in data analysis to determine the most appropriate theme of the Pancasila Student Profile Strengthening Project (P5). The study involved data collection from 178 students through a questionnaire designed to explore their interests and talents. The results of the analysis showed a significant correlation between the patterns of interest and talents of students with the selection of the P5 theme. The Rough Set method successfully identified relevant rules, such as students who have an interest in the field of art are more suitable for the theme of sustainable lifestyle, while talented students in the field of sports are more in line with the theme of Build the Soul and Body. The use of Rosetta software in data analysis provides recommendations for interesting and relevant P5 themes, supporting the achievement of national education goals in forming a young generation with character and competence. This research is expected to provide guidance for schools in developing P5 themes that are more relevant and interesting for students, as well as improving learning outcomes based on their interest and talent characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».