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Enregistrement W7135228566 · doi:10.32832/moneter.v13i1.1439

Professional Learning Development for Classroom Action Research in Entrepreneurship Subjects in Indonesia

2025· article· W7135228566 sur OpenAlexaff
Abdi Darmawan, Alvin S. Sicat

Notice bibliographique

RevueMoneter Jurnal Keuangan dan Perbankan · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVocational and Entrepreneurial Education
Établissements canadiensInstitut national de psychiatrie légale Philippe-Pinel
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipAction researchProfessional developmentAction (physics)Entrepreneurship educationReflection (computer programming)Data collectionProfessional learning community

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study adopted an Action Research (AR) framework in devising professional learning strategies that help improve the learning advancement among entrepreneurship teachers in Indonesia in enhancing the effectiveness of learning and students' engagement. The study was iterative: data was collected through cyclical phases of planning, action, observation, and reflection and was carried out with 15 educators at 5 high schools. We integrated Project-Based Learning (PBL) instructional practices and more use of digital tools. We administer pre- and post-intervention surveys, conduct classroom observations, and assess student performance. The results were significant improvements in teacher competencies, with post-intervention scores increasing by up to 30.77%, and student engagement increased from 68% to 85%. The study concludes that AR-based development strengthens entrepreneurship teaching, enhances student-centered learning, and offers a scalable, effective model for educational innovation in resource-limited environments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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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