PENDAMPINGAN TERPADU BERBASIS KAJI TINDAK PEMBELAJARAN BAGI GURU-GURU SAMA DI KABUPATEN KLUNGKUNG DAN KARANGASEM
Bibliographic record
Abstract
Mutu pendidikan pada jenjang SMA di Kabupaten Klungkung dan Karangasem masih rendah. Hal ini tercermin dari hasil capaian ujian nasional yang belum optimal, yaitu beberapa kompetensi siswa < 60. Untuk meningkatan mutu pendidikan ini dilakukan Penerapan Model Pendampingan Terpadu Berbasis Kaji Tindak Pembelajaran. Sasaran progam pengabdian PM-PMP ini meliputi guru-guru mata pelajaran SMA yang di-UN- kan, kepala SMA, dan pengawas SMA di Kabupaten Klungkung dan Karangasem. Model pendampingan ini mencakup empat kegiatan pokok, yaitu: (1) diklat pendalaman materi pelajaran, pembelajaran inovatif dan asesmen, lesson study, manajemen sekolah, dan supervisi pendidikan; (2) lesson study di sekolah sampel; (3) evaluasi keefektivan model; dan (4) FGD tindak lanjut pengembangan mutu pendidikan. Hasil penerapan model ini adalah sebagai berikut. Guru, kepala sekolah, dan pengawas memberi respon positif terhadap pelaksanan diklat dan lesson study. Guru-guru dapat melaksanakan lesson study dengan baik. Guru-guru sudah mulai terbuka dengan pembelajaran yang dilakukan. Mereka sangat merasakan manfaat lesson study bahwa pembelajaran yang dirancang dan direfleksikan secara bersama-sama akan lebih baik dibandingkan apabila dilakukan sendiri. Efektivitas pembelajaran, juga ditunjukkan oleh respon positif dari sebagian besar siswa. Melalui lesson study, kepala sekolah dan pengawas dapat mengadakan supervisi langsung terhadap dokumen perangkat pembelajaran dan pembelajaran riil di kelas. Untuk itu, direkomendasikan agar model ini dapat dilanjutkan dan diperluas sasarannya mencakup pendidikan dasar dan menengah.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".