Peningkatan Kemampuan Membaca Recount Text dan Hasil Belajar Bahasa Inggris Melalui Penggunaan Model Pembelajaran Group Investigation pada Siswa Kelas VIII.E SMP Negeri 1 Boyolali
Bibliographic record
Abstract
Tujuan Penelitian ini adalah untuk meningkatkan kemampuan membacaRecount text dan hasil belajar Bahasa Inggris melaluipenggunaan model pembelajaran Group Investigation bagi siswa kelas VIIIESMP Negeri 1 Boyolali pada semester 2 tahun 2016/2017.Penelitian ini dilakukan kepada siswa kelas VIIIE SMP Negeri 1 Boyolali pada semester 2 tahun 2016/2017. Jumlah siswa dalam kelas ini adalah 26 siswa yang terdiri dari 11 siswa laki-laki dan 15 siswa perempuan. Siswa diberikan perlakuan pembelajaran dengan menggunakan model pembelajaran Group Investigation dalam 2 siklus dan setiap siklus terdiri atas perencanaan, pelaksanaan, pengamatan, dan refleksi. Siklus I pembelajaran secara kelompok besar yang terdiri atas 8 siswa, sedangkan siklus II pembelajaran secara kelompok kecil terdiri atas 4 siswa.Metode yang digunakan dalam penelitian adalah Penelitian Tindakan Kelas. Pengumpulan data melalui observasi dan studi dokumentasi. Untuk validasi data, observasi tidak dilakukan sendiri oleh peneliti, tetapi berkolaborasi dengan siswa dan teman sejawat, serta dengan teknik tes. Analisis data yang digunakan adalah deskriptif komparatif yang dilanjutkan dengan refleksi. Hasil penelitian menyatakan bahwa melalui penggunaan model pembelajaran Group Investigation dapat meningkatkan kemampuan membaca Recount text dan hasil belajar Bahasa Inggris bagi siswa kelas VIIIE SMP Negeri 1 Boyolali pada semester 2 tahun 2016/2017. Dari kondisi awal kemampuan membaca Recount text rendah ke kondisi akhir menjadi tinggi dan hasil belajar dari kondisi awal dari rata-rata nilai 77 ke kondisi akhir rata-rata menjadi 87 naik 10 poin atau 12.99%.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.211 | 0.076 |
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".