Pengelolaan Sarana Prasarana dalam Implementasi Kurikulum Pendidikan Guru Sekolah Dasar: Sebuah Studi Kasus di Universitas Negeri Semarang
Bibliographic record
Abstract
Pengembangan kurikulum di Perguruan Tinggi khususnya pada Program StudiPendidikan Guru Sekolah Dasar (PGSD) di Universitas Negeri Semarang (UNNES)pada prinsipnya menyesuaikan dinamika dan perubahan dalam masyarakat.Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan pengelolaan sarana dan prasaranaProgram Studi PGSD di UNNES ditinjau dari: perencanaan, pemanfaatan, dan perawatan. Penelitian menggunakan pendekatam kualitatif dengan informan KetuaProgram Studi dan perwakilan beberapa dosen PGSD. Teknik pengumpulan data meliputi: 1) observasi partisipan; 2) wawancara mendalam; dan 3) studi dokumen.Analisis data digunakan model interaktif dengan prosedur: reduksi data, sajiandata, dan penarikan simpulan/verifikasi. Adapun keabsahan data dilakukan melalui pengechekan yang berdasar pada 4 (empat) ukuran, yaitu: 1) tingkat kepercayaan; 2)keteralihan; 3) ketergantungan; dan 4) kepastian. Hasil penelitian menunjukkan: 1)perencanaan sarana prasarana mengacu pada alokasi anggaran dan kebutuhan yangefektif dan responsif terhadap kebutuhan pendidikan, minimal telah menyediakanlingkungan fisik yang nyaman, aman, mudah diakses, laboratorium komputer,laboratorium bahasa, laboratorium IPA, dministrasi yang terkoordinir dengan baik;2) pemanfaatan sarana prasarana mampu menunjang kegiatan Program Studi yangdidasarkan pada kebutuhan dan tuntutan institusi, baik untuk mahasiswa, dosen,maupun pihak lain yang bekerjasama sehingga ada kemitraan; dan 3) perawatansarana prasarana dilakukan berkesinambungan dalam kegiatan Program Studiyang didukung oleh kegiatan penjagaan atau pencegahan dari kerusakan suatubarang, sehingga suatu barang kondisinya dalam keadaan baik dan siap digunakan.Pemeliharaan dimulai pemakaian barang secara hati-hati, termasuk membersihkansemua alat dan media pembelajaran dan perkantoran.
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 | 0.009 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.004 |
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".