Pengembangan Perangkat Pembelajaran Matematika Dengan Pendekatan Realistik dalam Model Pembelajaran Berbasis Masalah untuk Siswa Kelas VII SMP
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini adalah penelitian pengembangan dengan ujicoba terbatas yangbertujuan untuk mengembangkan perangkat pembelajaran dengan pendekatan realistik dalammodel pembelajaran berbasis masalah yang meliputi Buku Siswa, Lembar Kegiatan Siswa, danRencana Pelaksanaan Pembelajaran. Subjek penelitian ini adalah siswa kelas VII2 SMP Negeri2 Makassar. Prosedur pengembangan yang digunakan dalam penelitian ini adalah modelThiagarajan atau model 4-D. Perangkat pembelajaran yang dikembangkan, telah divalidasi, danmengalami revisi sebanyak 2 kali sehingga didapatkan hasil yang maksimal dan layak untukdigunakan. Hasil dari ujicoba terbatas menunjukkan bahwa perangkat pembelajaran matematikadengan pendekatan realistik dalam model pembelajaran berbasis masalah bersifat efektif danpraktis, yaitu (1) skor rata-rata siswa pada tes hasil belajar yaitu 70,52 dari skor ideal 100dengan standar deviasi 15,91 dengan siswa yang tuntas belajar sebesar 70,00% atau 28 orang;(2) aktivitas siswa dan aktivitas guru menunjukkan kecenderungan yang positif; (3) pengelolaankegiatan pembelajaran matematika dengan pendekatan kontekstual umumnya terlaksana denganbaik dengan persentase rata-rata keterlaksanaan aspek-aspek sebesar 87,5%; dan (4) umumnyasiswa memberikan respons positif terhadap perangkat pembelajaran yang digunakan denganpersentase sebesar 90,00%.Kata kunci: Pengembangan Perangkat Pembelajaran, Model Pembelajaran Berbasis Masalah,Pendekatan Realistik
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.006 |
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".