The effect of academic and pedagogic competences on basic teaching skills of mathematics teacher candidates in micro teaching
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Keterampilan mengajar merupakan salah satu keterampilan dasar yang harus dikuasai oleh seorang guru. Oleh karenanya, mahasiswa calon guru perlu terus menerus melatih diri untuk mengembangkan keterampilan mengajarnya. Salah satu cara yang diusahakan adalah melalui pengajaran mikro pada mata kuliah PSAP (Perencanaan, Strategi, Asesmen, Pembelajaran) Matematika. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kontribusi dari kemampuan akademik dan pedagogik mahasiswa calon guru terhadap keterampilan dasar mengajar mereka dalam pengajaran mikro. Subjek penelitian terdiri dari 56 mahasiswa prodi Pendidikan Matematika Universitas Pelita Harapan angkatan 2017. Penelitian ini merupakan penelitian korelasional dan analisis regresi linear sederhana. Instrumen yang digunakan dalam pengumpulan data meliputi rubrik pengajaran mikro, arsip nilai mahasiswa, dan kuesioner. Hasil penelitian ini adalah: (1) terdapat korelasi yang signifikan antara kemampuan akademik dan keterampilan dasar mengajar; (2) terdapat pengaruh yang signifikan dari kemampuan akademik terhadap keterampilan dasar mengajar; (3) terdapat korelasi yang signifikan antara kemampuan pedagogik dan keterampilan dasar mengajar; serta (4) terdapat pengaruh yang signifikan dari kemampuan pedagogik terhadap keterampilan dasar mengajar. Ini berarti, mata kuliah pedagogi dan konten dasar matematika yang diberikan sudah sesuai dengan kebutuhan mahasiswa.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it