Supervisi Akademik untuk Meningkatkan Kemampuan Guru SMK Kharisma Nusantara Purwakarta dalam Membuat Perangkat Pembelajaran Berbasis Pemecahan Masalah
Bibliographic record
Abstract
Proses pembelajaran abad 21 yang harus dikembangkan oleh guru pada diri siswa, diantaranya: (1) kemampuan kemampuan memecahkan masalah, 2) berkomunikasi (3) kritis dan kreatif dan (4) kemampuan berkolaborasi dikenal dengan istilah 4C. Model Problem Based Learning (PBL) merupakan salah satu model pembelajaran yang dapat meningkatkan kemampuan 4C siswa terutama kemampuan memecahkan masalah. Hasil pembinaan pada guru SMK Kharisma Nusantara Purwakarta tahun sebelumnya, melalui observasi, angket dan studi dokumentasi, menunjukkan sebagian guru belum menggunakan model PBL dalam perangkat pembelajaran, terutama dalam Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP). Oleh karena itu, perlu adanya supervisi akademik khususnya pembinaan, dengan menggunakan model supervisi klinis yang dilakukan oleh pengawas sekolah, supaya guru melaksanakan pembelajaran model PBL. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian tindakan sekolah mengunakan sistem spiral refleksi model Kemmis dan Mc Taggart yang dimodifikasi. Strategi/metode kerja/teknik pembinaan yang digunakan dari siklus I sampai siklus II menerapkan model supervisi klinis. Hasil pembinaan pada siklus I menunjukkan bahwa, aktivitas guru SMK Kharisma Nusantara Purwakarta dalam membuat RPP berbasis PBL masih perlu ditingkatkan. Oleh karena itu, kemampuan dan keahlian serta aktivitas guru pada siklus I, perlu ditingkatkan dan harus diperbaiki pada siklus II. Siklus II, mengakhiri proses pembinaan pada guru melalui supervisi klinis, dengan indikator kemampuan dan keahlian serta aktivitas guru sudah diatas 85%. Kata kunci : Supervisi Akademik, Kemampuan, Rencana Pelaksanaan Pembelajaran, Problem Based Learning
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".