Penerapan Model Pmbelajaran Think Pair Share Untuk Meningkatkan Motivasi Belajar Sosiologi Siswa Kelas XI IPS SMA N 2 Batang Anai
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh rendahnya motivasi belajar siswa di SMA Negeri 2 Batang Anai khususnya pada kelas XI IPS 2. Berdasarkan hal tersebut upaya yang cocok untuk meningkatkan motivasi belajar siswa dengan adanya rancangan pembelajaran yang tepat, yaitu dengan menggunakan model Think Pair Share. Tujuan penelitian ini adalah mendiskripsikan penerapan model pembelajaran Think Pair Share dalam meningkatkan motivasi belajar kelas XI IPS SMA Negeri 2 Batang Anai. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan dengan dua siklus. Siklus pertama dilakukan dua kali pertemuan dan siklus kedua dilakukan dua kali pertemuan. Setiap siklus terdiri dari 4 tahap kegiatan yaitu perencanaan, tindakan, pengamatan dan refleksi. Subjek penelitian adalah siswa kelas XI IPS 2 SMA Negeri 2 Batang Anai yang berjumlah 32 orang. Pada penelitian ini peneliti menetapkan batasan keberhasilan pemahaman kosep siswa pada kategori baik level tengah yaitu 70%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Penerapan Model Pembelajaran Think Pair Share dapat meningkatkan Motivasi Belajar Sosiologi siswa kelas XI IPS 2 SMA Negeri 2 Batang Anai tahun ajaran 2019/2020 yang dibuktikan dengan adanya peningkatan persentase skor Observasi Motivasi Belajar sosiologi dilakukan tindakan pada siklus I skor rata-rata mengalami peningkatan sebesar 12,3% menjadi 41,98%. Peningkatan juga terjadi pada siklus I ke siklus II yaitu sebesar 34,64 % menjadi 76,62 % pada siklus II.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.080 | 0.008 |
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".