PENINGKATAN KETERAMPILAN PEMBELAJARAN MICRO TEACHING BERBASIS VIDUK (VIDEO UNJUK KERJA) PADA MAHASISWA PENDIDIKAN TEKNIK SIPIL DAN PERENCANAAN, FT, UNY
Bibliographic record
Abstract
Tujuan kajian ini adalah untuk mengungkap bagaimana pengaruh implementasi penggunaan media VidUK (Video Unjuk Kerja) dalam pembelajaran micro teaching aspek tinjauan mata pelajaran praktik mampu meningkatkan keterampilan mengajar mahasiswa jurusan Pendidikan Teknik Sipil dan Perencanaan, FT, UNY. Kajian ini merupakan kajian tindakan kelas (classroom research). Populasi kajian ini adalah mahasiswa jurusan Pendidikan Teknik Sipil dan Perencanaan FT UNY yang sedang melaksanakan praktik pengajaran Mikro pada tahun 2018. Sampel kajian adalah kelas B2 sejumlah 11 mahasiswa. Kajian dilaksanakan selama tiga siklus. Tinjauan pertama adalah kemampuan membuka pelajaran, tinjauan kedua adalah penyampaian materi, tinjauan ketiga adalah evaluasi. Observasi kegiatan dilakukan oleh peneliti dengan lembar pengamatan. Penilaian keterampilan juga menggunakan lembar penilaian keterampilan. Data dianalisis secara deskriptif kuantitatif dan kualitatif. Hasil kajian menunjukan bahwa penggunaan media VidUK (Video Unjuk Kerja) dalam pembelajaran micro teaching aspek tinjauan mata pelajaran praktik mampu meningkatkan keterampilan mengajar mahasiswa jurusan Pendidikan Teknik Sipil dan Perencanaan untuk aspek tinjauan kemampuan membuka pelajaran, kemampuan penyampaian materi, serta kemampuan evaluasi; penggunaan media VidUK (Video Unjuk Kerja) dalam pembelajaran micro teaching dapat dijadikan sebagai sarana demonstrasi awal guru kepada siswa sebelum demonstrasi inti dilaksanakan.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.088 | 0.024 |
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".