PELATIHAN PENGGUNAAN MEDIA PEMBELAJARAN MANIPULATIF MATERI GEOMETRI PADA GURU SD NEGERI 2 SEBUBUS KECAMATAN PALOH
Bibliographic record
Abstract
Tujuan dari kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini adalah untuk mengidentifikasi konsep-konsep matematika terutama geometri yang memerlukan media pembelajaran matematika inovatif untuk memudahkan siswa memahami materi serta meningkatkan pengetahuan guru tentang media pembelajaran matematika yang inovatif dan memiliki kemampuan untuk mengimplementasikannya dalam kegiatan pembelajaran di kelas. Kegiatan ini dilaksanakan di SD Negeri 2 Sebubus Kecamatan Paloh, Kabupaten Sambas dengan sasaran program pelatihan adalah guru matematika dari beberapa sekolah setempat baik tingkat SD, SMP dan SMA yang berjumlah 14 sekolah di Kecamatan Paloh. Langkah yang digunakan dalam pengabdian ini adalah perencanaan, tindakan, observasi, dan refleksi. Berdasarkan pelaksanaan kegiatan yang telah dilakukan diperoleh bahwa pelatihan ini sangat bermanfaat bagi guru-guru khususnya guru SD karena guru telah mengidentifikasi konsep matematika sesuai materi yang dibahas, meningkatkan pengetahuan guru tentang penggunaan media dalam pembelajaran yang akan berdampak positif terhadap hasil belajar siswa, motivasi belajar siswa, suasana pembelajaran yang menyenangkan, dan karakter menghargai ilmu matematika
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.010 |
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".