PROFIL KETERAMPILAN MENYUSUN SKENARIO PEMBELAJARAN MAHASISWA CALON GURU BIOLOGI PERGURUAN TINGGI KEAGAMAAN
Bibliographic record
Abstract
Salah satu keterampilan dasar mengajar yang harus dimiliki seorang guru yaitu keterampilan menyusun skenario pembelajaran. Keterampilan ini mencakup bagaimana guru terampil dalam menyusun tahapan kegiatan pembelajaran, pemilihan media dan instrumen pembelajaran serta alokasi waktu untuk memfasilitasi peserta didik dalam belajar. Penelitian ini bertujuan untuk megetahui tingkat keterampilan mahasiswa calon guru biologi yang menempuh perkuliahan di perguruan tinggi keagamaan dalam menyusun skenario pembelajaran biologi. Subjek penelitian merupakan mahasiswa Program Studi Pendidikan Biologi yang sedang menempuh semester akhir. Sampel diambil melalui metode purposive sampling dengan kriteria mahasiswa tersebut telah menempuh mata kuliah Microteaching dan PPL. Instrumen penelitian yaitu angket penilaian Rencana Perencanaan Pembelajaran. Hasil analisis data menunjukkan mahasiswa masih kurang terampil dalam menyusun skenario pembelajaran biologi. Hasil dari penelitian ini dapat dijadikan sebagai salah satu informasi bagi calon guru khususnya guru biologi untuk meningkatkan keterampilannya dalam menyusun skenario pembelajaran. Selain itu, dosen pengampu mata kuliah perencanaan pembelajaran dan microteaching dapat menjadikan hasil penelitian ini sebagai salah satu tolak ukur untuk merancang kegiatan perkuliahan yang mampu memfasilitasi perkembangan keterampilan mahasiswa calon guru biologi dalam menyusun skenario pembelajaran.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 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) | 0.037 | 0.011 |
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".