MENINGKATKAN HASIL BELAJAR SISWA PADA MATA PELAJARAN PKN DENGAN METODE DEMONSTRASI DI KELAS VII-2 SMP NEGERI 1 PANCUR BATU TAHUN PELAJARAN 2014/2015
Bibliographic record
Abstract
Discovery adalah proses mental dimana siswa memampu mengasimilasikan sesuatu konsep atau prinsip.Yang dimaksudkan dengan proses mental tersebu tantara lain ialah:mengamati,mencerna, mengerti, menggolong-golongkan, membuat dugaan, menjelaskan, mengukur membuat kesimpulan.discovery learning, ialah suatu cara mengajar yang melibatkan siswa dalam proses kegiatan mental melalui tukar pendapat,dengan diskusi,seminar,membaca sendiridan mencoba sendiri. Agar anak dapat belajar sendiri.Prestasi belajar adalahhasilyang dicapai (dilakukan,dikerjakan),dalam hal ini prestasi belajar merupakan hasilpekerjaan, hasil penciptaan oleh seseorang yang diperoleh dengan ketelitian kerja serta perjuangan yang membutuhkan pikiran.Tujuan Penelitian ini adalah Untuk Meningkatkan Prestasi Belajar Siswa Pada Mata Pelajaran PKN Dengan Metode Discovery di Kelas VII SMP Negeri 1 Pancur Batu Tahun Pelajaran 2015/2016. Berdasarkan penelitian yang dilakukan maka diperoleh hasil pada Siklus I nilairata-rata prestasi belajar siswa adalah 70,00 dan ketuntasan belajar mencapai siklus 67,57% atauada 25 siswa dari35 siswa sudah tuntas belajar. Siklus II nilai rata-rata prestasi belajar siswa adalah 77,03dan ketuntasan belajar mencapai78,38%atau ada 29 siswa dari35 siswa sudah tuntasbelajarSiklus III nilai rata-rata tes formatif sebesar83,24dan dari35 siswa yang telah tuntas sebanyak33 siswa dan siswa belum mencapai ketuntasan belajar. Melalui hasil peneilitianini menunjukkan bahwa pembelajaran penemuan (discovery) memilikidampak positif dalam meningkatkan prestasi belajar siswa.Hal ini dapat dilihat dari semakin mantapnya pemahaman siswa terhadap materiyang disampaikan guru(ketuntasan belajar meningkat dari sklusI,II,danIII)yaitu masing-masing 67,57%,78,38%,dan89,19%.Pada siklus III ketuntasan belajar siswa secara klasikal telah tercapai
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 | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.014 |
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".