Struktur dan Pola Komunikasi dalam Wacana Pembelajaran Teks Eksplanasi di Madrasah Aliyah Al-Istiqomah
Bibliographic record
Abstract
Pembelajaran wacana teks eksplanasi dapat dilihat berhasil atau tidaknya mengantarkan siswa mencapai tujuan pembelajaran bahasa dengan cara mengkaji struktur dan pola komunikasinya. Untuk itu, tujuan penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan struktur dan pola komunikasi dalam wacana pembelajaran teks eksplanasi di Madrasah Aliyah Al-Istiqomah. Metode penelitian menggunakan model analisis wacana kelas dengan model IRF. Subjek penelitian ini berjumlah 21 siswa. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan observasi, perekaman, dan wawancara. Teknik analisis wacana menggunakan analisis wacana kelas Sinclair dan Coulthard dengan model IRF yaitu initiation, response, dan follow-up. Uji keabsahan data menggunakan triangulasi teknik pengumpulan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam melakukan pembelajaran teks eksplanasi, struktur wacana kelas pada pembelajaran tidak selalu berstruktur IRF pada pertukaran bebas. Sedangkan pada pertukaran terikat fungsi F tidak hanya menjadi balikan, namun disertai inisiasi ulang atau terikat (Ib) sehingga struktur wacana kelasnya menjadi I R Ib R F/Ib R. Pola komunikasi yang terjadi dalam pembelajaran terdiri dari dua pola, yaitu pola komunikasi sebagai interaksi dan pola komunikasi transaksi.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.003 |
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".