Peningkatan Hasil Belajar Tematik Terpadu dengan Model Problem Based Learning di Sekolah Dasar
Bibliographic record
Abstract
Sesuai dengan kurikulum 2013, Sekolah Dasar menggunakan pendekatan pembelajaran tematik, yaitu semua mata pelajaran terintegrasi ke dalam tema-tema tertentu, termasuk Pendidikan Pancasila dan Kewarganegaraan (PPKn). Untuk mencapai tujuan pembelajaran, sekolah menggunakan berbagai bentuk model pembelajaran. Artikel ini bertujuan untuk mendeskripsikan peningkatan hasil belajar dengan menggunakan model Problem Based Learning (PBL) pada pembelajaran tematik terpadu terutama materi keberagaman dan hemat energi bagi siswa kelas IV SDN 06 Batu Taba, Kabupaten Agam, Sumatera Barat. Subjek penelitian adalah guru dan 27 orang peserta didik. Jenis penelitian adalah tindakan kelas. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan pada Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP). Pada siklus I, diperoleh rata-rata predikat baik, kemudian meningkat pada siklus II menjadi sangat baik. Pelaksanaan aktivitas guru di siklus I memperoleh rata-rata dengan predikat cukup, dan meningkat pada siklus II menjadi sangat baik. Pelaksanaan aktivitas siswa pada siklus I memperoleh rata-rata dengan predikat cukup dan meningkat pada siklus II menjadi sangat baik. Hasil belajar siswa pada siklus I memperoleh rata-rata predikat cukup dan meningkat pada siklus II menjadi sangat baik. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa model PBL dapat meningkatkan hasil belajar siswa pada pembelajaran tematik terpadu di Sekolah Dasar.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.007 |
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".