Problem Based Learning with ICT Based with Learning Creativity to Improve History Learning Achievement
Bibliographic record
Abstract
Proses pembelajaran yang membosankan membuat partisipasi siswa dalam kegiatan belajar di kelas kurang antusias sehingga dapat membuat prestasi belajar siswa menurun. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh model pembelajaran berbasis masalah TIK dengan kreativitas siswa terhadap prestasi belajar sejarah. Penelitian ini merupakan penelitian eksperimental semu dengan desain faktorial. Sampel penelitian ini adalah XI - IPA 1, XI - IPA 2, XI - IPA 3, dan XI - IPA 5 yang masing-masing kelas terdiri dari 34 siswa dan total 170 siswa. Instrumen yang digunakan adalah tes hasil belajar berupa soal pilihan ganda dan tes kreativitas berupa soal uraian. Data pada penelitian ini dianalisis menggunakan statistik inferensial dengan Two Way Anova. Hasil penelitian ini diperoleh F-hitung = 28,908 dengan nilai signifikansi 0,000 kurang dari 0,05, diperoleh F-hitung = 4,623 dengan nilai signifikansi 0,033 lebih kecil dari 0,05, diperoleh F-hitung = 6,060 dengan a nilai signifikansi 0,015 lebih kecil dari 0,05. Dari hasil penelitian ini dapat diimplikasikan untuk meningkatkan prestasi belajar sejarah, model pembelajaran berbasis masalah dapat digunakan sebagai model alternatif untuk menciptakan lingkungan belajar yang interaktif.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".