PELATIHAN IMPLEMENTASI STANDAR PENILAIAN BAGI GURU KELOMPOK MATA PELAJARAN ADAPTIF DAN PRODUKTIF
Bibliographic record
Abstract
Kegiatan pelatihan ini bertujuan untuk: (1) Meningkatkan kemampuan guru kelompok mata pelajaran adaptif dan produktif SMK se-Bandarlampung dalam mengimplementasikan standar penilaian Kurikulum 2013 revisi, dan (2) Meningkatkan pemahaman dan keterampilan guru kelompok mata pelajaran adaptif dan produktif SMK se-Bandarlampung dalam mengimplementasikan standar penilaian Kurikulum 2013 revisi. Pelatihan ini dilaksanakan pada hari Kamis tanggal 11 Oktober 2018. Sasaran kegiatan pelatihan ini adalah 34 orang guru kelompok mata pelajaran adaptif dan produktif SMK yang tergabung dalam Musyawarah Guru Mata Pelajaran (MGMP) SMK se-Bandarlampung. Metode yang digunakan dalam kegiatan ini adalah ceramah, diskusi, tanya jawab, workshop, dan pelatihan dengan menerapkan strategi kontekstual, mengaitkan teori dengan praktik yang disampaikan dengan metode praktik terbimbing, yaitu sistem pengajaran yang berorientasi pada pemecahan masalah yang dihadapi sebagian besar guru kelompok mata pelajaran adaptif dan produktif SMK se-Bandarlampung. Berdasarkan hasil pretest, posttest, dan survei kepuasan peserta, maka dapat diketahui bahwa tujuan pelatihan ini dapat tercapai. Hal ini terlihat dari adanya peningkatan jumlah peserta yang mengalami peningkatan dari pretest ke posttest, yaitu sebanyak 100% tidak ada nilai posttest di bawah 60. Secara umum, peserta dapat menguasai Implementasi Standar Penilaian bagi Guru Kelompok Mata Pelajaran Adaptif dan Produktif Sekolah Menengah Kejuruan.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.016 |
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".