Pemberdayaan Guru Mata Pelajaran Sosiologi Melalui Literasi Digital Berbasis Quick Response Code di Kecamatan Bissappu Kabupaten Bantaeng
Bibliographic record
Abstract
Permasalahan guru yang sangat penting untuk diselesaikan melalui kegiatan pengabdian ini adalah (1) Minimnya pengetahuan dan keterampilan kelompok guru sosiologi dalam membuat quick response code (QRC) pada mata pelajaran Sosiologi, (2) Susahnya siswa mendapatkan materi secara online yang terkait langsung dengan materi pelajaran. Solusi yang bisa dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut adalah pelatihan literasi digital berbasis quick response code (QRC) untuk kelompok guru mata pelajaran sosiologi. Hasil kegiatan pengabdian kepada masyarakat yang diperoleh melalui kegiatan literasi digital berbasis quick response code (QRC) untuk kelompok guru mata pelajaran sosiologi dilakukan dalam beberapa tahapan yaitu tahap penyediaan materi, tahap sosialisasi, tahap penyampaian materi, tahap pembagian literasi digital dan tahap gerakan literasi digital. Sedangkan kegiatan pelatihan literasi digital kepada siswa terdiri dari tahap pembuatan jadwal pertemuan, tahap penyampaian materi, tahap penggunaan literasi digital, tahap pembagian literasi digital dan tahap gerakan literasi digital. Hasil yang diperoleh kegiatan ini sangat bermanfaat baik untuk guru mata pelajaran sosiologi dan siswa yang belajar mata pelajaran sosiologi. Literasi digital berbasis quick response code (QRC) sebagai bagian dari gerakan literasi yang dicanangkan oleh pemerintah Kabupaten Bantaeng di tingkat Kecamatan dan dan di tingkat sekolah.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.181 | 0.063 |
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".