Implementation of the Show and Tell Method to Improve Speaking Skills in Elementary School
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini dilatar belakangi oleh rendahnya keterampilan berbicara siswa pada proses pembelajaran kelas IV di SDN 005 Padang Luas Kecematan Tambang Kabupaten Kampar, salah satu untuk mengatasi solusi masalah ini yaitu dengan melaksanakan metode Show and Tell untuk meningkatkan keterampilan berbicara siswa pada kelas IV di SDN 005 Padang Luas. Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan keterampilan berbicara siswa di kelas IV SDN 005 Padang Luas. Jenis penelitian ini adalah Penelitian Tindakan Kelas (PTK) yang dilaksanakan dua siklus, setiap siklus terdiri dari dua pertemuan dengan empat tahap yaitu perencanaan, pelaksanaan, observasi, refleksi. Waktu penelitian ini dilaksanakan juli 2021. Subjek penelitian ini kelas IV yang berjumlah 17 siswa dengan jumlah 9 siswa laki-laki dan 8 siswa perempuan. Teknik pengumpulan data yaitu tes, observasi, dokumentasi, hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa pada siklus I tergolong baik dengan rata-rata 63.17, selanjutnya dari 17 siswa hanya 6 siswa yang tuntas smencapai KKM dan ketuntasan secara klasikal 35,29%. Pada siklus II tergolong sangat baik dengan rata-rata 72,94 kemudian dari 17 siswa terdapat 14 siswa yang tuntas dan untuk ketuntasan secara klasikal 82,35%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dengan menerapkan metode show and tell dapat meningkatkan keterampilan berbicara siswa di kelas IV SDN 005 Padang Luas.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".