PENGEMBANGAN INSTRUMEN PENILAIAN BERBASIS KEMAMPUAN BERPIKIR TINGKAT TINGGI (HOTS) UNTUK PEMBELAJARAN TEKS RESENSI
Bibliographic record
Abstract
Pengembangan instrumen Penilaian soal tes pada materi teks resensi dengan berbasis kemampuan berpikir tingkat tinggi (HOTS) sangat dibutuhkan untuk mengukur tingkat kemampuan siswa dalam meningkatkan pengetahuan pada materi teks resensi. Tetapi pada kenyataannya guru masih belum sepenuhnya mengembangkan instrumen penilaian berbasis kemampuan berpikir tingkat tinggi (HOTS). Selain itu belum tersedianya instrumen assessment yang didesain khusus untuk melatih HOTS atau keterampilan berpikir tingkat tinggi peserta didik. Karena peserta didik yang mempunyai kemampuan berpikir tingkat tinggi jika tidak diberikan kesempatan untuk mengembangkan dan tidak diarahkan dengan tepat maka kemampuan berpikirnya tidak akan meningkat. Bagi peserta didik yang cenderung berpikir tingkat rendah perlu dilatih sejak dasar, agar pada saat memasuki jenjang pendidikan berikutnya peserta didik tidak merasa takut jika dihadapkan pada pertanyaan atau permasalahan yang lebih rumit. Masalah dalam pembahasan ini didapat dari hasil wawancara yang diajukan kepada beberapa guru di Mas Al-Asy’ari Medan Krio. Salah satu cara dalam menerapkan kemampuan berpikir tingkat tinggi (HOTS) adalah dengan melakukan penilaian berupa tes tertulis. Dan pada pembahasan ini secara khusus membahas tentang Pengembangan Instrumen Penilaian Berbasis Kemampuan Berpikir Tingkat Tinggi (HOTS) Untuk Pembelajaran Teks Resensi.
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 | 0.001 |
| 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 | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".