Bibliographic record
Abstract
Pendidikan menengah kejuruan berperan menyiapkan peserta didik agar siap bekerja. Baik membuka lapangan pekerjaan sendiri maupun mengisi lowongan pekerjaan yang ada. SMK sebagai institusi pendidikan, dituntut menghasilkan tamatan sebagaimana yang diharapkan oleh dunia kerja. Maka, dalam upaya memenuhi kebutuhan tersebut, SMK Negeri 3 Magelang ditunjuk oleh pemerintah untuk direvitalisasi. Strategi utama revitalisasi tersebut antara lain membangun relevansi lulusan dengan pasar tenaga kerja. Selain itu perlu adanya penjaminan mutu, yakni standarisasi proses pembelajaran dan sertifikasi keahlian berbasis industri. Untuk itulah guru produktif pengampu mata pelajaran produktif diminta untuk belajar lagi dan melaksanakan magang di DU/DI. Tujuannya, supaya mereka memiliki tambahan keahlian dalam melaksanakan pembelajaran yang bermutu. Magang guru produktif dapat meningkatkan relevansi kompetensi keahlian guru produktif dengan perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang ada di dunia usaha dan dunia industry. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian tindakan sekolah yaitu melaksanakan pembinaan bagi sekelompok guru di suatu sekolah, melalui beberapa siklus, mengunakan sistem spiral refleksi model Kemmis dan Mc Taggart yang dimodifikasi. Strategi/Metode Kerja/Teknik Pembinaan yang digunakan pada siklus 1 adalah learning community, Observasi-Refleksi-Rekomendasi, dan Focused Group Discussion, sedangkan pada siklus 2 adalah learning community, metode Delphi, Observasi-Refleksi-Rekomendasi, dan Focused Group Discussion. Hasil penelitian menunjukkan bahwa setelah pembinaan, kinerja guru dalam melaksanakan learning community, aktif menuliskan hasil Focused Group Discussion, membuat RPP berbasis materi hasil kegiatan magang, membuat materi pelajaran berbasis materi hasil kegiatan magang, dan membuat penilaian pembelajaran berbasis hasil kegiatan magang, sudah menunjukkan adanya peningkatan, dari siklus I ke siklus II. Siklus II mengakhiri pembinaan, dengan indikator keaktifan guru telah diatas 80.00% dan skor guru minimal 80.00 sudah diatas 85% Kata kunci: Mengimplementasi Kegiatan Magang, Learning Community
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.486 | 0.379 |
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".