Bibliographic record
Abstract
Pengkonstruksian pengetahuan dan kesadaran akan tanggung jawab siswa tentangproses belajar yang dilakukannya merupakan fokus utama dari proses pengajaran IPA.Siswa dipandang sebagai agen aktif dalam mencari, memproses imformasi, dan juga harusbisa meningkatkan kemampuan mengontrol serta mengatur aktifitas belajar mereka sendiri.Salah satu alternatif pendekatan konstruktif yang dapat meningkatkan hasil belajarsiswa adalah Pendekatan Reciprocal Teaching. Melalui pendekatan Reciprocal Teachingsiswa diminta mengikuti empat strategi pemahaman yaitu, menyusun pertanyaan dari teksbacaan, membuat rangkuman (ringkasan) informasi penting dari teks bacaan, membuatprediksi dan memberikan klarifikasi. Dengan empat strategi pemahaman itu maka siswaakan lebih aktif, efektif dan mandiri dalam pemahaman mereka akan suatu informasi.Berdasarkan pendekatan di atas, maka penelitian ini bertujuan untuk melihatsejauhmana penguasaan siswa menggunakan pendekatan Reciprocal Teaching dalampelajaran fisika SMA. Untuk itu diambil sampel dua kelas di SMA 3 Padang, satu kelassebagai kelas eksperimen dan satu kelas sebagai kelas kontrol. .Hasil analisis data yang dilakukan dengan teknik anava dua arah dengan tarafsignifikansi 0,05 diperoleh hasil sebagai berikut : Siswa yang diajar dengan menggunakanpendekatan reciprocal teaching lebih baik dari yang tidak diajar dengan pendekatanreciprocal teaching (hipotesis 1), Siswa yang mempunyai motivasi tinggi menunjukkanhasil belajar yang lebih baik dari yang mempunyai motivasi rendah (hipotesis 2), danTidak terdapat interaksi antara pembelajaran dengan pendekatan reciprocal teachingterhadap motivasi belajar siswa (hipotesis 3).
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.013 |
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".