Identifikasi Misinterpretasi Mahasiswa Kedokteran Tentang Indikator Kesehatan Keluarga
Bibliographic record
Abstract
Pendahuluan: Aplikasi 12 indikator PIS-PK oleh mahasiswa kedokteran bertujuan untuk melatih kemampuan mereka untuk mempromosikan kesehatan keluarga. Namun, kesalahan interpretasi indikator PIS-PK oleh mahasiswa merupakan hambatan dalam model pembelajaran berbasis komunitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi misinterpretasi mahasiswa terhadap indikator PIS-PK dan memberikan rekomendasi penyempurnaan instruksi pengisian indikator PIS-PK. Metode: Jenis penelitian ini adalah observasi deskriptif dengan sampel sebanyak 25 responden yang direkrut dengan teknik purposive sampling. Waktu penelitian pada bulan September 2021 sampai Oktober 2021. Pengumpulan data melalui instrumen kuesioner google form yang terdiri dari 22 item pertanyaan dengan closed ended questions , dengan 3 opsi pilihan. Hasil : Berdasarkan analisis dari hasil penelitian, peneliti menemukan dua indikator yakni indikator 5 dan 9 yang belum dipahami secara jelas oleh responden. Hal ini dapat disebabkan oleh responden masih dalam tahap awal terpapar oleh indikator tersebut maupun karena formula indikator yang kurang memadai. Secara keseluruhan indikator PIS-PK tersebut mudah dipahami dan dapat dicerna baik. Simpulan : Terdapat 2 indikator yang membuat mahasiswa kurang memahami maksud dari pernyataan tersebut yaitu indikator 5 dan 9. Indikator ini memerlukan modifikasi atau penambahan keterangan instruksional agar lebih jelas maksud pernyataan tersebut. Tingkat kesulitan dan kejelasan indikator PIS-PK sudah baik dan cukup mudah dicerna oleh responden.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.004 |
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 teacher head, 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".