STRATEGI PENULISAN SISTEMATIKA PENULISAN KARYA ILMIAH HASIL PTK BAGI GURU SMPN WILAYAH KOTA SURABAYA
Bibliographic record
Abstract
Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan beberapa strategi yang bisa diimplementasikan oleh para guru dalam mempublikasikan karya ilmiah hasil Penelitian Tindakan Kelas (PTK) di jurnal ilmiah. Artikel ini menggunakan metode deskriptif kualitatif dengan metode pelaksanaan berupa bimbingan teknis. Data diperoleh dari observasi selama pelaksanaan kegiatan pelatihan, bimbingan teknis serta dokumen hasil karya tulis ilmiah yang disusun dan dikumpulkan oleh para guru sebagai peserta yang tergabung dalam MGMP Bahasa Inggris tingkat SMPN di wilayah Surabaya. Melalui metode Bimbingan Teknis, strategi yang dilakukan berfokus pada penguatan sistematika penulisan artikel sesuai dengan kaidah ilmiah. Peserta bimbingan teknis meliputi guru-guru Bahasa Inggris tingkat SMP yang tergabung dalam Musyawarah Guru Mata Pelajaran (MGPM) wilayah kota Surabaya. Dari hasil Bimbingan Teknis yang telah dilakukan, beberapa guru mampu menulis karya ilmiah dengan sistematika sesuai kaidah ilmiah. Meskipun demikian, masih diperlukan perbaikan serta revisi terhadap karya ilmiah yang ditulis oleh para guru. Selain itu, dibutuhkan pula peningkatan bimbingan secara intensif sehingga jumlah guru yang menulis artikel ilmiah yang siap dipublikasikan semakin bertambah banyak.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.066 | 0.016 |
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".