The Influence Of The Cooperative Script Learning Model On The Learning Outcomes Of Fourth Grade Students At Elementary School
Bibliographic record
Abstract
Tujuan yang akan dicapai pada penelitian adalah untuk mengetahui hasil belajar siswa dan untuk mengetahui pengaruh dari model pembelajaran Cooperative Script terhadap hasil belajar siswa kelas IV tema 7 Indahnya Keragaman di Negeriku subtema 3 Indahnya Persatuan dan Kesatuan Negeriku di SD Negeri 06 Onanrunggu Tahun Pembelajaran 2021/2022. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas IV SD Negeri 06 Onanrunggu Tahun Pelajaran 2021/2022 yang berjumlah 47. Sampel dalam penelitian ini adalah 24 siswa. Teknik analisis data dengan menggunakan uji korelasi. Hasil perhitungan statistik yang ditunjukkan bahwa hasil belajar meningkat dengan menggunakan model pembelajaran cooperative script dengan kategori baik dengan nilai rata-rata 78,33, sedangkan tanpa penggunaan metode tersebut yaitu cukup dengan nilai 49,66. Dan di dukung dengan hasil pengujian korelasi pada nilai 0,712 artinya rhitung ≥ rtabel. Selanjutnya pengujian hipotesis menunjukkan thitung adalah 4,753 sedangkan ttabel 1,7109 maka terbukti bahwa hipotesis lebih besar dari ttabel maka hipotesis nihil atau (Ho) ditolak dan hipotesis alternative (Ha) diterima. Hal ini menunjukkan bahwa ada pengaruh penggunaan model pembelajaran cooperative script terhadap hasil belajar siswa dengan perhitungan persentase 78% yang memiliki hubungan kuat.
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 | 0.003 | 0.013 |
| 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 | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".