LITERASI DAN PELATIHAN MANAGEMENT CLOUD COMPUTING BAGI GURU-GURU DALAM MENYIMPAN DATA SEKOLAH BERBASIS DIGITAL DI SMK NEGERI 5 MUARO JAMBI
Bibliographic record
Abstract
Dalam dunia teknologi informasi saat ini data digital sangatlah penting dan efisien bagi semua kegiatan yang dilakukan oleh kita di dalam pekerjaan yang dilakukan tak terkecuali bagi tenaga pengajar seperti guru-guru, dosen dan lainya. Banyak platform gratis yang disediakan beberapa perusahaan yang menyediakan untuk penyimpanan online (cloud computing) seperti google drive, drobox , one drive, dan lain-lain. Akan tetapi berdasarkan wawancara dari ibu kepala sekolah dan pengamatan yang dilakukan di sekolah SMK Negeri 5 Muaro Jambi belum memanfaatkan penyimpanan online tersebut. Sedangkan mereka dalam kegiatan guru saat pelaporan data-data seperti nilai dan lainya wajib diserahkan secara digital dan juga di simpan dalam penyimpanan online. Tetapi para guru di sekolah tersebut belum bisa menerapkan aturan tersebut dikarenakan mereka tidak memiliki kemampuan atau keahlian dalam mengoperasikan data digital yang di simpan secara online (cloud computing). dari permasalahan tersebut, maka para guru di SMK Negeri 5 Muaro Jambi perlu melakukan peningkatan dalam kemampuan mereka mengolah data berbasis digital yang tersimpan secara online dalam hal ini menggunakan google drive. Perencanaan kegiatan di laksanakan di lab.SMK Negeri 5 Muaro Jambi dengan peserta adalah para guru-guru yang ada di sekolah tersebut. Adapun target luaran kegiatan ini adalah publikasi jurnal di Jurnal pengabdian masyarakat Universitas Dinamika Bangsa Jambi.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.099 | 0.038 |
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".