MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF PENGENALA REPRODUKSI PADA HEWAN DAN TUMBUHAN BERBASIS MULTIMEDIA
Bibliographic record
Abstract
Dalam dunia pendidikan sekarang ini guru pengajar maupun orang tua banyak yang memberikan keterangan mengenai cara reproduksi hewan dan tumbuhan yaitu dengan menyampaikan secara lisan. Dengan cara tersebut kadang anak susah untuk menangkap makna yang sedang disampaikan oleh guru karena dianggap kurang menarik. Masih banyak sekolah-sekolah yang hanya mementingkan aspek kognitif saja dan kurang memandang persoalan motivasi belajar siswa. Hal ini juga terjadi pada jenjang Sekolah Dasar (SD) terutama pada mata pelajaran ilmu pengetahuan alam (IPA) tentang reproduksi hewan dan tumbuhan. Dari latar belakang penulis merumuskan belum adanya media interaktif yang digunakan untuk memperkenalkan kepada siswa-siswi mengenai cara hewan dan tumbuhan bereproduksi. Pelajaran di SD Taman Siswa masih secara konvensional. Dalam penelitian ini dilakukan batasan masalah agar lebih terarah dan terperinci. Hasil dari pembelajaran interaktif ini adalah penulis dapat mempermudah siswa-siswi dalam proses belajar mengenai perkembangbiakan atau cara reproduksi hewan dan tumbuhan yang lebih komunikatif dengan menggunakan sofware Adobe Flash CS6.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.023 |
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".