PENGEMBANGAN METODE PEMBELAJARAN DARING UNTUK SMK PUSAT KEUNGGULAN
Bibliographic record
Abstract
Awal mewabahnya Virus Corona 19 di Indonesia terjadi pada akhir tahun 2019 lalu yang menjadi salah satu faktor penyebab bagi dunia Pendidikan untuk mengubah cara pembelajaran yang dahulunya harus dilakukan secara tatap muka harus bergeser dengan pelaksanaan pembelajaran secara dalam jaringan (daring). Semua tingkat Pendidikan dari PAUD, TK, SD, SMP, SMA dan Perguruan Tinggi melakukan pembelajanan secara daring yang memanfaatkan teknologi komunikasi yang lebih baik Adabtasi teknologi yang telah dilakukan sekolah dengan pembelajaran melalui google class, media Zoom dan Google Meet tetapi masih juga mengalami kendala terhadap pemahaman guru dan siswa terhadap penggunaan aplikasi yang dipakai, hal ini tetap menjadi menambah masalah dan ditambah lagi dengan berbagai alasan dari guru, siswa dan orang tua yang merasa berat terhadap biaya paket internet yang walaupun ada kuota bantuan internet dari KEMENDIKBUD sudah ada. Masalah ini menjadi tantangan bagi pihak Perguruan Tinggi maupun pihak lainnya yang ingin mensukseskan pembelajaran yang dilaksankan daring maupun luring. Peneliti ini merancang sebuah kegitan yang diharapkan menjadi soulusi dalam pemecahan masalah di sekolah dengan membangun server sebagai perangkat sistem manajemen pembelajaran Moodle, serta melakukan pendampingan/pelatihan di sekolah-sekolah dan khususnya sebagai objek pertama dilakukan pada 4 (empat) Sekolah Pusat Keunggulan.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.048 | 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".