Peningkatan Kemampuan Komunikasi Matematis dan Self-Efficacy dalam Materi Barisan dan Deret Melalui Discovery Learning Peserta Didik SMA Negeri 1 Muntilan
Bibliographic record
Abstract
Matematika merupakan mata pelajaran yang dipelajari peserta didik di setiap jenjang pendidikan. Kemampuan komunikasi matematis merupakan kemampuan yang akan dicapai dalam pembelajaran matematika. Self-efficacy merupakan keyakinan diri individu peserta didik untuk mengenai sejauh mana ia mampu untuk mengerjakan tugas, mencapai tujuan, dan merencanakan tindakan untuk mencapai tujuan pembelajarannya. Peserta didik fase E5 SMA SMA Negeri 1 Muntilan menunjukkan belum ada peserta didik dengan kriteria kemampuan komunikasi sangat baik dan 33% peserta didik memiliki self-efficacy kriteria tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mendeskripsikan proses pelaksanaan pembelajaran matematika materi barisan dan deret dengan menerapkan model pembelajaran discovery learning yang dapat meningkatkan kemampuan komunikasi matematis dan self-efficacy peserta didik fase E5 SMA Negeri 1 Muntilan, (2) Mendeskripsikan peningkatan kemampuan komunikasi matematis dan self-efficacy peserta didik fase E5 SMA Negeri 1 Muntilan setelah melakukan pembelajaran matematika materi barisan dengan menerapkan model pembelajaran discovery learning, dan (3) memaparkan perubahan perilaku peserta didik fase E5 semester gasal tahun ajaran 2022/2023. Hasil penelitian menunjukkan terjadinya peningkatan kemampuan komunikasi matematis dan self-efficacy dalam pembelajaran matematika materi barisan dan deret melalui discovery learning peserta didik fase E5 SMA Negeri 1 Muntilan. Peningkatan kemampuan komunikasi matematis ditinjau dari peningkatan kriteria kemampuan komunikasi matematis peserta didik. Peningkatan self-efficacy ditinjau dari kriteria skor angket self-efficacy, yaitu kriteria sangat tinggi meningkat sebesar 19%, kriteria tinggi meningkat 29%, dan tidak ada peserta didik dengan self-efficacy rendah dan sangat rendah. Kondisi ini memenuhi indikator yang dirumuskan dalam penelitian ini.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.003 |
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".