Analisis Kesiapan Pengguna Lective Menggunakan Metode Technology Readiness Index (TRI)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Lective merupakan sarana pembelajaran online berbasis website yang dirancang bagi dosen untuk mempermudah dalam mendesain Rencana Pembelajaran Semester (RPS) dan Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP).dan sistem ini sangat membantu bagi dosen-dosen yang tidak memiliki latar belakang pendidikan maka tools ini sangat membantu bagi mereka. Lective ini masih bisa dikatakan baru dan masih dalam proses pengembangan. kurangnya penerapan Lective di lingkungan Universitas Muhammadiyah Malang merupakan salah satu faktor kendala dalam pengembangannya dikarenakan kesiapan dari penggunanya yaitu dosen yang masih kurang memahami secara penuh tentang penggunaan Lective. Technology Readiness Index (TRI) merupakan indeks untuk mengukur kesiapan pengguna terhadap teknologi baru. TRI menggunakan serangkaian pernyataan kepercayaan/keyakinan dalam melakukan survei untuk mengukur secara menyeluruh tingkat kesiapan teknologi dari individu yang meliputi Optismism, Innovativeness,Discomfort dan Insecurity, Penelitian diawali dengan penyusunan instrumen penelitian, penyebaran kuisioner, dan analisis hasil kuisioner. Berdasarkan hasil analisis, penelitian ini menghasilkan sebuah pernyataan dimana Optimism, Innovativeness, Discomfort dan Insecurity tidak mempengaruhi kesiapan pengguna Lective. Dikarenakan hasil yang didapat berpengaruh negatif terhadap kesiapan pengguna sistem Lective.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it