APLIKASI PEMBELAJARAN AUDIT SISTEM INFORMASI BERBASIS MOBILE QUIZIZZ
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
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain eksperimen. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas penggunaan Quizizz dalam meningkatkan pemahaman mahasiswa terhadap materi audit sistem informasi. Teknik sampling yang digunakan untuk menentukan sampel pada penelitian ini adalah teknik cluster random sampling. Hasil analisis data akan diinterpretasikan untuk menentukan efektivitas penggunaan Quizizz dalam pembelajaran audit sistem informasi. Diskusi mengenai temuan ini akan mencakup implikasi untuk pengajaran dan rekomendasi untuk penelitian lebih lanjut. Dalam era digital yang terus berkembang, pendidikan tinggi, khususnya dalam bidang sistem informasi, menghadapi tantangan untuk menyediakan metode pembelajaran yang efektif dan menarik. Aplikasi Quizizz dapat dijadikan salah satu media pembelajaran yang kreatif, inovatif dan menyenangkan bagi mahasiswa yang sedang mempelajari mata kuliah audit sistem informasi.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.002 |
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