MENINGKATKAN KOMPETENSI GURU DALAM MELAKSANAKAN PROSES PEMBELAJARAN MELALUI SUPERVISI AKADEMIK BERBASIS ICT DI KABUPATEN MADIUN
Bibliographic record
Abstract
ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk Meningkatkan kemampuan dan keterampilan guru dalam menyusun perencanaan pembelajaran dan mengelola kegiatan proses pembelajaran. Meningkatkan kemampuan Guru dalam memanfaatkan Information and Communications Technology dalam menunjang proses belajar mengajarnya di kelas. Menumbuhkan persesi positif guru terhadap pelaksanaan supervisi akademik yang dilakukan oleh kepala sekolah dan pengawas sebagai layanan bantuan proses pembelajaran dalam meningkatkan mutu pendidikan.Meningkatkan intensitas kegiatan Musyawarah Guru Mata Pelajaran sebagai wahana peningkatan kemampuan profesionalisme Guru. Penelitian ini menggunakan metode School Action Reserch (SAR), penelitian ini mengacu model PTS yang dikembangkan oleh Kemmis dan Mc Taggart (2008) dalam Ritawati yang terdiri dari 4 tahap yang meliputi dengan Perencanaan, Tindakan , Observasi dan Refleksi. Subjek Penelitian adalah Guru di SMK Negeri 1 Gemarang dan SMK Negeri 1 Wonoasri yang berjumlah 199 orang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari rata-rata tingkat kemampuan guru pada siklus I sebesar 65,05% yang tergolong kurang, dan meningkat pada siklus II menjadi 72,14% yang tergolong kurang dan pada siklus III meningkat menjadi 86,70% dengan kategori baik Kata Kunci: Kompetensi Guru, Supervisi Akademik, ICT
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.004 |
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".