Eksplorasi Implementasi Model Inkuiri Terbimbing Dalam Pembelajaran IPA Untuk Meningkatkan Kemampuan Berpikir Kritis dan Rasa Ingin Tahu Siswa Sekolah Dasar Di SD Negeri 2 Wadaga
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini fokus pada eksplorasi implementasi model inkuiri terbimbing dalam pembelajaran IPA di Sekolah Dasar (SD) untuk meningkatkan kemampuan berpikir kritis dan rasa ingin tahu siswa. Lokasi penelitian adalah SD Negeri 2 Wadaga, Kabupaten Muna Barat, yang mewakili konteks sekolah dasar di wilayah Muna Barat. Penelitian ini menggunakan Metode perpaduan kualitatif dan kuantitatif yang menguji coba Model Inkuiri Terbimbing dalam Pembelajaran IPA pada Siswa SD Negeri 2 Wadaga. Temuan penelitian ini mengunkapkan bahwa model inkuiri terbimbing memberikan pengaruh substantif terhadap pengembangan keterampilan berpikir kritis siswa SD. Temuan ini konsisten dengan penelitian-penelitian sebelumnya yang juga melaporkan efektivitas inkuiri terbimbing dalam melatih berpikir kritis. Rasa ingin tahu (curiosity) siswa terhadap sains meningkat secara nyata setelah penerapan inkuiri terbimbing. Siswa menjadi lebih berani bertanya, lebih antusias melakukan percobaan, dan menunjukkan minat yang lebih besar untuk belajar IPA secara mandiri. Observasi juga mendukung bahwa siswa tampak lebih penasaran dan berinisiatif mengeksplorasi hal-hal baru selama dan setelah pembelajaran. Dengan demikian, inkuiri terbimbing tidak hanya meningkatkan aspek kognitif tetapi juga aspek afektif motivasional berupa rasa ingin tahu.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.007 |
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".