Pemanfaatan PhET interactive simulation sebagai sumber belajar ilmu pengetahuan alam di sekolah menengah pertama
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi pemanfaatan PhET Interactive Simulation sebagai sumber belajar dalam pembelajaran IPA di tingkat SMP. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif deskriptif, dengan data diperoleh melalui observasi, wawancara semi-terstruktur dengan guru, dan kuesioner kepada siswa. Observasi dilakukan untuk mengamati interaksi siswa dengan simulasi dan keterlibatan mereka dalam pembelajaran. Wawancara mengungkap manfaat dan tantangan penggunaan PhET, sementara kuesioner mengevaluasi pemahaman siswa sebelum dan sesudah pembelajaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PhET Interactive Simulation efektif meningkatkan pemahaman siswa terhadap konsep-konsep IPA, seperti listrik statis, gaya, dan gerak. Simulasi ini memfasilitasi eksplorasi konsep-konsep abstrak melalui eksperimen virtual, meningkatkan keterlibatan siswa secara aktif dalam pembelajaran berbasis inkuiri. Analisis data juga menunjukkan peningkatan signifikan dalam motivasi belajar siswa, yang merasa lebih tertarik dan terlibat dengan pembelajaran berbasis simulasi dibanding metode tradisional. Selain itu, kolaborasi dalam kelompok kecil selama eksplorasi simulasi memperkuat kemampuan diskusi dan kerja sama siswa. Dengan demikian, penggunaan PhET Interactive Simulation tidak hanya membantu pemahaman konsep tetapi juga membangun sikap positif siswa terhadap pembelajaran IPA. Penelitian ini mendukung integrasi teknologi dalam pembelajaran untuk meningkatkan kualitas pendidikan sains.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.049 | 0.008 |
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".