KESIAPAN MAHASISWA PROGRAM STUDI PJKR FIK UNY DALAM \nPENYUSUNAN RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN GUNA MENGHADAPI PENGENALAN LAPANGAN PERSEKOLAHAN TAHUN 2019
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kesiapan mahasiswa Program Studi PJKR FIK UNY dalam penyusunan Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP) guna menghadapi Pengenalan Lapangan Persekolahan (PLP) tahun 2019. \nJenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif kuantitatif dengan metode survey. Populasi penelitian ini adalah mahasiswa Prodi PJKR angkatan 2016 FIK UNY. Sampel yang diperoleh sebanyak 96 responden, dengan pengambilan sampel teknik insidental sampling. Instrumen yang digunakan adalah angket secara online melalui pengisian google formulir dari link yang telah dibagikan. Hasil statistik uji \nvaliditas penelitian ini bernilai 96 dan hasil reliabilitas penelitian ini 0,873 menggunakan 40 mahasiswa. Hasil dari 45 pernyataan dinyatakan gugur 8 butir sehingga yang valid 37 butir untuk pengumpulan data penelitian. Teknik data \nmenggunakan deskriptif persentase. \nHasil penelitian ini menunjukkan kesiapan mahasiswa Prodi PJKR FIK UNY dalam penyusunan RPP guna menjalani PLP tahun 2019 terdapat 11 mahasiswa kategori sangat siap (11,46%), 23 mahasiswa kategori siap (23,96%), 28 mahasiswa kategori cukup siap (29,17%), 33 mahasiswa kategori kurang siap \n(34,38%) dan 1 mahasiswa kategori sangat tidak siap (1,04%). Setelah adanya penelitian ini diharapkan, mahasiswa Prodi PJKR FIK UNY dapat meningkatkan pemahaman dalam penyusunan RPP.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.048 | 0.010 |
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".