PENERAPAN PEMBELAJARAN INKUIRI MODEL ALBERTA UNTUK MENINGKATKANKETERAMPILAN BERPIKIR KRITIS SISWA SMP
Bibliographic record
Abstract
Berdasarkan hasil observasi dan wawancara informal kepada guru yang dilakukan di salah satu SMP Negeri di kota Garut ditemukan bahwa pembelajaran masih berpusat pada guru sehingga keterampilan berpikir kritis siswa masih belum terlatih dengan baik. Pembelajaran Inkuiri Model Alberta dapat memfasilitasi siswa untuk melatih keterampilan berpikir kritis dengan menempatkan siswa sebagai pembelajar dalam memecahkan permasalahan yang diberikan pada saat pembelajaran, sehingga dapat dijadikan sebagai salah satu alternatif untuk meningkatkan keterampilan berpikir kritis siswa. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peningkatan keterampilan berpikir kritis siswa SMP setelah diterapkan pembelajaran inkuiri Model Alberta. Keterampilan berpikir kritis yang dimaksud adalah berdasarkan kriteria keterampilan berpikir kritis menurut Robert H. Ennis dalam Goal for a Critical Thinking Curriculum. Metode penelitian yang digunakan adalah quasi experiment, dengan desain penelitiannya one group pretest-postest design. Penelitian ini dilakukan disalah satu SMP Negeri di kota Garut dengan sampel penelitian kelas VIII A tahun ajaran 2008/2009. Temuan penelitian ini adalah bahwa keterampilan berpikir kritis siswa pada setiap indikator keterampilan berpikir kritis yang diteliti mengalami peningkatan setelah penerapan pembelajaran inkuiri Model Alberta.
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 | 0.001 |
| 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 | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 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".