PENGARUH MODEL PROBLEM BASED LEARNING \nTERHADAP HASIL BELAJAR PESERTA DIDIK PADA MATA \nPELAJARAN PKN DI KELAS IV SD \n(Penelitian Kuasi Eksperimen pada Siswa Kelas IV Sekolah Dasar Negeri \nCicayur Kabupaten Bandung)
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan hasil belajar peserta didik melalui model \nproblem based learning dalam pembelajaran PKN. Penelitian tindakan kelas \ndilaksanakan di kelas IV SDN Cicayur 02. Keadaan siswa di kelas IV SDN Cicayur 02 \nyang tidak mendapatkan hasil belajar yang baik didalam pembelajaran dikarenakan guru \nsering menggunakan metode ceramah konvensional, sedangkan dengan model-model \npembelajaran yang lain khususnya model problem based learning belum pernah \ndilaksanakan. Kurangnya inovasi guru dalam mengembangkan pembelajaran melalui \ndoel pembelajaran menyebabkan kurangnya hasil belajar yang diperoleh peserta didik. \nMaka hal itulah yang menjadi latar belakang dari penelitian ini. Penelitian ini \nmenggunakan metode kuantitatif dengan desain kuasi eksperimen (Quasi Experiment). \nSampel yang dipilih adalah kelas IVA sebagai kelas ekperimen dan kelas IVB sebagai \nkelas kontrol. Teknik pengumpulan data menggunakan tes tertulis dan observasi. Tes \nterdiri dari pretest dan posttest untuk mengetahui hasil belajar siswa, sedangkan observasi \ndigunakan untuk menilai hasil belajar peserta didik. Analisis data menggunakan uji-t \nberdasarkan nilai pretest dan posttest dari kelas kontrol dan kelas eksperimen. Pengolahan \ndata dilakukan dengan uji normalitas, uji homogenitas, uji independent t-test, \nmenggunakan aplikasi IBM SPSS versi 25 untuk mengetahui perbedaan hasil belajar \nantara kelas IVA (eksperimen) dan kelas IVB (kontrol), serta uji N-gain untuk \nmengetahui peningkatan hasil belajar dan uji effect size untuk mengetahui pengaruh \npenggunaan model problem based learning terhadap hasil belajar peserta didik kelas IV \ndi SDN Cicayur 02. \nKata kunci: Problem Based Learning, Hasil Belajar
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 | 0.004 |
| 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 | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.009 |
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".