PENGARUH PEMBELAJARAN INKUIRI MODEL ALBERTA TERHADAP \nPENINGKATAN KEMAMPUAN REPRESENTASI MATEMATIS \nDAN HABITS OF MIND SISWA SMA
Bibliographic record
Abstract
Kemampuan representasi matematis termasuk dalam standar kemampuan \nmatematis yang diperlukan oleh siswa. Namun kemampuan representasi \nmatematis siswa ternyata masih rendah. Salah satu penyebabnya adalah tidak \nmampu menyajikan permasalahan ke dalam model matematika dengan tepat dan \nkebiasaaan berpikir siswa yang masih rendah. Salah satu alternatif pembelajaran \nyang dapat meningkatkan kemampuan representasi matematis dan habits of mind \nadalah Inkuiri Model Alberta. Tujuan dari penelitian ini adalah: 1) Untuk \nmengetahui peningkatan kemampuan representasi matematis siswa SMA yang \nmemperoleh pembelajaran inkuiri model alberta lebih tinggi daripada siswa yang \nmemperoleh model pembelajaran konvensional; 2) Untuk mengetahui habits of \nmind siswa SMA yang memperoleh pembelajaran inkuiri model alberta lebih baik \ndaripada siswa yang memperoleh model pembelajaran konvensional; 3) Untuk \nmengetahui efektivitas pembelajaran inkuiri model alberta untuk kemampuan \nrepresentasi matematis. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah \nmetode eksperimen dengan desain pretes dan postes. Populasi penelitian ini \nadalah siswa kelas X SMA Pasundan 8 Bandung. Sampel penelitian ini dipilih \nsecara acak sebanyak 2 kelas yakni, kelas X Mipa 3 sebagai kelas eksperimen dan \nX Mipa 2 sebagai kelas kontrol di SMA Pasundan 8 Bandung. Instrumen \npenelitian yang digunakan terdiri dari instrumen tes kemampuan representasi \nmatematis yang dibuat dalam bentuk uraian (pretes-postes) dan instrumen non-tes \nberupa angket habits of mind. Analisis data menggunakan uji parametrik pada \ndata pretes-postes melalui software SPSS Statistics 20.0 for Windows dan rumus \ncohend’s untuk melihat efektivitas. Dari analisis data hasil penelitian, diperoleh \nkesimpulan sebagai berikut: 1) Peningkatan kemampuan representasi matematis \nsiswa yang memperoleh pembelajaran Inkuiri Model Alberta lebih tinggi daripada \nkemampuan representasi matematis siswa yang memperoleh model pembelajaran \nkonvensional; 2) Habits of mind siswa yang menggunakan pembelajaran Inkuiri \nModel Alberta lebih baik daripada habits of mind siswa yang memperoleh model \npembelajaran konvensional; 3) Efektivitas pembelajaran Inkuiri Model Alberta \nuntuk kemampuan representasi matematis siswa tergolong kedalam kategori \nbesar. \n \nKata Kunci: Inkuiri Model Alberta, Representasi Matematis, Habits of mind.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.060 | 0.012 |
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".