Model Pembelajaran Skenario Pengalaman Multi Peran dalam Mencegah Bullying di SMP Muhammadiyah Malang
Bibliographic record
Abstract
Perilaku bullying masih banyak dilakukan siswa di SMP Muhammadiyah Malang terutama bullying secara verbal antara lain dengan mengolok-olok, mencaci maki, mengumpat, dan menghina. Dampak dari bullying verbal ini korban menjadi malu, minder, menghindar dari pergaulan, dan menjadi malas sekolah. Pihak sekolah sering melakukan edukasi pada siswa siswi dengan tujuan untuk tidak melakukan bullying lagi dan melapor ke sekolah jika ada yang dibully. Akan tetapi perilaku bullying masih sering dilakukan oleh siswa siswa. Tujuan dari kegiatan ini untuk meningkatkan empati pada siswa siswi dengan demikian mampu membantu teman yang dibully. Metodenya adalah edukasi dan model pembelajaran skenario berbasis pengalaman multi peran pada kelas VII, VIII, dan IX dengan mengukur skor empati sebelum dan sesudah kegiatan menggunakan the Toronto empathy questionnaire (TEQ), di mana siswa siswi akan bermain peran bergantian baik sebagai korban, pelaku, maupun pengamat dengan skenario yang sudah dibuat. Pada siswa kelas 7, dari 66 siswa, sebelum kegiatan skor empati rendah 37 siswa dan sesudah kegiatan 32 siswa. Siswa kelas 8 dari 47 siswa, sebelum kegiatan skor empati rendah 26 siswa dan sesudah kegiatan 23 siswa. Siswa kelas 9,sebelum kegiatan skor empati rendah 45 siswa dan sesudah kegiatan 37 siswa. Kesimpulan : Edukasi dan model pembelajaran skenario berbasis pengalaman multi peran dapat diterapkan untuk meningkatkan empati pada siswa SMP dalam mencegah bullying.
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 | 0.000 |
| 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 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.003 |
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".