STRATEGI PEMBELAJARAN VOKAL PADA ANGGOTA MUDA UNIT KEGIATAN MAHASISWA (UKM) PADUAN SUARA MAHASISWA UNIVERSITAS LAMPUNG
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan bagaimana strategi yang digunakan oleh pelatih dalam proses pembelajaran vokal pada anggota muda Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) Paduan Suara Mahasiswa Universitas Lampung. Hal ini dilatarbelakangi oleh banyaknya prestasi yang diraih oleh Paduan Suara Mahasiswa Universitas Lampung baik secara nasional maupun internasional. Subjek dalam penelitian ini yaitu anggota muda Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) Paduan Suara Mahasiswa Universitas Lampung. Objek dari penelitian ini yaitu strategi pembelajaran yang digunakan pada pembelajaran vokal. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif. Data penelitian diperoleh melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Analisis data menggunakan analisis mode Miles dan Huberman. Keabsahan data diuji menggunakan triangulasi teknik. Hasil penelitiannya adalah berdasarkan lima macam strategi pembelajaran menurut Saskatchewan (Panggabean, 2021) terdapat empat macam strategi pembelajaran yang digunakan oleh Paduan Suara Mahasiswa Universitas Lampung. Strategi tersebut diantaranya adalah strategi pembelajaran langsung, strategi pembelajaran tidak langsung, strategi pembelajaran interaktif, dan strategi pembelajaran mandiri. Sedangkan macam strategi pembelajaran menurut Saskatchewan (Panggabean, 2021) yang tidak digunakan oleh Paduan Suara Mahasiswa Universitas Lampung adalah strategi pembelajaran eksperimen.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.063 | 0.011 |
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".