Uji Coba Kualitas Desain Modifikasi Model CSE-UCLA Dengan Model Discrepancy

Author:

Suyasa P. Wayan ArtaORCID,Divayana Dewa Gede Hendra,Sugiharni Gusti Ayu DessyORCID

Abstract

Secara umum modifikasi model CSE-UCLA dan Discrepancy tampak cocok digunakan untuk mengevaluasi pelaksanaan pembelajaran synchronous di perguruan tinggi, namun tidak serta merta dapat dikategorikan berkualitas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat persentase kualitas desain model modifikasi CSE-UCLA dan Discrepancy. Pendekatan penelitian ini adalah pengembangan yang mengacu model pengembangan Borg & Gall. Berdasarkan tujuan penelitian, maka fokus penelitian adalah hanya pada tahapan pengembangan desain, uji coba awal dan revisi hasil uji coba awal. Subjek yang dilibatkan dalam tahap uji coba awal terhadap desain dari modifikasi model CSE-UCLA dengan model Discrepancy ini sebanyak satu pakar evaluasi pendidikan, satu pakar pendidikan teknik informatika, 10 dosen dan 20 mahasiswa. Alat pengumpulan data pada penelitian ini berupa kuesioner.Teknik analisis dalam penelitian ini dilakukan dengan cara membandingkan persentase tingkat kualitas desain dari modifikasi model CSE-UCLA dengan model Discrepancy dengan standar kualitas design model yang mengacu skala lima. Hasil penelitian menunjukkan tingkat persentase kualitas desain model modifikasi CSE-UCLA dan Discrepancy sebesar 80.50% sehingga tergolong kualitas baik. Simpulan penelitian yaitu kualitas desain modifikasi model CSE-UCLA dengan model Discrepancy tergolong Baik. Implikasi penelitian ini yaitu adanya model evaluasi yang dapat dipadukan sehingga menghasilkan model evaluasi baru yang berkualitas dan bermanfaat secara optimal.

Publisher

Universitas Pendidikan Ganesha

Reference43 articles.

1. Andiopenta, & Aripudin. (2021). Pengembangan Model Pembelajaran Sosiolinguistik Berbasis Hybrid Learning Melalui Borg and Gall Model Pada Mahasiswwa Prodi Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia FKIP Universitas Jambi 2019/2020. Jurnal Inovasi Penelitian, 1(9). https://doi.org/10.47492/jip.v1i9.395.

2. Apgrianto, K., Sujana, I. M., Syahrial, E., Saputra, A., & Khotimah, K. (2021). Deploying 4C of 21st Century Learning Based on Authentic Materials for Advanced Grammar Classes. Proceedings of the 2nd Annual Conference on Education and Social Science (ACCESS 2020), 556. https://doi.org/10.2991/assehr.k.210525.094.

3. Ariawan, I. P. W., Simatupang, W., Ishak, A. M., Agung, A. A. G., Suratmin, Adiarta, A., & Divayana, D. G. H. (2018). Development of ANEKA Evaluation Model Based on TOPSIS in Searching the Dominant Aspects of Computer Learning Quality Determinants. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 96(19), 6580–6596.

4. Cardoso, A. S., Bryukhova, S., Renna, F., Reino, L., Xu, C., Xiao, Z., Correia, R., Di Minin, E., Ribeiro, J., & Vaz, A. S. (2023). Detecting wildlife trafficking in images from online platforms: A test case using deep learning with pangolin images. Biological Conservation, 279(December 2022), 109905.1-9. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2023.109905.

5. Damayanti, N. A., & Dewi, R. M. (2021). Pengembangan Aplikasi Kahoot Sebagai Media Evaluasi Hasil Belajar Siswa. Edukatif: Jurnal Ilmu Pendidikan, 3(4), 1647–1659. https://doi.org/10.31004/edukatif.v3i4.656.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3