Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

PATTERNS OF PRESERVICE TEACHERS’ ADAPTATION TO GENERATIVE-AI FEEDBACK IN MATHEMATICAL PROBLEM POSING Linda Devi Fitriana; Meiliasari; Puspita Sari; Tri Murdiyanto; Dessy Julita Sari; Ratna Maryam
JP2MS Vol 10 No 2 (2026): Agustus
Publisher : Program Studi S1 Pendidikan Matematika FKIP Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33369/jp2ms.10.2.310-320

Abstract

Designing mathematically worthwhile problems requires teachers to coordinate clear language, cognitive demand, openness, and contextual relevance. Generative artificial intelligence (GenAI) may provide rapid feedback, but little is known about which feedback dimensions preservice teachers actually enact in revised problems. This exploratory descriptive study examined 48 coded feedback units linked to the final problem designs of 10 sixth-semester preservice mathematics teachers. Each unit was classified by feedback aspect, i.e. clarity and language, cognitive depth, open-endedness, or contextuality, and by adaptation level from ignored (AL-0) to significant (AL-3). Descriptive analysis showed that 40 of 48 units (83.3%) reached AL-3; the overall mean adaptation score was 2.63 on a 0–3 scale. Clarity and language had the highest mean adaptation (M = 2.73; 90.9% AL-3), followed by open-endedness (M = 2.70; 90.0%), cognitive depth (M = 2.60; 80.0%), and contextuality (M = 2.50; 75.0%). The findings indicate a pattern of stronger enactment for concrete and locally actionable suggestions. These findings do not imply that GenAI caused improvement in the proposed problem. The study suggests that the used of GenAI feedback should be paired with explicit checks for mathematical validity, intended reasoning, authentic context, and human accountability.
Pelatihan Program R Untuk Analisis Deskriptif dan Visualisasinya Bagi Guru SMP di Kota Depok Muhammad Arib Alwansyah Arib; Khaola Rachma Adzima; Muhammad Rido Wujudi; Dessy Julita Sari; Qorry Meidianingsih; Linda Devi Fitriana; Shafa Fatimah Az Zahra; Nabilah Az-zahrah Author; Ridho Suharis
Journal Social Sciences And Technology For Community Service Vol. 7 No. 2 (2026): Volume 7 Nomor 2 September 2026
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jsstcs.v7i2.2810

Abstract

Keterbatasan pemanfaatan perangkat lunak statistik berbasis coding menjadi salah satu kendala dalam meningkatkan literasi statistik dan kompetensi digital guru dalam pengolahan serta analisis data. Guru umumnya masih menggunakan perangkat lunak statistik berbasis menu, sehingga diperlukan pengenalan alternatif perangkat lunak yang mendukung pengolahan data secara lebih fleksibel dan sistematis. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat (P2M) ini bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan dan keterampilan guru SMP di Depok dalam menggunakan Program R untuk pengolahan dan analisis data. Solusi yang ditawarkan berupa pelatihan yang dilaksanakan melalui penyampaian materi, praktik langsung, dan pendampingan penggunaan Program R. Evaluasi keberhasilan kegiatan dilakukan melalui pengukuran kemampuan peserta sebelum dan setelah pelatihan menggunakan pretest dan posttest. Hasil evaluasi menunjukkan adanya peningkatan rata-rata kemampuan peserta setelah mengikuti pelatihan, dengan rata-rata nilai posttest lebih tinggi 7 poin dibandingkan dengan pretest. Hasil Paired - menunjukkan nilai - sebesar 0,003 < 0,05, yang mengindikasikan adanya perbedaan yang signifikan antara kemampuan peserta sebelum dan setelah mengikuti pelatihan. Dengan demikian, pelatihan Program R dapat menjadi salah satu alternatif untuk meningkatkan literasi statistik dan kompetensi digital guru dalam pengolahan dan analisis data berbasis coding.