Upaya Meningkatkan Kemampuan Bercerita Melalui Media Celemek Cerita Pada Anak Usia 4-5 Tahun Di TKIT Al Amanah Kecamatan Periuk Kota Tangerang
Notice bibliographique
Résumé
Latar belakang penelitian ini adalah untuk meningkatkan kemampuan bercerita dengan menggunakan media celemek cerita. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi kurang berkembangnya kemampuan bercerita (1) Kemampuan anak dalam bercerita masih belum optimal (2) Anak masih kesulitan dalam menyusun sebuah kalimat (3) Anak belum dapat mengulang kosa kata baru yang ada dalam cerita. Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan kemampuan bercerita anak usia 4-5 tahun dengan menggunakan media celemek cerita. Model pembekajaran yang digunakan adalah studi tentang PTK yang terdiri dari 3 siklus. Pada setiap siklus dilakukan dalam 3 pertemuan dan menggunakan 4 tahapan yaitu tahap perencanaan, tindakan, observasi, dan refleksi. Instrumen yang digunakan adalah non tes dengan 3 tehnik yaitu Observasi, dokumentasi, catatan lapangan. Hasil penelitian pada kemampuan bercerita siklus I, II, III mengalami peningkatan pada setiap siklusnya. Pada siklus I sebesar 61.5% pada siklus II sebesar 79.9% dan pada siklus III sebesar 94%. Maka dengan hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa penelitian dengan judul Upaya Meningkatkan Kemampuan Bercerita Melalui Media Celemek Cerita Pada Anak Usia 4-5 Tahun Di TKIT AL Amanah Kecamatan Periuk Kota Tangerang, dapat diterima.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».