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Enregistrement W2991757973 · doi:10.5430/ijhe.v9n1p153

Effective Communication-Based Teaching Skill for Early Childhood Education Students

2019· article· en· W2991757973 sur OpenAlexvenueno aff
Yuliani Nurani, Sofia Hartati, Ade Dwi Utami, Hapidin Hapidin, Niken Pratiwi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Communication Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndonesianCurriculumEarly childhoodEarly childhood educationMathematics educationPsychologyTeaching methodCommunication skillsMedical educationPedagogyMedicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research aims to develop a series of effective communication-based teaching skills for early childhood education teachers that develop in accordance with the Indonesian National Curriculum framework used recently in Department of Early Childhood Education, Faculty of Education, State University Jakarta. Research will be conducted in two years using research and development methods. The literature review has been conducted on effective communication and teaching skills for the first year and a series of teaching skill indicators. Data gathered from early childhood education teachers in Jakarta are related to the theory and practice of teaching skills with observation, interviews and performance tests. The results of the study are indicators for Early Childhood Education (PAUD) teacher teaching skills. On the other hand, drafts of effective communication practices are conducted to be applied in teacher teaching skills. These two concepts will be used to develop a model of effective communication based teaching skills for teachers of early childhood. The result can be consideration of educational institutions educators, researchers and governments in developing training models to improve teacher teaching skills.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,402 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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