The Development of the Digital Identification Instrument for Children with Learning Disabilities using Decision Support System (DSS)
Notice bibliographique
Résumé
The study is a part of research and development which aims at developing Decision Support System-based (DSS) digital identification instrument for children with learning disabilities. The first-year study consists of three stages: (a) the need analysis of the instrument, (b) the development of instrument prototypes, and (c) the validation of the digital identification instrument. The study was conducted in Surakarta, particularly in 20 special schools located in 7 regencies and cities and selected using purposive sampling. In the first stage, data were collected using a close-ended questionnaire from 32 respondents comprising principals and teachers. Meanwhile, the second stage use of a web-based digital application development technique. The identification instrument was then validated through expert judgment using focus group discussion (FGD) technique involving information and technology (IT) experts, special education experts, principals, and teachers of children with learning disabilities. The instrument prototypes were subsequently revised and limited empirical tryout, and then analyzed using statistical tests. The results indicate that 97% of the respondents require the development of a digital identification instrument for children with learning disabilities. The study has successfully developed digital identification instrument prototypes for children with learning disabilities. All items of the DSS-based instrument have met the required criteria of validity: r-table with the number of subjects of 32, a significance level of 5% (0.361), and greater r-count compared to r-table (0.361). The reliability tests demonstrate Cronbach's alpha of 0.875. It's proved that 13 items of the instrument have a sufficient level of reliability.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».