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Enregistrement W3126193137 · doi:10.51529/ijiece.v5i2.210

Inovasi Media CB HOOP Pada Aktifitas Motorik Kasar Anak Selama Belajar Dari Rumah

2020· article· id· W3126193137 sur OpenAlexvenueno aff
Rina Syafrida

Notice bibliographique

RevueEarly childhood education · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Methods and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyArtPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salah satu langkah taktis yang diambil oleh pemerintah melalui kementrian pendidikan dan kebudayaan terkait pencegahan penyebaran covid 19 di Indonesia pada bidang pendidikan adalah dengan melaksanakan proses pembelajaran dari rumah yang lebih dikenal dengan istilah belajar dari rumah (BDR), peraturan ini dituangkan dalam  Surat Edaran Nomor 15 Tahun 2020 tentang Pelaksanaan Pendidikan Dalam Masa Darurat Coronavirus Disease (Covid-19). Berdasarkan observasi awal yang penulis lakukan terkait pelaksanaan BDR pada anak usia dini yaitu menyebabkan tingginya aktifitas screen time pada anak dan rendahnya aktifitas fisik dan menurunya minat belajar anak. Dari fenomena diatas untuk meningkatkan minat belajar anak melalui aktifitas fisik anak selama BDR penulis mengembangkan inovasi media pembelajaran  CB Hoop Multi Size dalam meningkatkan motoric kasar pada anak usia dini selama  pandemic covid 19”. Penelitian ini bertujuan untuk melihat Efektifitas media pembelajaran CB Hoop Multi Size dalam meningkatkan minat belajar anak pada kegiatan motoric kasar selama  pandemic covid 19 di Kabupaten Karawang. Penelitian ini menggunakan Metode eksperimen digunakan melalui rancangan The One-Group Pretest-Posttest Design (Fraenkel, 2012) dengan sampel siswa Sekolah Dasar kategori Anak Usia Dini pada usia TK B1, B2 (n=20) ditetapkan berdasarkan Cluster Random Sampling yang dilakukan selama 8 kali pertemuan pada kelompok B TKQ An-Namlu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media CB Hoop Multisize efektif dalam meningkatkan minat belajar anak khususnya pada kegiatan motoric kasar yang dilakukan selama BDR.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,008

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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