PELATIHAN PEMBUATAN VIDEO PEMBELAJARAN PADA GURU TK NEGERI KINTAMANI, BALI
Notice bibliographique
Résumé
Pandemi Covid-19 membuat proses belajar mengajar tidak dapat berjalan dengan semestinya. Aktivitas yang melibatkan banyak orang tidak dilaksanakan guna mencegah penyebaran virus Covid-19. Hal ini berdampak kepada proses belajar mengajar di TK Negeri Kintamani yang berlokasi di Jalan Raya Kintamani, Desa Kintamani Kecamatan Kintamani Kabupaten Bangli, Provinsi Bali. Selama belajar dari rumah (BDR) guru mengalami kesulitan dalam memberikan materi pembelajaran. Guru hanya mampu mengirim tugas yang akan dikerjakan oleh anak-anak melalui aplikasi whatsapp group tanpa dilengkapi video pembelajaran yang dapat di terima dan pelajari anak dirumah. Kurangnya pengetahuan guru akan cara pembuatan pembelajaran dalam format video pembelajaran menjadi dasar pemikiran mengapa PKM Prodi ini dilakuan. Subjek dari PKM ini adalah guru-guru di TK Negeri Kintamani. Metode yang digunakan dalam PKM ini adalah pendampingan pembuatan video pembelajaran yang dilaksanakan dengan menerapkan protokol kesehatan. Tujuan dari PKM Prodi ini adalah untuk melatih dan mendampingi guru-guru TK dalam membuat video pembelajaran mulai dari proses pengambilan gambar, editing, hingga unggah di kanal YouTube sekolah agar dapat di share dan dipelajari oleh siswa. Hasil dari evaluasi kegiatan pelatihan dan pendampingan ini adalah guru-guru mampu membuat video pembelajaran dan mengunggahnya di kanal YouTube sekolah. Dengan demikian, guru tidak lagi terkendala saat pelaksanaan proses belajar mengajar meskipun siswa belajar dari rumah (BDR). Kata Kunci : pelatihan, video pembelajaran, taman kanak-kanak
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,019 |
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 ».