Peningkatan Kemampuan Berbahasa Anak Usia Dini Melalui Sandiwara Boneka Di RA Nurul Yasin Mejobo Kabupaten Kudus
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis implementasi model pembelajaran berdasarkan konsep dan model Maria Montessori dengan metode sandiwara boneka yang fokus dalam meningkatkan kemampuan berbahasa anak usia dini. Desain Penelitian Tindakan kelas ini menggunakan prosedur Penelitian Tindakan Kelas dengan 2 siklus yang meliputi a) perencanaan, b) pelaksanaan tindakan, c) pengamatan, dan d) refleksi. Subjek dalam penelitiannya adalah anak usia dini pada RA Nurul Yasin, kecamatan Mejobo Kabupaten Kudus kelompok B yang berjumlah 17 anak didik. Teknik pengumpulan data yang digunakan yaitu tes unjuk kerja anak melalui berbicara menceritakan kembali isi cerita. Hasil penelitian ini antara lain 1) adanya peningkatan rata-rata kemampuan bahasa setelah mengikuti pembelajaran pada siklus I dan II. Pada siklus I rata-rata kemampuan bahasa 74,59, pada siklus II rata-rata kemampuan bahasa 76,88, (2) secara individu, adanya peningkatan kemampuan bahasa anak melalui pembelajaran ini, yaitu jumlah anak yang mencapai ketuntasan individu 75% pada siklus I yang mencapai ketuntasan individu adalah 9 anak pada siklus II yang mencapai ketuntasan individu sebanyak 14 anak, dan (3) secara klasikal, adanya peningkatan kemampuan bahasa anak melalui sandiwara boneka pada siklus I yang mencapai ketuntasan klasikal adalah 52,94% pada siklius II yang mencapai ketuntasan klasikal sebesar 82, 33%.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,080 | 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 ».