TEKNIK KOMUNIKASI DAN TEKNIK PEMBELAJARAN ANAK BERKEBUTUHAN KHUSUS PADA MASA PANDEMI COVID 19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to describe communication techniques and learning techniques for Children with Special Needs during the Covid19 pandemic at KTK BSS Giwangan Yogyakarta. The research used descriptive qualitative research. The qualitative approach was chosen because this study used social interaction to obtain data from natural data sources. The data source of this research is Children with Special Needs (ABK) or Special Needs at KTK BSS Giwangan Yogyakarta in kindergarten and elementary school levels. From this research, it was found that in KTK BSS Giwangan there are three types of children with special needs, namely speech impaired, autism and learning difficulties. Communication techniques used are: 1) Using private learning methods (one teacher one child); 2) Make eye contact with the child you are talking to; 3) Cultivating a sense of empathy in conversation; 4) Discuss specific and clear topics and 5) Be patient in waiting for answers from children. Different learning techniques from other children. The learning technique used is the learning technique used for the speech impaired using the Indonesian Sign Language System (SIBI) and the Indonesian Sign Language (BISINDO). For children with Autism constraints using 1) Modeling; 2) Latent Learning 3) Give positive praise and 4) Divide all activities step by step. Learning Difficulties using 1) Multisensory Method; 2) Linguistic Method and 3) Glass Analysis
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle