Social Inclusive Education Project (SIEP) as a Community for Handling Children with Special Needs in Rural Areas
Notice bibliographique
Résumé
Education is for everyone. This indicates that everyone deserves access to education either in urban areas or urban areas. The purpose of this study is to describe the handling of the Social Inclusive Education Project (SIEP) community for children with special needs in rural areas. Data collection techniques are used for observations and interviews with SIEP founders and volunteers. The results show that the SIEP community has carried out various treatments for special needs children in rural areas. An assessment was run by the volunteers before carried out the treatment. The handling is carried out after making the Individualized Education Program for each child with special needs, including down syndrome, motor barriers, specific learning difficulties, visual impairments, and speech delays. The children with special needs are given treatment according to the child's needs such as training to memorize the Qur’an, training in prayer procedures, the introduction of numbers and letters, training in pronunciation of vowels, reading storybooks, writing training, and swimming training. The effort and aid carried out by the SIEP community for children with special needs in rural areas are expected to be a reference for volunteering activities for children with special needs in Indonesia, Japan, Malaysia, Thailand, and other countries in the world.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».