Assessment of Preschool Children's Physical Readiness: Advancing Early Madani Education in Selangor
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to develop and sustain the Preschool Physical Readiness Assessment Instrument for Selangor (IPKFPs) to evaluate the physical readiness level of preschool students in Selangor, supporting the sustainability of early MADANI education. The study design adopts a quantitative approach, with data collection conducted using the IPKFPs and statistical analysis performed through descriptive and inferential methods using SPSS software. The findings indicate that the physical readiness level of students is at a very high level across most categories, with excellent motor skills (hands and fingers), with the highest mean values observed in activities such as kneading (4.91) and pinching (4.87). In the gross motor category (legs), activities such as running (4.75) and walking (4.73) recorded very high levels, while weaknesses were identified in skipping activities, with a mean value of 2.38. Overall, the level of physical development achieved an overall mean value of 4.44, reflecting a very high level of achievement. The IPKFPs have proven to be a holistic and effective assessment instrument, providing teachers with guidance to identify students' strengths and weaknesses and to plan more specific interventions. This study emphasizes the need for widespread implementation of the IPKFPs to enhance the quality of preschool education, which is in line with the aspirations of early MADANI education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».