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Enregistrement W4410216400 · doi:10.26905/abdimas.v10i1.14967

Optimization of differentiated learning through training on innovative learning activities using Loose Parts

2025· article· en· W4410216400 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAbdimas Jurnal Pengabdian Masyarakat Universitas Merdeka Malang · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Educational Technologies
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesUniversitas Jember
Mots-clésTraining (meteorology)Computer scienceKnowledge managementBusinessGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The new paradigm of the Merdeka Curriculum emphasizes the implementation of differentiated learning, aiming to provide enjoyable learning experiences tailored to students' knowledge levels and learning needs. This Community Service Program is designed to train early childhood education (PAUD) teachers to adapt and innovate in Differentiated Learning using Loose Parts. The program targets PAUD teachers at the Cluster Activity Center (PKG) in Jelbuk District, Jember Regency. The participating community comprises 17 PAUD institutions, with a total of 30 PAUD teachers involved. The program is conducted in three stages: socialization, training, and best practice mentoring. Methods employed include lectures, quizzes, and project-based activities. Based on participant satisfaction questionnaires, the results of this community service initiative reveal high satisfaction scores: 96.67 percent in the attitude aspect, 90 percent in the knowledge aspect, and 90 percent in the skills aspect. Furthermore, through best practice activities, teachers achieved optimal knowledge and skill transfer. This will enable them to innovate Differentiated Learning activities using Loose Parts, which can be implemented in the learning activities of their respective PAUD institutions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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