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Enregistrement W4410586375 · doi:10.21154/ibriez.v7i2.300

Pengaruh Penggunaan Media Busy Book Untuk Melatih Kemampuan Motorik Halus Pada Siswa Autis

2022· article· id· W4410586375 sur OpenAlexaff
Galuh Kartika Dewi

Notice bibliographique

RevueIbriez Jurnal Kependidikan Dasar Islam Berbasis Sains · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Education
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini dilatarbelakangi permasalahan yang ditemukan di lapangan pada siswa autis yang mengalami hambatan motorik halus, sehingga perkembangannya terganggu dalam pengembangan diri. Tujuan dari penelitian ini untuk melatih kemampuan motorik halus pada siswa autis dengan menggunakan media busy book, Penelitian ini menggunakan metode Pre-eksperimen dengan jenis One Group Pre-Test Post- Test Design. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sebagian besar siswa mengalami peningkatan setelah diberikan treatment menggunakan busy book, menunjukkan kemampuan mengancingkan baju ada 2 anak autis yang mulai berkembang sesuai harapan sebesar 29,6% dan 3 anak dengan persentase 70,4% anak berkembang sangat baik. 2) Pada kemampuan menali sepatu terdapat 3 anak dengan persentase 64% anak yang mulai berkembang sesuai harapan dan 2 anak dengan persentase 36% anak berkembang sangat baik. 3) Pada kemampuan menempel pola terdapat 2 anak dengan persentase 27,2 % anak yang mulai berkembang sesuai harapan dan 3 anak dengan persentase 72,8 % anak yang berkembang sangat baik serta adanya perbedaan yang signifikan setelah dibuktikan melalui uji Paired Sample T-Test yaitu (p=0,001<0,005) yang artinya Ho ditolak dan Ha diterima, sehingga dapat disimpulkan bahwa media busy book efektif untuk melatih kemampuan motorik halus pada siswa autis di SDN Lemah Putro 1 Sidoarjo.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,006

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,244 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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