Character Education in Muslim Families to Counter the Negative Effects of Digital Technology in the Era of Industry 4.0
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study examines the methods applied by Muslim families in dealing with the impact of technological advances on early childhood in the Industrial 4.0 era, especially in the Surakarta area. Theoretical framework: This research is based on the theory of the social impact of technology and childcare in the Muslim family environment, highlighting the importance of the role of the family in shaping behavior and fortifying children from the negative impacts of technology. Literature review: discusses the influence of technology on early childhood development, the role of parents in religious value-based parenting, and strategies that can be applied in dealing with technological developments in the digital era. Methods: This study uses a descriptive qualitative method with the stages of data reduction, data presentation, and conclusion drawn, through observation and interviews with 10 Muslim families in Surakarta. Results: This study shows that Muslim families apply various methods such as preventive measures, supervision of technology use, free children to play outside with peers, being selective in choosing appropriate applications for children, providing examples of good behavior in the use of technology, and limiting the time of use of technology for children. Implication: this research highlights the importance of the active role of the family in accompanying and directing children in using technology wisely to minimize its negative impacts. Novelty: this research lies in its specific focus on the practice of raising Muslim families in the Industrial 4.0 era in the local context of Surakarta, as well as on the identification of concrete methods applied by parents in dealing with digital challenges in early childhood.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».