Digital-age PAUD management innovations: Meeting children's needs through technology
Notice bibliographique
Résumé
Management innovations in Early childhood education programs or the so called PAUD (Pendidikan Anak Usia Dini) management based on children's needs in the digital era have become very relevant for improving the quality of early childhood education. Technological developments provide opportunities for educational institutions to adapt learning methods that are more interactive and appropriate to children's developmental needs. This research explored the implementation of technology-based management innovations at PAUD Plamboyan 3, West Karawang, and evaluated their impact on children's learning and parental involvement. The study aims to determine the implementation of technology-based management innovations and to identify their effects on the learning process, parental involvement, and curriculum management. This research used a qualitative approach with a case study method. This qualitative research employs a case study method, with data collected through observations. The sample in this interview consisted of one school principal, five teachers, ten parents, and documents related to technology integration in learning. The research results show that using technology, such as learning applications and e-learning platforms, increases children's learning motivation and strengthens parental involvement in children's education. Curriculum management tailored to children's needs also supports children's cognitive, social, and motoric development. However, some parents need attention to challenges related to limited access to technology at home. This research is essential for the development of PAUD in the digital era by emphasizing the importance of teacher training, increasing access to technology, and the active role of parents in supporting children's learning process.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».