Efforts To Improve The Recognition Of Hijaiyah Letters Through The Tilawati Method In Group A Children At Aba 55 Kindergarten In Semarang
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to improve the ability to recognize hijaiyah letters in Group A children at ABA 55 Semarang Kindergarten through the application of the Tilawati method. The background of this research is the low ability of children to recognize and pronounce hijaiyah letters, which is caused by learning methods that are less interesting and not in accordance with the characteristics of early childhood development. Learning that is monotonous and less varied causes children to get bored easily and not focus on recognizing hijaiyah letters. Therefore, a more interactive, fun, and appropriate approach is needed for the child's developmental stages. This study uses the Kemmis and McTaggart model Class Action Research (PTK) approach, which is carried out in two cycles. Each cycle consists of four stages, namely planning, implementation of actions, observation, and reflection. The subjects in this study were 7 children aged 4–5 years who were members of Group A. Data collection techniques included observation, documentation, and performance assessment. The results of the study showed a significant increase in children's ability to recognize hijaiyah letters. In the initial condition (pre-action), only 28.57% of children were in the Developing According to Expectations (BSH) category. This percentage increased to 71.43% in cycle I, and reached 85.7% in cycle II. These findings prove that the Tilawati method is effectively used in improving the recognition of hijaiyah letters in early childhood, especially in the context of Islamic religious learning in kindergarten.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».