Exploring Ethnomathematics in Traditional Dance Movements: A Study of the Sigeh Penguten Dance of Lampung, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of the study: This study aims to determine ethnomathematics activities and mathematical concepts applied in various Sigeh Pengeten dance movements. Methodology: The type of research used in this study is qualitative research with an ethnographic approach. Data were obtained through interviews, observation, and documentation. The research instruments consisted of the primary instrument, the researcher herself, and supporting instruments in the form of interview guidelines, observation sheets, and documentation tools. Method and source triangulation were used to validate the data. Main Findings: The results of this study indicate that in each sigeh penguten dance movement, counting activities are implemented by adjusting the fast or slow music beat in the form of a repetition of 1 x 8 counts. Some sigeh penguten dance movements implement measuring activities when the movement moves to adjust to the next floor pattern change. The concept of one-dimensional geometry is depicted from the movement that forms a straight line floor pattern. The concept of two-dimensional geometry is depicted from the shape of the floor pattern in the form of triangles, rectangles, squares, trapezoids, and circles. Reflection and rotation geometric transformations. The conclusion of this study is that in the sigeh penguten dance movements there are mathematical activities and mathematical concepts. Novelty/Originality of this study: This research can be used as input for educators to make ethnomathematics an alternative in the mathematics learning process, so that it can help improve learning outcomes and students' interest in mathematics learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».