OPTIMALISASI PENCAPAIAN SDG’S MELALUI PERBAIKAN FASILITAS PEMBELAJARAN TK BINA ANAPRASA 006 UNTUK MENINGKATKAN MUTU PENDIDIKAN
Notice bibliographique
Résumé
Masa kanak-kanak merupakan periode emas di mana tingkat sensitivitas terhadap pembelajaran sangat tinggi. Oleh karena itu, pendidikan anak usia dini memerlukan lingkungan yang mendukung aktivitas belajar mengajarnya dalam proses pendidikan. TK Bina Anaprasa Cempaka II merupakan salah satu sekolah pada Kelurahan Karang Joang, Balikpapan Utara dengan fasilitas belajar mengajar yang kurang memadai. Kondisi eksisting TK tersebut mengalami beberapa kerusakan pada fasilitas infrastrukturnya sehingga membuat siswa menjadi kurang nyaman dalam beraktivitas belajar mengajar. Pengabdian ini bertujuan untuk menciptakan lingkungan aktivitas belajar mengajar yang nyaman dan aman bagi siswa didik guna meningkatkan mutu pendidikan di TK Cempaka. Berdasarkan hasil survei diperoleh 3 aspek permasalahan yaitu infrastruktur teras yang sudah tidak layak pakai dan dapat membahayakan pengguna. Aspek kedua adalah media belajar yang kurang memadai. Aspek ketiga adalah kurangnya media pembelajaran siswa yang menggabungkan aspek bermain dengan pembelajaran guna meningkatkan ketertarikan siswa. Program kerja pengabdian ini adalah melakukan renovasi terhadap infrastruktur sekolah yaitu teras, menyediakan media pembelajaran berupa mainan edukatif, serta mengajarkan siswa dalam membuat batik dengan teknik sederhana. Hasil dari pengabdian ini diharapkan dapat menjadi salah satu langkah meningkatkan mutu pendidikan terutama pada anak usia dini untuk mendukung implementasi sustainable development goals di Kota Balikpapan.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».