Upaya Meningkatkan Kemampuan Bercerita Melalui Media Celemek Cerita Pada Anak Usia 4-5 Tahun Di TKIT Al Amanah Kecamatan Periuk Kota Tangerang
Bibliographic record
Abstract
Latar belakang penelitian ini adalah untuk meningkatkan kemampuan bercerita dengan menggunakan media celemek cerita. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi kurang berkembangnya kemampuan bercerita (1) Kemampuan anak dalam bercerita masih belum optimal (2) Anak masih kesulitan dalam menyusun sebuah kalimat (3) Anak belum dapat mengulang kosa kata baru yang ada dalam cerita. Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan kemampuan bercerita anak usia 4-5 tahun dengan menggunakan media celemek cerita. Model pembekajaran yang digunakan adalah studi tentang PTK yang terdiri dari 3 siklus. Pada setiap siklus dilakukan dalam 3 pertemuan dan menggunakan 4 tahapan yaitu tahap perencanaan, tindakan, observasi, dan refleksi. Instrumen yang digunakan adalah non tes dengan 3 tehnik yaitu Observasi, dokumentasi, catatan lapangan. Hasil penelitian pada kemampuan bercerita siklus I, II, III mengalami peningkatan pada setiap siklusnya. Pada siklus I sebesar 61.5% pada siklus II sebesar 79.9% dan pada siklus III sebesar 94%. Maka dengan hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa penelitian dengan judul Upaya Meningkatkan Kemampuan Bercerita Melalui Media Celemek Cerita Pada Anak Usia 4-5 Tahun Di TKIT AL Amanah Kecamatan Periuk Kota Tangerang, dapat diterima.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".