Analisi Kompensi Pedagogik Guru Taman Kanak-Kanak Dalam Pembelajaran Jarak Jauh Selama Masa Covid-19
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini dilakukan dengan adanya permasalahan Kompetensi Pedagogik Guru Taman Kanak-Kanak Dalam Pembelajaran Jarak Jauh Selama Masa Covid-19 di Kota dan Kabupaten Tangerang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana guru memberikan pengajaran dalam pembelajaran jarak jauh selama covid-19 serta mengetahui kompetensi guru yang di gunakan, sehingga masalah pembelajaran jarak jauh selama covid19 dapat membuktikan dan menjelaskan statergi kegiatannya berjalan sesuai dengan rancangan yang disusun oleh setiap sekolah. Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif kualitatif dengan proses transformasi data penelitian dalam bentuk tabulasi. Penelitian ini di lakukan pada sepuluh sekolah di Kota dan Kabupaten wilayah Tangerang Banten. Pengumpulan data dilakukan dengan pengamatan langsung di lapangan dan dengan wawancara. Hasil dari penelitian ini menujukkan bahwa proses pembelajaran jarak jauh selama covid-19 telah dilaksanakan dengan menerapkan kompetensi pedagogik yang dimiliki oleh seorang guru taman kanak-kanak. sedangkan untuk kompetensi pedagogik guru taman kanak-kanak baik secara pelaksanaanya selama daring sudah baik, namun harus tetap adanya bimbingan yang diambil melalui pengetahuan oleh para guru di Kota dan Kabupaten Tangerang Banten.
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 | 0.005 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.047 | 0.010 |
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".