Inovasi Media CB HOOP Pada Aktifitas Motorik Kasar Anak Selama Belajar Dari Rumah
Bibliographic record
Abstract
Salah satu langkah taktis yang diambil oleh pemerintah melalui kementrian pendidikan dan kebudayaan terkait pencegahan penyebaran covid 19 di Indonesia pada bidang pendidikan adalah dengan melaksanakan proses pembelajaran dari rumah yang lebih dikenal dengan istilah belajar dari rumah (BDR), peraturan ini dituangkan dalam Surat Edaran Nomor 15 Tahun 2020 tentang Pelaksanaan Pendidikan Dalam Masa Darurat Coronavirus Disease (Covid-19). Berdasarkan observasi awal yang penulis lakukan terkait pelaksanaan BDR pada anak usia dini yaitu menyebabkan tingginya aktifitas screen time pada anak dan rendahnya aktifitas fisik dan menurunya minat belajar anak. Dari fenomena diatas untuk meningkatkan minat belajar anak melalui aktifitas fisik anak selama BDR penulis mengembangkan inovasi media pembelajaran CB Hoop Multi Size dalam meningkatkan motoric kasar pada anak usia dini selama pandemic covid 19”. Penelitian ini bertujuan untuk melihat Efektifitas media pembelajaran CB Hoop Multi Size dalam meningkatkan minat belajar anak pada kegiatan motoric kasar selama pandemic covid 19 di Kabupaten Karawang. Penelitian ini menggunakan Metode eksperimen digunakan melalui rancangan The One-Group Pretest-Posttest Design (Fraenkel, 2012) dengan sampel siswa Sekolah Dasar kategori Anak Usia Dini pada usia TK B1, B2 (n=20) ditetapkan berdasarkan Cluster Random Sampling yang dilakukan selama 8 kali pertemuan pada kelompok B TKQ An-Namlu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media CB Hoop Multisize efektif dalam meningkatkan minat belajar anak khususnya pada kegiatan motoric kasar yang dilakukan selama BDR.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.008 |
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".