PELATIHAN PEMBUATAN VIDEO PEMBELAJARAN PADA GURU TK NEGERI KINTAMANI, BALI
Bibliographic record
Abstract
Pandemi Covid-19 membuat proses belajar mengajar tidak dapat berjalan dengan semestinya. Aktivitas yang melibatkan banyak orang tidak dilaksanakan guna mencegah penyebaran virus Covid-19. Hal ini berdampak kepada proses belajar mengajar di TK Negeri Kintamani yang berlokasi di Jalan Raya Kintamani, Desa Kintamani Kecamatan Kintamani Kabupaten Bangli, Provinsi Bali. Selama belajar dari rumah (BDR) guru mengalami kesulitan dalam memberikan materi pembelajaran. Guru hanya mampu mengirim tugas yang akan dikerjakan oleh anak-anak melalui aplikasi whatsapp group tanpa dilengkapi video pembelajaran yang dapat di terima dan pelajari anak dirumah. Kurangnya pengetahuan guru akan cara pembuatan pembelajaran dalam format video pembelajaran menjadi dasar pemikiran mengapa PKM Prodi ini dilakuan. Subjek dari PKM ini adalah guru-guru di TK Negeri Kintamani. Metode yang digunakan dalam PKM ini adalah pendampingan pembuatan video pembelajaran yang dilaksanakan dengan menerapkan protokol kesehatan. Tujuan dari PKM Prodi ini adalah untuk melatih dan mendampingi guru-guru TK dalam membuat video pembelajaran mulai dari proses pengambilan gambar, editing, hingga unggah di kanal YouTube sekolah agar dapat di share dan dipelajari oleh siswa. Hasil dari evaluasi kegiatan pelatihan dan pendampingan ini adalah guru-guru mampu membuat video pembelajaran dan mengunggahnya di kanal YouTube sekolah. Dengan demikian, guru tidak lagi terkendala saat pelaksanaan proses belajar mengajar meskipun siswa belajar dari rumah (BDR). Kata Kunci : pelatihan, video pembelajaran, taman kanak-kanak
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.067 | 0.019 |
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".