Penggunaan Teknologi Informasi Dan Komunikasi Yang Bijak Bagi Remaja Pada Era Globalisasi
Bibliographic record
Abstract
Hampir 90% masyarakat sudah akrab dengan teknologi informasi di era arglobalisasi ini bahkan menjadikan bagian kehidupan masyarakat. Kementerian Komunikasi dan Informatika menyatakan, penggunainternet di Indonesia hingga saat ini telah mencapai 82 juta orang, dengan capaian tersebut Indonesia beradapada peringkat ke-8 di dunia dan untuk pengguna smartphone terbesar ke 5 dunia, Untuk pengguna facebook,Indonesia di peringkat ke-4 besar dunia. Dari 80 % pengguna internet tersebut di antaranya adalah remajaberusia 15-19 tahun yaitu hampir 18,4 %. Dalam upaya untuk membantu tambahan pengetahuan tentang pemanfaatan teknologi informasi dankomunikasi pada era globalisasi agar dapat menggunakannya secara benar dan bisa digunakan sebagai ajangkreativitas para remaja maka diperlukannya penyuluhan dan diskusi tentang pengaruh teknologi informasi dankomunikasi bagi remaja di sekolah – sekolah sehingga dapat memanfaatkan teknologi informasi secara benardan tepat, hal terebut diwujudkan dalam kegiatan penyuluhan. Untuk mengetahui pemanfaatan dan pengetahuan serta intensitas waktu penggunaan internet makadilakukan quisioner dengan mengambil responden sebanyak 25 orang murid, hasil quisioner menunjukanbahwa responden setuju media sosial digunakan untuk sharing pelajaran sebesar 100%, namun demikian tidakdibarengi dengan pemanfaatanya untuk menunjang kegiatan belajar, tugas guru, dan mencari materi pelajaranrata – rata hanya 0,4 %. Media yang digunakan dalam mengakses internet adalah smartphone sebesar 6 %,media social yang digunakan whatsapp sebesar 64%, dan waktu yang digunakan rata – rata kurang dari 1 jamsebesar 36%.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.061 | 0.023 |
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".