PENERAPAN METODE BERCERITA MENGGUNAKAN BONEKA TANGAN UNTUK MENGEMBANGKAN KARAKTER ANAK PADA KELOMPOK A
Bibliographic record
Abstract
Karakter sebagai suatu watak, tabiat, akhlak, atau kepribadian seseorang yang terbentuk dari hasil internalisasi berbagai kebajikan yang diyakini dan digunakan sebagai landasan untuk cara pandang, berpikir, bersikap, dan bertindak. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan metode bercerita. Adapun tujuan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1) Untuk mengetahui data empiris terhadap penerapan metode bercerita menggunakan boneka tangan untuk memgembangkan karakter anak padakelompok A di TK Muslimat Tanada Wadungasri Waru Sidoarjo. 2) Untuk menganalisis seberapa besar hasil dari penerapan metode bercerita menggunakan boneka tangan untuk mengembangkan karakter pada kelompok A di TK Muslimat Tanada Wadungasri Waru Sidoarjo. Hasil penerapan metode bercerita menggunakan boneka tangan untuk mengembangkan karakter anak pada kelompok A di TK Muslimat Tanada Wadungasri Waru Sidoarjo mengalami peningkatan yang cukup signifikan. Hal tersebut dapat dilihat selama tiga kali pertemuan, ditemukan dalam hal mengucapkan kata tolong terdapat 2 anak mulai berkembang (MB) 14 anak berkembang sesuai harapan (BSH) dan 9 anak berkembang sangat baik (BSB), dalam hal mengucap kata terima kasih yang terdiri dari 16 anak berkembang sesuai harapan (BSH) dan 9 anak berkembang sangat baik (BSB), dalam hal mengucapkan kata maaf terdapat 4 anak mulai berkembang (MB) 13 anak berkembang sesuai harapan (BSH) 8 anak berkembang sangat baik (BSB).
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.005 |
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".