Upaya Meningkatkan Kemampuan Kognitif Mengenal Bilangan 1-10 melalui Permainan Congklak pada Siswa Kelompok A TK Idhata 2 Pule, Trenggalek
Bibliographic record
Abstract
Berhitung ataupun membilang adalah salah satu bidang pengembangan dalam kemampuan kognitif yang dikembangkan di TK Idhata 2 Pule Kecamatan Pule Kabupaten Trenggalek. Akan tetapi dari hasil penelitian yang dilakulan dalam pembelajaran berhitung di TK Idhata 2 Pule, pembelajaran berhitung belum mencapai tujuan pembelajaran yang diharapkan. Hal ini terlihat dari hasil observasi dari 16 anak hanya ada 4 anak yang kemampuan berhitungnya baik sesuai dengan tahap perkembangannya. Dari hasil observasi yang dilakukan dalam kegiatan membilang 1-10 di TK Idhata 2 Pule sebagian anak belum mampu membilang 1-10 dengan baik, hal ini dikarenakan kegiatan membilang ataupun berhitung lebih banyak dilakukan dengan menggunakan bercakap-cakap dan tanpa menggunakan media yang menarik minat anak. Berdasarkan uraian di atas, maka peneliti melakukan Penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan dalam bulan September s/d Oktober 2020. Sedangkan kelas yang dijadikan objek penelitian adalah siswa kelompok A yang berjumlah 15 anak. Hasil penelitian peningkatan kemampuan kognitif materi mengenal bilangan 1-10 melalui permainan congklak adalaha Siklus I persentase ketuntasan klasikal sebesar 50 % sedangkan Siklus II sebesar 81 %, meningkat sebesar 31 %.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".