Peningkatan Penguasaan Kosa Kata Bahasa Inggris Anak Usia Dini di TK Bina Putra Sanggrahan Tahun \nAjaran 2010/2011
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peningkatan penerimaan kosa kata \nbahasa Inggris anak melalui metode lagu (song). Kosa kata bahasa Inggris pada anak \nusia dini perlu ditingkatkan dalam rangka mempersiapkan anak menempuh jenjang \npendidikan selanjutnya, selain itu mempersiapkan anak agar mampu menghadapi era \nglobalisasi dalam hal kemampuan bahasa Inggris sebagai bahasa internasional. Oleh \nkarena itu, perlu diterapkan suatu metode pembelajaran yang tepat, menarik, dan \nmenyenangkan. Salah satu cara dalam meningkatkan penguasaan kosa kata bahasa \nInggris anak usia dini adalah dengan menerapkan metode lagu (song). \nPenelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas. Subjek dalam penelitian \nini adalah anak didik kelompok B di TK Bina Putra Sanggrahan tahun ajaran \n2010/2011. Penelitian ini bersifat kolaboratif antara peneliti dan guru kelas. Data \nyang digunakan untuk mengetahui peningkatan kemampuan anak maupun untuk \nmengetahui proses pembelajaran melalui metode lagu dikumpulkan melalui \nobservasi. Keabsahan data diperiksa melalui triangulasi, yaitu memanfaatkan sesuatu \nyang lain di luar data itu untuk keperluan pengecekan atau pembanding di dalam data \ntersebut. Data dianalisis melalui angket sejawat yang diisi oleh guru kelas untuk \nmengetahui perkembangan peningkatan penguasaan kosa kata bahasa Inggris mulai \ndari siklus I sampai dengan siklus III. \nHasil penelitian menunjukkan bahwa ada peningkatan penguasaan kosa kata \nbahasa Inggris, yaitu sebelum tindakan 46%, siklus I pertemuan pertama 55%, \npertemuan kedua 100%. Siklus II pertemuan pertama 95%, dan pertemuan kedua \n95%. Siklus III pertemuan pertama 86%, pertemuan kedua 100%. Kesimpulan dari \npenelitian ini adalah penerapan metode lagu (song) dapat meningkatkan penguasaan \nkosa kata bahasa Inggris anak. Hal ini membuktikan bahwa hipotesis yang diajukan \ntelah teruji kebenarannya. \n
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.047 | 0.009 |
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".