OPTIMALISASI PENCAPAIAN SDG’S MELALUI PERBAIKAN FASILITAS PEMBELAJARAN TK BINA ANAPRASA 006 UNTUK MENINGKATKAN MUTU PENDIDIKAN
Bibliographic record
Abstract
Masa kanak-kanak merupakan periode emas di mana tingkat sensitivitas terhadap pembelajaran sangat tinggi. Oleh karena itu, pendidikan anak usia dini memerlukan lingkungan yang mendukung aktivitas belajar mengajarnya dalam proses pendidikan. TK Bina Anaprasa Cempaka II merupakan salah satu sekolah pada Kelurahan Karang Joang, Balikpapan Utara dengan fasilitas belajar mengajar yang kurang memadai. Kondisi eksisting TK tersebut mengalami beberapa kerusakan pada fasilitas infrastrukturnya sehingga membuat siswa menjadi kurang nyaman dalam beraktivitas belajar mengajar. Pengabdian ini bertujuan untuk menciptakan lingkungan aktivitas belajar mengajar yang nyaman dan aman bagi siswa didik guna meningkatkan mutu pendidikan di TK Cempaka. Berdasarkan hasil survei diperoleh 3 aspek permasalahan yaitu infrastruktur teras yang sudah tidak layak pakai dan dapat membahayakan pengguna. Aspek kedua adalah media belajar yang kurang memadai. Aspek ketiga adalah kurangnya media pembelajaran siswa yang menggabungkan aspek bermain dengan pembelajaran guna meningkatkan ketertarikan siswa. Program kerja pengabdian ini adalah melakukan renovasi terhadap infrastruktur sekolah yaitu teras, menyediakan media pembelajaran berupa mainan edukatif, serta mengajarkan siswa dalam membuat batik dengan teknik sederhana. Hasil dari pengabdian ini diharapkan dapat menjadi salah satu langkah meningkatkan mutu pendidikan terutama pada anak usia dini untuk mendukung implementasi sustainable development goals di Kota Balikpapan.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".