OPTIMALISASI FASILITAS FISIK DALAM RANGKA MENDUKUNG PEMBELAJARAN DI SDN 015 BALIKPAPAN UTARA, KOTA BALIKPAPAN
Bibliographic record
Abstract
Pendidikan dasar memiliki peran penting dalam membentuk karakter dan kemampuan intelektual siswa sejak dini. Meskipun demikian, masih banyak sekolah dasar yang menghadapi kendala dalam menciptakan suasana pembelajaran yang edukatif dan menyenangkan. Salah satunya adalah SDN 015 Balikpapan yang berlokasi di Karang Joang, dimana sekolah tersebut memiliki potensi besar dalam pengembangan lingkungan belajar, namun pemanfaatannya hingga belum optimal. Permasalahan utama yang dihadapi adalah penataan lingkungan sekolah yang kurang menarik serta minimnya media informasi edukatif yang mendukung proses pembelajaran, khususnya yang berbasis lingkungan. Untuk menjawab permasalahan tersebut, diusulkan pengembangan taman edukasi yang dilengkapi dengan papan informasi tanaman sebagai media pembelajaran interaktif. Metode pelaksanaan meliputi observasi lapangan, identifikasi kebutuhan, perancangan taman, pembuatan papan informasi, serta sosialisasi kepada warga sekolah. Hasil dari program ini menunjukkan peningkatan minat siswa terhadap pembelajaran berbasis lingkungan dan adanya peluang peningkatan kemampuan bahasa Inggris melalui media bilingual pada papan informasi. Kebaruan dari program ini terletak pada integrasi pembelajaran lingkungan dengan peningkatan literasi bahasa asing dalam bentuk taman edukasi tematik. Inovasi ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas pendidikan dan membentuk budaya belajar yang lebih aktif dan menyenangkan.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.004 |
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".