MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417231712 · doi:10.30673/sja.160147

Oppimisen mahdollistajia ja esteitä

2025· article· W4417231712 sur OpenAlexaboutno aff
Johanna Haapala

Notice bibliographique

RevueSananjalka · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueResearch in Social Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationPovertyWork (physics)Quarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Artikkelissa tarkastellaan aikuisten suomenruotsalaisten asiantuntijatyöntekijöiden kokemuksia suomen kielen oppimisesta ja käytöstä. Aineisto koostuu kahdentoista yksityisellä sektorilla työskentelevän asiantuntijatyöntekijän haastattelusta. Haastateltavien koti- ja koulusivistyskielenä on koko ajan ollut ruotsi, eli he ovat kasvaneet hyvin ruotsinkielisissä ympäristöissä. Asiantuntijatyössään he kuitenkin käyttävät suomea säännöllisesti. Artikkeli keskittyy siihen, millaiset ympäristöt ja tilanteet haastateltavat ovat kokeneet suomenoppimisen kannalta merkittäviksi, oppimisen mahdollistajiksi, ja mitkä vastaavasti oppimisen esteiksi. Lisäksi artikkelissa pohditaan, millaisia käsityksiä suomen kielen oppimisesta ja kielitaidosta puhujien kokemukset heijastavat. Näkökulma on retrospektiivinen: jo työelämässä olevien kielenkäyttäjien takautuvat kertomukset poluistaan suomen kielen käyttäjiksi. Haastateltavien kertomuksissa kielen oppiminen liittyy merkityksellisiin käyttöympäristöihin: suomea on opittu oman elämänvaiheen kannalta luontevissa ja tärkeissä sosiaalisissa tilanteissa, ja erityisesti lapsuudessa ja nuoruudessa kielenoppiminen paikantuu yksittäisiin, itselle merkityksellisen lähipiirin samanikäisiin ihmisiin. Aikuisena elinympäristö muuttuu ja laajenee opintojen ja työn myötä, ja myös kielenoppimisen mahdollistajina kuvataan laajempaa toimintaympäristöä: kieltä on opittu osallistumalla ja olemalla läsnä merkityksellisessä yhteisössä, kuten opinnoissa ja erityisesti työpaikalla. Kaikilla haastateltavilla kielenoppimiseen on kytkeytynyt myös tilanteen luoma välttämättömyys kommunikoida. Koetut kielenoppimisen esteet puolestaan liittyvät erityisesti virheettömyyttä ja kielioppia painottavaan kouluopetukseen sekä ympäristön yksikielisyyteen. Haastateltavien kuvaukset kaiuttavat paitsi koulun kieltenopetusta ja sitä ohjaavia käytänteitä myös puhujien sisäistämää kuvaa ideaalista natiivipuhujan kielitaidosta; siitä, millaista kielitaitoa suomenruotsalaiset kielenkäyttäjät kokevat itseltään odotettavan. Artikkelin laajempana yhteiskunnallisena taustana on kansallisissa selvityksissä esiin tullut eriytymiskehitys kaksikielisten ja suomea tuskin lainkaan käyttävien suomenruotsalaisten nuorten välillä sekä toisaalta suomenruotsalaisten nuorten muutto Ruotsiin opiskeluvaiheessa ja työelämään siirryttäessä. Tutkimuksen perusteella yksi olennainen haaste on siinä, miten saada luokkahuoneen ulkoiset oppimisympäristöt ja kontaktit osaksi paitsi toisen kotimaisen kielen opetuksen pedagogisia käytänteitä myös ylipäänsä lasten ja nuorten arkea – niin, että samalla tuetaan ruotsin kieltä ja ettei suomen kieltä koeta uhaksi ruotsinkielisyydelle. Mahdollisuudet laajempaan sosiaaliseen ja ammatilliseen kanssakäymiseen edesauttaisivat myös mahdollisuutta saavuttaa työelämässä tarvittava kielitaito.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0700,016

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,395 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSananjalkaMême sujetResearch in Social SciencesTravaux en français237 207