Vieras- ja monikielisten lasten suomen kielen kehityksen tukemisessa käytettävät pedagogiset menetelmät : Alle esiopetusikäisten lasten ryhmissä työskentelevien varhaiskasvatuksen opettajien ja erityisopettajien näkökulma
Notice bibliographique
Résumé
Opinnäytetyö tehtiin Lahden kaupungin varhaiskasvatuspalveluille. Sen aiheena on vieras- ja monikielisten lasten suomen kielen kehityksen tukemisessa käytettävät pedagogiset menetelmät. Toimeksiantajana toimi Lahden kaupunki. \nOpinnäytetyön tavoitteena oli selvittää, miten eri pedagogisia menetelmiä ja järjestelyjä hyödynnetään vieras- ja monikielisten lasten suomen kielen kehityksen tukemisessa. Tutkimus rajattiin neljään päiväkotiin, joissa on prosentuaalisesti eniten vieras- ja monikielisiä lapsia. Opinnäytetyön tarkoituksena oli tuottaa tietoa vieras- ja monikielisten lasten suomen kielen kehityksen tukemisessa käytettävien pedagogisten menetelmien hyödynnettävyydestä ja toimivuudesta. Opinnäytetyö on toteutettu laadullisen, eli kvalitatiivisen opinnäytetyön menetelmien mukaisesti. \nAineistonkeruumenetelmänä oli sähköinen kyselylomake. Opinnäytetyön avulla saimme selville, että suomen kielen kehitys kuuluu päiväkodeissa laajasti kaikkeen toimintaan, ja sitä toteutetaan arjen tilanteiden lomassa. Kielen kehityksen tukemiseen liittyy monia pedagogisia keinoja, mutta paljon vieras- ja monikielisiä lapsia sisällään pitävissä ryhmissä suomen kielen kehitys koetaan myös haastavana. Opettajat pyrkivät parhaansa mukaan vastaamaan vieras- ja monikielisten lasten suomen kielen kehityksen tarpeisiin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,016 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».