Lokatiivisuus oppijansuomessa
Notice bibliographique
Résumé
Tarkastelen tässä kandidaatintutkielmassa, kuinka lokatiivisuus eli sijainnin ilmaiseminen näkyy suomenoppijoiden kielessä konkreettisissa ja abstrakteissa ilmauksissa, sekä rektioilmauksissa. Tutkielman aineistona on tekemäni sähköinen kysely, jonka olen jakanut Turun yliopistossa opiskeleville suomen ja kulttuurin opiskelijoille loppuvuodesta 2023. \n \nTarkoituksenani on tuoda uutta tutkimustietoa vieraan kielten puhujien kielitaidosta suhteessa suomen kielen lokatiivisuuteen. Pyrin myös selvittämään mahdollista ensikielten vaikutusta tuloksiin. Tutkielmani tutkimusmenetelmänä on kvantitatiivinen kielentutkimus, eli keskityn lokatiivisten ilmausten korrektien vastausten määrään. \n \nTutkimukseni on ajankohtainen, sillä suomi toisena kielenä -ala kehittyy jatkuvasti tieteen ja koulutuksen saralla. Saamani tulokset tuovat lisää merkityksellistä tietoa suomenoppijoiden kielitaidosta. Lokatiivisuus on lisäksi suomen kielessä hyvin yleinen ilmiö, minkä vuoksi sen monipuolinen tutkiminen on merkityksellistä. \n \nTyöni tulosten mukaan konkreettiset ilmaisut olivat helpoimpia suomenoppijoille, kun taas abstraktit ilmaisut ja rektioilmaisut tuottivat enemmän vaikeuksia. Näin ollen suomen opetuksessa on selkeästi helpompaa ymmärtää ja soveltaa konkreettisia ilmauksia kuin abstrakteja ilmauksia tai rektioita, jotka vaativat enemmän osaamista ja syvempää ymmärrystä. Ensikielellä oli mahdollisesti vaikutusta tuloksiin, jos sen kielikunta oli typologisesti kaukana suomen kielestä.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,174 | 0,051 |
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 ».