Eleet kieliopin opettamisen ja oppimisen apuna suggestopedisessa S2-aikuisopetuksessa
Notice bibliographique
Résumé
Tutkielmassa tarkastellaan, millaisia erilaisia eleitä ja liikkeitä suggestopedinen menetelmä hyödyntää suomen kieliopin S2-opetuksessa sekä miten auditiivista ja visuaalista kieltä yhdistetään opetustilanteessa. Lisäksi kartoitetaan aikuisten maahanmuuttajaoppilaiden asenteita eleitä ja niiden käyttöä kohtaan. Tutkimusaineistona on Tampereella Onnenkieli Oy:ssä 22.12.2004 ja 4.1.2005 maahanmuuttajien alkeiskurssilla videoimani oppitunnit. Videonauhaa on yhteensä 60 minuuttia. Lisäksi olen haastatellut Onnenkieli Oy:n perustajaa Õnne Kankaista, jonka kehittämää opetuspakettia ja kielioppiliikkeitä opetuksessa käytetään. Asennetutkimuksen informantteina toimii yhteensä 39 Onnen-kieli Oy:n alkeis- ja jatkokurssin opiskelijaa.\n\nPuhe ja eleet ovat osa yhtä merkitysjärjestelmää, jossa ele säestää puhuttua kieltä esittäen joko samoja tai hyvin läheisiä merkityksiä semanttisesti tai pragmaattisesti. Suggestopedisessa opetuksessa eleitä ja liikkeitä käytetään sekä kieliopin että sanaston opettamisen tehostamiseksi. Aiheen laajuuden vuoksi olen rajannut tutkimukseni kohteen kieliopillisiin eleisiin. Tutkimukseni käsittää suurimman osan edellä mainitussa kielikoulussa käytettävistä kielioppiin liittyvistä tukiviittomista. Tutkimuksessa havaittiin, että viittomia hyödynnetään varsinkin suomen morfologian opettamisessa. Jokaiselle taivutusmuodolle on kehitetty oma liike, jota käytetään säännöllisesti kyseisen taivutuspäätteen kanssa. Viittomat rakentuvat viittomakielen tapaan kolmesta parametrista: käsimuodosta, paikasta ja liikkeestä. Tutkielmassani pohdin opetuskäytössä olevien tukiviittomien luokittelua eleisiin, viittomakielen viittomiin, viitotun suomen viittomiin tai puhetta tukevaan ja korvaavaan kommunikointiin, jossa viittomisella on tärkeä sija. Asennetutkimuksessa selvitin myös oppilaiden suhtautumista liikkeitä ja niiden käyttöä kohtaan. Tulos oli odotuksien mukaisesti varsin myönteinen. \n\nTutkimus osoitti, että eleet ja liikkeet soveltuvat erinomaisesti kieliopin opettamiseen. Opiskelijat pitävät tukiviittomista ja niiden käyttämisestä sekä liikkumisesta yleensäkin oppitunnilla. Tukiviittomia pidetään helppoina ja kuvaavina, ja jopa 90% vastanneista toistaa niitä oppitunnilla. Tukiviittomien käyttö edistää oppimista ja auttaa myöhemminkin suomea toisena kielenä puhuvaa tuottamaan kieliopillisesti oikeita muotoja. \n\nAsiasanat: toisen kielen oppiminen, suomi toisena kielenä, suggestopedinen menetelmä, yhteistoiminnallinen oppiminen, draama, eleet, viittomat, tukiviittomat, maahanmuuttajakoulutus, maahanmuuttajat
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,147 | 0,027 |
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 ».