Menetelmäopas s2 lapsen kielellisen kehityksen tukemiseen varhaiskasvatuksessa
Notice bibliographique
Résumé
Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli suunnitella ja tuottaa menetelmäopas varhaiskasvatusyksikön käyttöön s2 lasten kielellisen kehityksen tukemiseksi. Tavoitteena oli helpottaa varhaiskasvattajien s2 -pedagogista työtä varhaiskasvatuksen arjessa valmiiden materiaalien ja menetelmien avulla. Tämän myötä tavoitteena oli myös s2 lasten suomen kielen kehityksen tukeminen. Tämän opinnäytetyön työelämäkumppanina toimi Riihimäen kaupungin varhaiskasvatusyksikkö. \n \nOpinnäytetyön tietoperustassa tarkasteltiin monikielisyyttä, kielen kehityksen tukemista ja siihen vaikuttavia tekijöitä, s2 eli suomea toisena kielenä, suomen kieltä kotoutumisen tukena, kielitietoista varhaiskasvatusta sekä leikkiä kielen kehittymisen tukena. Teoreettisena tietoperustana käytettiin laajalti ammattikirjallisuutta, lakeja ja säädöksiä sekä tilastotietoa. \n \nOpinnäytetyö toteutettiin kehittämismuotoisena opinnäytetyönä, jonka tuotoksena oli menetelmäopas materiaaleineen. Menetelmänä opinnäytetyössä käytettiin benchmarking -kehittämismenetelmää sekä teoreettista tietoperustaa, joiden avulla kokosimme helppokäyttöisen ja monipuolisen s2 -menetelmäoppaan. \n \nJatkossa työelämäkumppani voi hyödyntää opinnäytetyön tuotosta kaikkien varhaiskasvatusyksikön lapsiryhmien kanssa. Eri menetelmiä yhdistelemällä varhaiskasvatuksen kasvattajat voivat helposti toteuttaa s2 -opetustuokioita lapsille. Menetelmiä voidaan käyttää myös yksittäin lyhyempinä tuokioina. Menetelmiä voidaan toteuttaa koko lapsiryhmän kanssa, vaikka kaikki lapset eivät kuuluisikaan s2 -opetuksen piiriin.
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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,124 | 0,044 |
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 ».