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Enregistrement W7062574827

Toisen kielen vaikutus kolmannen kielen oppimiseen : Viroa osaavien venäjänkielisten suomenoppijoiden rektiovalintoja

2017· other· fi· W7062574827 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTyöväentutkimus Vuosikirja · 2017
Typeother
Languefi
DomaineEngineering
ThématiqueSuperconducting Materials and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)PopulationValue (mathematics)Traditional economy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tässä tutkielmassa tarkastellaan venäjänkielisten suomea vieraana kielenä opiskelevien opiskelijoiden rektioiden hallintaa. Suurin osa informanteista osaa viroa toisena kielenä, mikä luo mielenkiintoisen asetelman tutkimukselleni: hypoteesini on, että äidinkielenäan venäjää puhuvat informantit käyttävät viron taitoaan hyödyksi suomen rektion valitsemisessa. Viron ja suomen samankaltaisuuden vuoksi opiskelijat voivat tosiaan käyttää viroa apuna suomen rektioiden tuottamisessa, mutta vain tietyissä tapauksissa. Viron ja suomen samankaltaisuudesta huolimatta suomen ja viron rektiot eroavat aika usein. Tämän tutkimuksen tavoitteena on siis selvittää toisen kielen vaikutusta kolmannen kielen omaksumiseen, missä venäjä on äidinkieli, viro on toinen kieli ja suomi on kolmas kieli.
\n
\nAineisto koostuu opiskelijoiden tekemistä rektiovalintatesteistä. Aineistoon kuuluu sekä varsinainen aineisto että vertailuaineisto. Varsinaisen aineiston informantteina on 48 viroa toisena kielenä osaavaa äidinkieleltään venäjänkielistä kielenoppijaa, vertailuaineiston informanttienkin äidinkieli on venäjä, mutta he eivät osaa viroa. Perustelen informanttien jakamista kahteen ryhmään sen mukaan, osaako oppija viroa vai ei, sillä, että halusin tarkastella, eroavatko oppijoiden tulokset tapauksissa, kun suomessa ja virossa on sama rektio, eli esiintyykö viroa osaavien oppijoiden tuloksissa positiivinen toisen kielen vaikutus. Aineisto on analysoitu sekä kvalitatiivisesti että kvantitatiivisesti.
\n
\nTutkimus osoittaa, että informanttien vastauksissa esiintyy viron kielen positiivinen vaikutus, mutta se ei ole kuitenkaan erittäin merkittävä. Viron kieltä osaavilla venäjänkielisillä oppijoilla on enemmän oikeita vastauksia tapauksissa, joissa verbi vaatii saman rektion suomessa ja virossa. Vertailuaineiston kannalta toisen kielen positiivista vaikutusta ei esiinny: varsinaisen aineiston informantit tuottivat vertailuaineiston informantteja vähemmän oikeita vastauksia niissä tapauksissa, joissa rektio oli sama virossa ja suomessa.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,011

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,229 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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