”Se on siistiä osata monta kieltä.” : Kielet, taidot, arvot ja asenteet monikielisten kirjoittajien teksteissä
Notice bibliographique
Résumé
Tutkielmassa tarkastellaan, miten suomea toisena kielenä kirjoittaneet ylioppilaskokelaat kuvaavat kielten oppimista sekä kokemuksiaan monikielisyydestä. Analyysin apuna käytetään Opetushallituksen Kieliprofiili-sivustolla esitettyä kieliminän käsitettä, jota lähestytään viiden näkökulman avulla: kielitaito, kielitietoisuus, kielenoppijuus, kielivaranto sekä kielellinen ja kulttuurinen moninaisuus. Tutkimuksen teoreettisen kehyksen muodostavat dialogisuus ja sosiokulttuurinen teoria. Tutkimusaineisto koostuu suomi toisena kielenä -ylioppilaskokeen monikielisyysaiheisista kirjoitelmista (258 kirjoitelmaa) syksyltä 2018. Aineiston kirjoittajien kielivaranto on varsin laaja. Kirjoitelmissaan kokelaat kuvaavat käyttävänsä arjessaan useita kieliä, osa jopa kah-deksaa kieltä. Käytettyjen kielten runsaus heijastuu myös kokelaiden moninaisiin tapoihin käyttää kieliä. Toisinaan jokin kieli on rajattu tiukasti tiettyyn tilanteeseen, toisinaan eri kieliä taas käytetään limittäin. Kirjoitelmissa kielten limittäinen käyttö liittyy erityisesti nuorten keskinäiseen vuorovaikutukseen ja tietyn ryhmän toimintatapoihin. Erillisten kielten käyttö on tyypillistä perheen tai suvun kesken. Kirjoit-tajien identiteetti kietoutuu heidän käyttämiinsä kieliin. Valtaosalle kirjoittajista suomen kieli on merkittävä osa heidän identiteettiään, ja monet kuvaavat olevansa identiteetiltään monikielisiä. Tärkeimmäksi kieleksi kirjoittajat nimeävät kuitenkin oman äidinkielensä. Kieliä on opittu niin kotona, koulussa kuin monenlaisissa informaaleissa oppimisympäristöissä ja -tilanteissa. Yleisimmin kirjoittajat kertovat oppineensa kieltä vuorovaikutuksessa kavereiden ja ystävien kanssa. Suomessa varhaislapsuudesta saakka asuneiden kirjoitta-jien kuvauksissa suomen kielen oppiminen on tapahtunut useimmiten luontevasti arjessa, kuten päiväkodissa, koulussa ja harrastuksien parissa. Hieman vanhempana Suomeen muuttaneet kuvaavat suomen kielen oppimistaan muun muassa vaikeuksien voittamisen ja eräänlaisten sankaritarinoiden avulla. Laajasta kielten kirjosta huolimatta, kirjoittajat haluavat oppia vielä lisää kieliä. He katsovat, että hyvästä kielitaidosta on hyötyä erityisesti tulevaisuuden opiskelu- ja työelämässä.
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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,028 |
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 ».