Kielen ja luku- ja kirjoitustaidon opetus taiteen avulla. Metodologinen ja teoreettinen viitekehys sekä opetusmenetelmä
Notice bibliographique
Résumé
Jälkiteollisissa yhteiskunnissa työllisyystilanne ja sosiaalinen osallisuus riippuvat ratkaisevasti perustaitojen ja ns. pehmeiden taitojen osaamisesta, joihin kuuluvat koti- ja/tai paikalliskielen luku- ja kirjoitustaidot, kulttuurienvälisen viestinnän taidot ja sosiaaliset taidot. Tutkimukset osoittavat, että vähemmän koulutetut ja heikompitaitoiset aikuiset ovat taloudellisesti ja sosiaalisesti väliinputoajien asemassa; he työllistyvät matalapalkkaisille aloille, samaan aikaan kun heidän heikot luku- ja kirjoitustaitonsa vaikuttavat madaltavasti heidän omanarvontuntoonsa. Makrotalouden tasolla heikosti lukevien ja kirjoittavien suuri määrä laskee maan bruttokansantuotetta (BKT) (taloudellinen yhteistyö- ja kehittämisjärjestö [OECD]/Kanadan tilastokeskus Statistics Canada, 2000). Esimerkiksi vuonna 2011 Ranskassa toteutettu kyselytutkimus osoitti, että 16–65-vuotiaista aikuisista vain 7,7 % saavutti korkeimman luku- ja kirjoitustaidon tason verrattuna 11,8 % keskiarvoon muissa tutkimukseen osallistuneissa OECD-maissa (OECD, 2011). Lisäksi heikoimman luku- ja kirjoitustaitotuloksen saaneiden aikuisten prosenttimäärä on korkeampi Ranskassa (21,6 %) kuin muissa OECD-maissa, joissa keskiarvo on 15,5 % (OECD, 2011). Siksi on ratkaisevan tärkeää kehittää uusia pedagogisia työkaluja, joilla parannetaan vähemmän koulutettujen aikuisten perustaitoja ja pehmeitä taitoja sekä opetetaan maahanmuuttajille isäntämaan kieltä ja kulttuuria sekä henkilökohtaisella (henkilökohtainen kasvu) että sosiaalisilla tasoilla (reilumpi ja tasa-arvoisempi yhteiskunta). Kielen ja luku- ja kirjoitustaidon opetus taiteen avulla (Language and literacy learning through art – LALI) -projekti sisällyttää kielen ja luku- ja kirjoitustaidon oppimisen kulttuuriopetukseen liittämällä mukaan tehtäviä museossa ja luokkahuoneessa. Luokkahuoneen lisäksi oppimista siirretään tosielämän ympäristöön, erityisesti museoihin, mikä luo stimuloivia olosuhteita vertaisoppimiselle. Taiteesta (eli kulttuurin keskeisestä osasta) tulee siten ratkaiseva resurssi sosiaalisen ja kielellisen integraation edistämisessä. Tämä opas on osa erilaisten ammattilaisille suunnattujen tuotteiden ja työkalupakkien sarjaa, joka on saatavilla LALI:n luoman verkkoresurssikeskuksen kautta (http://www.lali-project.eu/materials/). Lisäksi LALI on kehittänyt mobiilisovelluksen nimeltä Art App, joka tukee ja vahvistaa museoissa tapahtuvaa oppimista. Pääasiallisesti Art App auttaa opettajia valmistelemaan paikan päällä tapahtuvia tehtäviä, helpottaa kielitaidon ja luku- ja kirjoitustaidon kehittämistä ja harjoittelemista sekä tarjoaa osallistujille mahdollisuuden harjoittaa myös heidän digitaalista osaamistaan. LALI tarjoaa opettajille myös videopohjaisen arviointityökalun ja työkalupakin, joilla opettajat voivat kohentaa pedagogisia taitojaan sekä arvioida ja mukauttaa omia lähestymistapojaan ja metodejaan ryhmäkohtaisesti työpajojen välissä. Videotallenteet auttavat opettajia alati muokkaamaan omaa opetustaan, mikä auttaa heitä kommunikoimaan tehokkaammin osallistujien kanssa projektin aikana. Videotallenteet museotyöpajoista ja opettajien valitsemien jaksojen katseleminen auttavat osallistujia parantamaan suoritustaan ja kehittävät heidän vieraan kielen ja kulttuurisanaston perusosaamistaan. Tämä lähestymistapa sallii myös yksilöllisen seurannan oppimispolkujen luomisen (Eloranta & Jalkanen, 2015).
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,022 |
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 ».