La competenza onomastica nell’insegnamento e nell’uso dell’italiano L2. Il contesto polacco
Bibliographic record
Abstract
La monografia presenta i risultati di una ricerca condotta a fini glottodidattici nella prospettiva dell’insegnamento e dell’applicazione/apprendimento dell’italiano come L2 da parte di utenti polacchi. L’autore convalida un’evoluta discussione scientifica sull’integrazione della competenza onomastica con altre competenze nell’insegnamento della lingua e della cultura italiana. È stata ipotizzata la necessità di introdurre un uso più attivo e consapevole dei nomi propri ovvero della competenza onomastica nella pratica glottodidattica. La competenza onomastica è il punto di partenza per attivare operazioni che arricchiscono la conoscenza di una lingua straniera – in questo caso l’italiano – a livello lessicale, strutturale, comunicativo-culturale e pragmatico. I saggi tematici nella parte teorica rendono conto di indagini precursori e informazioni chiave sul sistema dei nomi propri nella lingua, quindi l’onomastica come sottodisciplina della linguistica che si occupa dei processi di produzione e del funzionamento degli onimi nel registro orale e scritto del linguaggio. La parte applicativa contiene materiali onomastici raccolti in un corpus eterogeneo, rappresentativo del ricco universo di nomi propri estratti e catalogati in tabelle con riferimento alla lingua-cultura italiana: antroponimi (nomi di battesimo e cognomi); toponimi (nomi di luogo/geografici), marchionimi (nomi di marche), istituzionimi (nomi di organizzazioni e istituzioni). I nomi di battesimo, i toponimi e gli istituzionimi in italiano sono accostati agli equivalenti polacchi. I materiali onimici sono completati da una serie di attività didattiche e di elenchi di personaggi italiani nonché da un glossario dei termini onomastici di base. Il postulato di distinguere la glottodidattica onomastica come campo d’interesse di educazione linguistica porta a suggerire che questo filone di studi glottodidattici sia il risultato di un’interazione e parte di una prospettiva umanistica più ampia, che consiste nell’introduzione e nell’integrazione dell’onomastica in aree interdisciplinari e nella didattica, compresa la didattica delle lingue straniere. Wydanie elektroniczne finansowane w ramach projektu „Modelowe kształcenie przyszłych nauczycieli przedmiotów humanistycznych w Uniwersytecie Łódzkim”, współfinansowanego przez Unię Europejską ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego w ramach Programu Operacyjnego Wiedza Edukacja Rozwój; realizowanego przez Uniwersytet Łódzki w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju nr POWR.03.01.00-IP.08-00-PKN/18 na podstawie umowy nr POWR.03.01.00-00-KN55/18 z dn. 12.12.2018 Correzione linguistica ed edizione cartacea cofinanziata dall’Associazione degli insegnanti universitari per la promozione delle culture delle lingue europeeUsuń Wydanie elektroniczne finansowane w ramach projektu „Modelowe kształcenie przyszłych nauczycieli przedmiotów humanistycznych w Uniwersytecie Łódzkim”, współfinansowanego przez Unię Europejską ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego w ramach Programu Operacyjnego Wiedza Edukacja Rozwój; realizowanego przez Uniwersytet Łódzki w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju nr POWR.03.01.00-IP.08-00-PKN/18 na podstawie umowy nr POWR.03.01.00-00-KN55/18 z dn. 12.12.2018 Correzione linguistica ed edizione cartacea cofinanziata dall’Associazione degli insegnanti universitari per la promozione delle culture delle lingue europee
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".