Prosessuaalinen toimintamalli tukemassa vuorotyöntekijän työhyvinvointia ja tiimityöskentelyä työyhteisössä
Bibliographic record
Abstract
Tässä opinnäytetyössä tarkastellaan varhaiskasvatuksen vuorohoidon yhteydessä varhaiskasvatuksen opettajan työhön liittyviä prosesseja ja niiden merkitystä työhyvinvoinnin näkökulmasta. Kehittämistyön kohteena on vuorohoitopäiväkodin työyhteisö. Työssä tarkastellaan erityisesti varhaiskasvatuksen opettajien kokemuksia työympäristön haasteista, joita ovat mm. toiminnan ennakoimattomuus ja lapsiryhmien sekä moniammatillisten tiimien erirytmisyys. Opinnäytetyön tietoperustana toimii varhaiskasvatus toimintaympäristönä sekä prosessiteoria. Lähestymistapa on toimintatutkimuksellinen, ja tutkimusmenetelmänä käytetään laadullisia puolistrukturoituja haastatteluja, joiden analyysimenetelmänä on teema-analyysi. Työssä esitellään varhaiskasvatuksen opettajan työn prosesseja ja tuodaan esiin, kuinka vuorohoidon arjessa esiintyvät haasteet voivat kuormittaa opettajia ja estää esimerkiksi työaikasuunnittelu-, arviointi- ja kehittämistyön (SAK-aika) toteutumista toivotulla tavalla. Kehittämisehdotuksena esitetään prosessuaalinen toimintamalli, joka perustuu prosessiteorian eri tyylien (lineaarinen, paralleelinen, rekursiivinen ja konjunktiivinen) havainnollistamiseen. Toimintamallin avulla voidaan lisätä toiminnan ennakoitavuutta ja avoimuutta varhaiskasvatuksen opettajan työhön liittyvissä prosesseissa. Kehittämistyön tuotokset tarjoavat arvokasta tietoa varhaiskasvatuksen kentän kehittämiseksi ja työhyvinvoinnin parantamiseksi varhaiskasvatuksen vuorohoidossa.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.008 |
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".