Digistä selville selvästi suomeksi – opettajien kokemuksia maahanmuuttajille suunnatun SelkoDigi-koulutuksen pilotoinnista
Bibliographic record
Abstract
Maahanmuuttajien kotoutumisen onnistumiseen Suomessa vaikuttaa merkittävästi, miten he pystyvät osallistumaan digitalisoituvan Suomen toimintaan kaikilla elämän alueilla. Oulun ammattikorkeakoulussa pilotoitiin syksyllä 2022 selkokielinen digikoulutus, jonka tavoitteena oli parantaa koulutukseen osallistujien valmiuksia käyttää digitaalisia työkaluja arkielämän lisäksi korkeakouluopinnoissa ja työelämässä. Koulutus oli osa ESR-hanketta nimeltään Asiantuntijatason digitaidot selkokielellä – SelkoDigi, jonka tavoitteena on parantaa kohderyhmään kuuluvien henkilöiden digitaalisia taitoja. Syksyllä 2021 käynnistyneessä hankkeessa on suunniteltu ja kartoitettu asiantuntijatasoisen digiosaamisen kriteeristö, jonka pohjalta kehitettiin kymmenen opintopisteen laajuinen, oppimisanalytiikkaa hyödyntävä verkko-oppimisympäristö Moodleen. Tekemällä oppimista ja ohjauksellisuutta painottava opetus toteutui kehittävällä työotteella suomi toisena kielenä -opettajan, digiopettajan ja tutoropettajien tiimityöskentelyn kautta oppiaineita integroiden. SelkoDigi-hanke päättyy 31.7.2023.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.111 | 0.034 |
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".