Varhaiskasvatuksessa käytettävä materiaali kielenkehityksen tukemiseen
Bibliographic record
Abstract
Opinnäytetyö on määrällinen tutkimus, jonka tavoitteena on kartoittaa Turun kaupungin varhaiskasvatuksessa käytössä olevia menetelmiä ja materiaaleja lapsen äidinkielen sekä suomen kielen kehityksen tukemiseksi. Tutkimus keskittyy varhaiskasvatuksen ammattilaisiin, jotka työskentelevät lasten kanssa, joiden äidinkieli on jokin muu kuin suomi. Opinnäytetyön tuotoksena myös kehitetään Turun kaupungin varhaiskasvatuksessa käytössä olevaa Paula-materiaalia, jonka tarkoituksena on antaa varhaiskasvatuksen ammattilaisille työkaluja lapsen suomen kielen kehityksen tukemiseen. \n \nOpinnäytetyö on toteutettu yhteistyönä Piinokankadun päivähoitoyksikön kanssa. Tarve kehittämistyölle nousi päiväkodin henkilökunnalta. Henkilökunta toivoi lisää ideoita ja valmiita materiaaleja lapsen kielenkehityksen tukemiseen. Tavoitteena oli löytää Turun kaupungin varhaiskasvatuksessa käytössä olevat menetelmät, jolloin hyväksi havaittuja menetelmiä voitaisiin jakaa kaikille Turun kaupungin varhaiskasvatuksessa työskenteleville. Tutkimuksen tuloksia on tarkoitus käyttää kehitettäessä kielenkehityksen tukemiseen tarkoitettua materiaalia sekä sen jakamista. \n \nTeoriaosuudessa tarkastellaan lapsen kielenkehityksen vaiheita sekä kielenkehitykseen vaikuttavia tekijöitä. Tekstissä tarkastellaan myös kielenkehityksen vaiheita, kun lapsi opettelee toista kieltä äidinkielensä lisäksi. Opinnäytetyön teoriaosuuteen on kerätty tietoa varhaiskasvatuksen järjestämistä ohjaavista laeista ja asetuksista. Teoriaosuudessa tarkastellaan myös monikulttuurisen varhaiskasvatuksen piirteitä ja käytäntöjä. \n \nTutkimuksen tulosten mukaan lapsen suomen kielen kehityksen tukemiseen käytettiin monipuolisesti erilaisia menetelmiä. Varhaiskasvattajat osasivat nimetä useita menetelmiä sekä materiaaleja, joita käyttävät lapsen suomen kielen kehityksen tukemiseen. Lapsen äidinkielen tukemiseen käytettäviä menetelmiä nimettiin vain muutamia. Tutkimuksen tulosten mukaan ammattilaiset kaipasivat lisää materiaalia, jota voi käyttää lapsen äidinkielen kehityksen tukemiseen. Tutkimuksen tuloksista käy ilmi se, että lapsen äidinkielen kehityksen tukeminen on hyvin pitkälti lapsen lähipiirin ja huoltajien vastuulla, kun lapsen äidinkieli on jokin muu kuin suomen kieli.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.096 | 0.039 |
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".