Ikääntyneiden suomen kielen oppijoiden ajatuksia kielenoppimisesta : opiskeluhalu, haasteet ja identiteetti kielenoppimiseen vaikuttavina tekijöinä
Bibliographic record
Abstract
Tutkielmassa selvitetään yli 60-vuotiaiden suomen kielen oppijoiden ajatuksia kielenoppimisesta. Tarkemmin paneudutaan Suomessa asuvien oppijoiden haluun opiskella suomea, oppimiseen liittyviin haasteisiin, kielikurssin sosiaalisiin merkityksiin sekä siihen, miten oppijan identiteetti näkyy kielenoppimisessa. Aineisto koostuu kolmen suomen kielen opiskelijan litteroiduista haastatteluista sekä havainnointipäiväkirjasta, joka kerättiin ikääntyneille suunnatulla suomen kielen kurssilla. Työssä hyödynnetään aihetta aiemmin tutkineiden Kärkkäisen ja Monosen (1999) yhteistutkielmaa maahanmuuttajavanhusten suomen kielen opiskelusta sekä Nortonin (2000) tutkimusta maahanmuuttajanaisista ja identiteetin vaikutuksesta kielenopiskelussa. Analyysissä on neljä osaa. Ensimmäisessä osassa analysoidaan kielitaidon merkitystä oppijan itsenäiseen elämään. Toisessa osassa verrataan informanttien omaa arvioita kielitaidostaan aineistoon. Tämän jälkeen tutkitaan oppijan identiteetin ja kielenoppimisen suhdetta. Lopuksi pohditaan kielikurssien merkitystä oppijan sosiaaliseen elämään. Tutkimuksen tuloksista selviää, että suomen kielen kursseilla ja karttuneella kielitaidolla on huomattava merkitys haastateltaville. Kurssit ja kielitaito vaikuttavat arkielämän sujuvuuteen ja yksinäisyyden torjumiseen sekä toimivat mieluisana harrastuksena. Kielenoppiminen ja identiteetti ovat jatkuvassa vuorovaikutuksessa keskenään, mikä käy ilmi etenkin inkerinsuomalaisella informantilla. Oppimisen haasteina informantit kokevat keskustelukumppanin puutteen sekä oman korkean ikänsä, joka vaikuttaa heidän mukaansa etenkin muistin toimintaan. Tutkimuksesta selviää lisäksi, että seniori-ikäisille suomen kielen oppijoille ja kohdekielen puhujille tarvittaisiin kohtauspaikkoja, joissa oppijat voisivat luoda sosiaalisia kontakteja ja saada itsevarmuutta ja onnistumisen kokemuksia suomen kielen käytön avulla, sillä haastateltavat eivät koe kielitaitoaan riittäväksi. Tutkimuksia iäkkäämmistä suomen kielen oppijoista ei ole juuri tehty. Tämä tutkimus avaa mielenkiintoisen jatkotutkimuskohteen, jossa tätä tutkimusta voisi laajentaa aineistoltaan sekä käsittämään myös suomen kieltä osaamattomia ikääntyneitä Suomessa asuvia henkilöitä.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".