MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7042301975

Opetusvuorovaikutuksen laatu ja määrä 7. luokan matematiikan ja äidinkielen oppitunneilla

2019· dissertation· fi· W7042301975 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueJyväskylä University Digital Archive (University of Jyväskylä) · 2019
Typedissertation
Languagefi
FieldSocial Sciences
TopicResearch in Social Sciences
Canadian institutionsKootenay Association for Science & Technology
Fundersnot available
KeywordsPopulationDescriptive researchWork (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Oppilaiden oppimisprosesseja tulisi ohjata kouluissa mahdollisimman tehokkaasti, joten tästä syystä opetusvuorovaikutuksen tutkiminen on tärkeää. Opetusvuorovaikutuksen tutkimista varten kehitettiin opettajan ja oppilaan välistä opetusvuorovaikutusta luokitteleva menetelmätyökalu. Tämän lisäksi tutkimuksen toisena tehtävänä oli selvittää, missä määrin opetusvuorovaikutuskategorioita esiintyy CLASS-S-menetelmän mukaisesti pisteytetyillä oppitunneilla. Menetelmätyökalun avulla myös opetusvuorovaikutuskategorioiden ajalliset esiintyvyydet pystyttiin määrittelemään oppitunneilta. Tutkimuksen aineistona oli CLASS-S-menetelmän mukaisesti pisteytettyjä oppitunteja. CLASS-S:n avulla opetuksen laatua arvioidaan ja pisteytetään kolmen opetuksessa annetun tuen kautta. Nämä ovat ohjauksellinen tuki, organisatorinen tuki sekä tunnetuki. Tutkimuksen aineistona oli 15 Alkuportaat-tutkimusprojektissa videoitua ja CLASS-S:n mukaisesti pisteytettyä oppituntia. Videot oli kuvattu 7. vuosiluokan matematiikan ja äidinkielen oppitunneilla. Tuloksista ilmeni, että opetuksessa esiintyi ajallisesti eniten oppilaiden oppimista tukevaa opetusvuorovaikutuskategoriaa, kun taas oppilaiden oppimista laajentavaa opetusvuorovaikutuskategoriaa esiintyi vähäisesti. Yllättävä tutkimuslöydös havaittiin myös CLASS-S:n mukaisesti luokitelluilta oppitunneilta: oppilaan oppimista laajentavaa opetusvuorovaikutuskategoriaa esiintyi eniten korkean tunnetuen oppitunnilla, vaikka hypoteesi on, että sitä esiintyisi eniten korkean ohjauksellisen tuen oppitunnilla.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.374
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0050.005
Scholarly communication0.0010.006
Open science0.0070.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.003

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.250
Teacher spread0.233 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it