Suomi toisena kielenä -materiaalikansio varhaiskasvatuksessa
Bibliographic record
Abstract
Opinnäytetyön aiheena oli S2 -opetuksen materiaalikansion tekeminen 3-4-vuotiaille lapsille. S2, eli suomi toisena kielenä opetustuokiota pidetään varhaiskasvatuksessa noin kaksi kertaa viikossa. Suomi toisena kielenä opetus on tarkoitettu lapsille, joiden äidinkieli on eri kuin suomi, saame, ruotsi tai lapsella on muutoin monikielinen tausta. \n \nOpinnäytetyön tavoitteena oli tuoda materiaali lähemmäksi ja helpommin käyttöön otettavaksi ennen opetustuokiota. Sen tarkoituksena oli luoda selkeä ja monipuolinen materiaalikansio oman työni tueksi. Ja sen materiaalin tavoitteena oli myös opettaa S2 -opetukseen osallistuville lapsille suomen kieltä arkisilla sanoilla. Tämän työn tarve oli lähtenyt alun perin meidän monikulttuurisuuden lisääntyvyydessä Suomessa ja sitä myöten varhaiskasvatuksessa. Päiväkodeissa on yhä enemmän monikielisiä lapsia, jotka tarvitsevat kielen opetusta kotoutuakseen maahamme. Monet monikulttuuriset perheet syrjäytyvät ja kokevat ulkopuolisuutta yhteiskunnassamme, koska eivät osaa suomen kieltä. Suomen kielen osaaminen jo varhaisiällä on tärkeää lapsen koulutuksen ja työn saamisen kannalta. Peruskoulussa tulee jo suuri haasteita, jos suomen kielen osaaminen ei ole tarpeeksi vahvaa. Varhaiskasvatuksessa näkee jo lasten turhautuneisuuden, kun eivät pysty kertomaan miltä tuntuu tai omia mielipiteitään. Usein näillä lapsilla esiintyy haasteita kielen oppimisen lisäksi leikkitaidoissa ja toiminnan ohjauksessa. Lapset tarvitsevat puhetta ja kieltä, jotta vuorovaikutustaidot kehittyvät ja sen myötä leikki- ja sosiaaliset taidot. Kielen kehityksen taidot tuovat lapselle myös mahdollisuuksia tuntea osallisuutta ja toimia aktiivisena päivittäisessä arjessa. \n \nTässä työssä käytettiin menetelmänä erilaisia tiedon hakemista ja sen hyödyntämistä työssä materiaalina. Tuokioissa oli ohjatut leikki-, peli- ja muut toiminnalliset menetelmät. Joiden pohjana oli keräämäni materiaalit. Näillä tuokioilla oli johdannollinen runko, joka koostuisi lyhyestä ja tiiviistä aamupiiristä, tuokion toiminta osuudesta ja loppu laulusta. Tuokioissa oli ohjattuna lauluja, loruja, satuja, liikuntaleikkejä, pelejä, ohjelmia ja kynätehtäviä. Kaikissa käytettiin suomen kieleen kuuluvien tuttuja arkikielisiä sanoja, kuten eläinten, ruokien, perheen jäsenten ja kulkuneuvojen nimiä. Nämä oli kiinnitetty kuukausiin, jotka loivat kansiolle johdon mukaisuutta ja perustivat tuokioille opetusteemat. Tuokioiden materiaali oli lapsille mieluista ja helpommin heitä innostavia. Olin kerännyt saman materiaalia tulostettuna oman päiväkotini S2 -opetuskansioon sekä sähköisesti Bulbiin portfoliona. Tarkoituksena olisi luoda myös kansio oman työpaikan OneDriveen ja sieltä mahdollisuuksien mukaan jakaa muihin Touhuloihin sharepointin kautta. Tuotteen sähköisesti saaminen koettiin tärkeämmäksi kuin itse konkreettinen kansio, kun nykypäivänä kaikki on melkein sähköisesti.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.080 | 0.022 |
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".