Suomea improvisoiden : Draaman keinot S2-opetuksen tukena aikuisten perusopetuksessa
Bibliographic record
Abstract
Tutkimukseni tavoitteena on selvittää draaman keinojen hyödyllisyyttä ja mielekkyyttä osana suomen kielen (S2-) opetusta, aikuisten perusopetuksessa. Tutkimukseen osallistuu 20 Vaasa-opiston aikuisten perusopetuksen Suomea improvisoiden -draamakurssille osallistunutta maahanmuuttajataustaista oppilasta. Lisäksi haastattelen oppilaiden draamaopettajaa ja heidän S2-opettajiansa täydentääkseni opettajien näkemyksillä oppilaita saatuja itsearviointeja. Keskeiset käsitteet tutkimuksessani ovat draama ja draamaopetus sekä suomi toisena kielenä-, S2-opetus. Nämä toimivat tutkimukseni teoreettisena viitekehyksenä. Olen analysoinut teoreettisen viitekehyksen pohjalta oppilailta ja opettajilta saamiani vastauksia kvalitatiivisesti (laadullisesti) ja kvantitatiivisesti (määrällisesti) vastaamaan tutkimuskysymyksiini. Tutkimukseni mukaan oppilaat mieltävät draaman keinot mielekkääksi tavaksi oppia: kurssin lopussa 90% kokee kurssin mielekkääksi ja 95 % oppilaista vastaa oppineensa suomen kieltä draamakurssin avulla. Kielen osa-alueista oppilaat kehittyvät itsearvioiden mukaan eniten kielen ymmärrystaidoissa: puhutun suomen kielen ja kirjoitetun suomen kielen (lukemisen) ymmärtämisessä. Huonoimmin oppilaiden itsearvion mukaan kehittyvät kirjoitustaidot. Opettajien vastauksien mukaan taitojen kehittymisen arvioiminen on haastavaa. Erityisesti toinen suomen kielen opettajista kokee, ettei oppilaiden kielitaito ole ollut riittävä draamakurssilla tehtyihin harjoituksiin ja tämän vuoksi kaikki eivät pidä draamakurssia mielekkäänä. Opettajat toivovat tulevaisuudessa ajallisesti pidempikestoista draamakurssia, jossa oppilaiden taitotaso huomioidaan entistä paremmin.
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 | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.052 | 0.013 |
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".