MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7113050329

I Want to Learn Finnish Too! : A Survey of Finnish Language Teachingin Swedish Primary Schools

2010· article· fi· W7113050329 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKTH Publication Database DiVA (KTH Royal Institute of Technology) · 2010
Typearticle
Languagefi
FieldSocial Sciences
TopicHistorical Legal Studies and Society
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsQuarter (Canadian coin)Primary health carePopulation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Suomen kieli on yksi Ruotsin vähemmistökielistä. Lain mukaan kaikki lapset, joilla on suomenkielinen tausta ja perustavat taidot suomen kielessä, ovat oikeutettuja suomenkielen opetukseen. Tämä opinnäytetyö on pieni muotoinen kvalitatiivinen kartoitus Ruotsin peruskoulun suomen kielen opetuksesta. Teoria perustuu Ruotsin lakiin ja Ruotsin suomen kielen opetushistoriaan. Empiirinen osuus koostuu suomen kielen opettajien ja suomea opiskelevien oppilaiden haastatteluista sekä ruotsinsuomalaisen vapaakoulun rehtorin ja suomalaistaustaisen vanhemman kanssa käymistäni keskusteluista. Olen myös kysynyt usealta kunnalta suomen kielen opetuksen järjestelyistä ja sen toteuttamisesta. Työn tavoitteena on kartoittaa suomen kielen opetuksen tämänhetkinen tilanne Ruotsin peruskoulussa. Eräs tutkimustulokseni osoittaa, että kunta ei tiedota tarpeeksi suomen kielen opetuksesta. Olen saanut myös selville, että pätevistä suomen kielenopettajista on pulaa Ruotsissa. Lisäksi olen todennut, että suomen kielen oppituntien pituus ei joissakin kunnissa yllä edes yhteen tuntiin. Kiertävien suomen opettajien työolot ovat stressaavia ja työpäivät koostuvat lähes pelkästään opetustunneista. Kaikesta tästä olen tehnyt johtopäätöksen: suomen kielen opetuksen tilaa on parannettava laadukkailla opetustunneilla ja pätevillä opettajilla, joilla on hyväksyttävät työolot. Lisäksi opetuksen määrää täytyisi lisätä.

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 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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.210
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.021
GPT teacher head0.297
Teacher spread0.276 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueKTH Publication Database DiVA (KTH Royal Institute of Technology)Same topicHistorical Legal Studies and SocietyFrench-language works237,207