Browsing by Subject "multilingual"

Sort by: Order: Results:

Now showing items 1-2 of 2
  • Wolff, Lili-Ann; Vuorenpää, Sari; Sjöblom, Pia (2018)
    Social change requires new educational planning and sustainable teaching methods. Shaping an environment of care with animals as a part of the daily school life may produce such a change. In this article, we present a transdisciplinary study with the aim of exploring whether raising chickens in a classroom could promote learning, especially sustainability learning, and how. The study employs an ethnographic approach and we have analyzed the data according to interaction analysis. We collected the data in a culturally-diverse Finnish primary school class during May 2018. The data comprise field notes, videos and photographs from indoor and outdoor school activities; interviews and discussions with teachers and students; and, texts and artifacts that were made by students. The results show that having chickens in the classroom not only improved the students’ learning of biology, but also enhanced many other activities. The chicken project became part of a complex learning culture that met several of the aims of the curriculum and in many ways reached beyond the aim of merely learning science. The project became a natural part of sustainability education and promoted the acquisition of knowledge and skills in relation to the ecological and social dimensions of sustainability.
  • Palma-Suominen, Saara (Helsingin yliopisto, 2021)
    Maisterintutkielma käsittelee monikielistä nimien tunnistusta. Tutkielmassa testataan kahta lähestymistapaa monikieliseen nimien tunnistukseen: annotoidun datan siirtoa toisille kielille, sekä monikielisen mallin luomista. Lisäksi nämä kaksi lähestymistapaa yhdistetään. Tarkoitus on löytää menetelmiä, joilla nimien tunnistusta voidaan tehdä luotettavasti myös pienemmillä kielillä, joilla annotoituja nimientunnistusaineistoja ei ole suuressa määrin saatavilla. Tutkielmassa koulutetaan ja testataan malleja neljällä kielellä: suomeksi, viroksi, hollanniksi ja espanjaksi. Ensimmäisessä metodissa annotoitu data siirretään kieleltä toiselle monikielisen paralleelikorpuksen avulla, ja näin syntynyttä dataa käytetään neuroverkkoja hyödyntävän koneoppimismallin opettamiseen. Toisessa metodissa käytetään monikielistä BERT-mallia. Mallin koulutukseen käytetään annotoituja korpuksia, jotka yhdistetään monikieliseksi opetusaineistoksi. Kolmannessa metodissa kaksi edellistä metodia yhdistetään, ja kieleltä toiselle siirrettyä dataa käytetään monikielisen BERT-mallin koulutuksessa. Kaikkia kolmea lähestymistapaa testataan kunkin kielen annotoidulla testisetillä, ja tuloksia verrataan toisiinsa. Metodi, jossa rakennettiin monikielinen BERT-malli, saavutti selkeästi parhaimmat tulokset nimien tunnistamisessa. Neuroverkkomallit, jotka koulutettiin kielestä toiseen siirretyillä annotaatioilla, saivat selkeästi heikompia tuloksia. BERT-mallin kouluttaminen siirretyillä annotaatioilla tuotti myös heikkoja tuloksia. Annotaatioiden siirtäminen kieleltä toiselle osoittautui haastavaksi, ja tuloksena syntynyt data sisälsi virheitä. Tulosten heikkouteen vaikutti myös opetusaineiston ja testiaineiston kuuluminen eri genreen. Monikielinen BERT-malli on tutkielman mukaan testatuista parhaiten toimiva metodi, ja sopii myös kielille, joilla annotoituja aineistoja ei ole paljon saatavilla.