Edtech ja oppijan menestys – näkökulmia toimialan tilanteeseen (Digikilta)

Vierailin kesällä EduCloud Alliancen edustajana Barcelonassa DXtera-verkoston järjestämässä Next Generation Student Success Symposiumissa, johon oli kutsuttu opetus- ja oppimisteknologian alan asiantuntijoita Euroopasta ja Yhdysvalloista. Symposiumin keskeisiä teemoja olivat oppimisanalytiikka, uuden sukupolven oppimisympäristöt sekä kansalliset mallit teknologian standardeissa sekä niiden kehittämisessä.

Erot Yhdysvalloissa ja Saksassa

On sanottava, että kansallinen tilanne eri maissa vaihtelee suuresti. Yhdysvalloissa oppijan menestystä tarkastellaan oppimisanalytiikan näkökumasta. Keskeinen ajatus on, että käyttämällä oppimisanalytiikkaa voidaan ennustaa tiettyjen kurssien menestyksen pohjalta miten opiskelija suoriutuu jatkossa opinnoista sekä antaa välineitä oppijan tukemiseen. Kyse on myös oppilaitoksen liiketoiminnan varmistamisesta oppimisanalytiikan avulla. Mitä tehokkaammin oppilaitos pystyy ennustamaan oppijoiden menestystä opintojen kuluessa sekä sen jälkeisessä työelämässä sen houkuttelevampi oppilaitos on uusille maksaville asiakkaille. Tässä kontekstissa keskustelu tietosuojasta ei ole kovin merkittävässä roolissa vaikkakin on sanottava, että keskustelu tästä on selvästikin aktivoitumassa.

Saksassa keskustelua hallitsee enemmän ekosysteemin rakentaminen ja yhteisten standardien hakeminen sekä oppijan tietosuoja. Saksa on opetusteknologiaan keskittyville yrityksille houkutteleva, mutta vaikea markkina-alue. Osansa haasteista tulee osavaltioiden välillä tapahtuvan oppijan tietojen siirtämisen hankaluus. Oppijan siirtyessä osavaltiosta toiseen tietojen siirtäminen oppijasta on hyvin hankalaa tietosuoja-asetusten vuoksi. Yksilön ja oppijan tietosuoja otetaan hyvin vakavasti usein niin, että se määrittelee miten eri asioissa voi edetä vai voiko. Myös osavaltioiden itsenäinen rooli opetuksen järjestämisessä lisää osavaltioiden roolia opetusteknologian kehittämisessä. Eri osavaltioilla on esimerkiksi käynnissä oppimisportaalien kehityshankkeita omien kumppaniensa kanssa.

Tilanne Suomessa

Sekä Saksassa että Yhdysvalloissa ollaan selkeästi takamatkalla suhteessa Suomen tilanteeseen. Keskustelu muualla liikkuu ekosysteemin kehittämisessä sekä yleisissä opetusteknologiaan liittyvissä standardeissa sekä pelisäännöissä. Suomessa on saatu aikaan merkittäviä askeleita yhteisen toiminnan edistämisessä. Hyvänä esimerkkinä tästä toimii MPASS-tunnistautuminen kansallisena ratkaisuna. Samoin OID oppijan yksilöivänä tunnuksena on hyvä esimerkki siitä kuinka pitkällä olemme yhteisten toimintamallien ja standardien luomisessa. Jos verrataan muuhun maailmaan (esim. Saksa ja USA) vastaavissa olemme 2-3 vuotta edellä kehityksessä. Myös lainsäädännön muuttamisessa tukemaan tätä on tehty erinomaista työtä. Muualla nämä hankkeet ovat vasta käynnistymässä.

Vahvuutemme ei tässä kuitenkaan ole perinteinen teknologiaosaaminen vaan toimijoiden välinen yhteistyö. Olemme kyenneet näkemään yhdessä astetta pidemmälle ymmärtäen, että yhteisistä pelisäännöistä koko ekosysteemi oppimisen toimialalla hyötyy.

Entäs sitten seuraavaksi?

Olemme kyenneet hoitamaan asian Suomessa hyvin. Toistaiseksi emme kuitenkaan ole kyenneet luomaan oppimisteknologian vientiin järkevää ekosysteemitason mallia, joka kykenisi rakentamaan vientimahdollisuuksia suomalaisille opetusteknologian yrityksille. Pöhinää on alalla paljon, mutta kukin pyrkii viemään ymmärrettävästi omia tuotteitaan ja toimintamallejaan kansainvälisimme markkinoille. Jonkin verran itsekin tätä vientiä koittaneena voisi ehkä todeta, että suurin haaste suomalaisessa toimintatavassa on itse ekosysteemikonseptin puuttuminen. Tällä tarkoitan sitä, että puhumme kyllä Pisa-menestyksestämme, mutta emme itse ekosysteemistämme ja siitä miten me olemme kyenneet sopimaan yhteisistä pelisäännöistä kuten esimerkiksi yhteisestä tunnistautumisesta. Tätä näkökulmaa olisi helppo käyttää edistämään koulutusvientiä, koska asiakas ymmärtää ostavansa kyseisen maan oppimisjärjestelmän kehittymisen mahdollistavaa ekosysteemitason palvelua eikä yksittäistä tietyn asian mahdollistavaa tuotetta tai palvelua. Tässä kilpailijat etenkin Yhdysvalloissa ja Isossa-Britanniassa ovat meitä edellä. Siellä ekossyteemitason tarina sisältää Oxfordin, Cambridgen, Stanfordin, Berkleyn ja Harvardin. Meillä on mietittävä jotakin muuta. Yhdistettynä koulujärjestelmämme menestys ekosysteemitason teknologiastandardien hyödyntämiseen kansallisessa koulutusjärjestelmässä voisi olla se tarina millä seuraavaksi menestystä voidaan saavuttaa.

Timo Väliharju
Puheenjohtaja, EduCloud Alliance

Tuotu lähteestä: Digikilta

Webinaaritallenne: Oppimisanalytiikka oppilaitoksissa (Poluttamo)

Webinaaritallenne 31.5.2018

Miten oppimisanalytiikkaa hyödynnetään tällä hetkellä osana opetusta ja ohjausta? Webinaarissa Leena Vainio esittelee haastattelututkimuksensa tuloksia.

Esitysaineisto:

Webinaarissa nähtiin myös videotervehdys Omniasta:

Tuotu lähteestä: Poluttamo

Webinaaritallenne: Oppimisanalytiikka opiskelijaprofiloinnissa (Poluttamo)

Webinaaritallenne 29.5.2018

Mitä tietoja tarvitaan opiskelijaprofiilien luomiseksi? Miten tiedosta luodaan asiakasymmärrystä lisäävät profiilit? Miten opiskelijaprofiileista saatua tietoa voidaan hyödyntää oppilaitoksessa?

Asiantuntijoina Mia Pesonen (Otavan Opisto) & Lasse Hirsjärvi.

Tuotu lähteestä: Poluttamo

Poluttamo-webinaari: Oppimisanalytiikka oppilaitoksissa (Poluttamo)

31.5.2018 klo 12-13
Webinaarihuoneen osoite:
http://eoppimiskeskus.adobeconnect.com/openpaivitys/
HUOM. Tavallisesta poikkeava osoite!

Miten oppimisanalytiikkaa hyödynnetään tällä hetkellä osana opetusta ja ohjausta? Webinaarissa Leena Vainio esittelee haastattelututkimuksensa tuloksia. Selvitys on osa Poluttamo-hanketta ja jatkoa Ari-Matti Auvisen Oppimisanalytiikka tulee – oletko valmis? -selvitykselle.

Ilmoittautuminen >>>

Tuotu lähteestä: Poluttamo

Oppimisanalytiikka ja EU:n yleinen tietosuoja-asetus GDPR (esitys) (LEHMÄTKIN LENTÄIS)

Pidin tänään Suomen eOppimiskeskuksen järjestämässä koulutuksessa luennon oppimisanalyytikasta EU:n yleisen tietosuoja-asetuksen kannalta. Esitykseni koostui GDPR:n perusteista (rekisterit, rekisterinpitäjän velvollisuudet, oikeusperusteet henkilötietojen käsittelylle jne.) sekä varsinaisesta oppimisanalytiikkaan liittyvästä osasta.

Avaa esitys SlideSharessa

GDPR:n kannalta oppimisanalytiikka jakaantuu kahteen osaan sen mukaan, milloin henkilötietojen käsittelyyn tarvitaan rekisteröidyn suostumus tai sopimus, ja milloin oikeusperusteeksi riittää rekisterinpitäjän kuten opetuksen järjestäjän oikeutettu etu. Nyrkkisääntönä raja menee siinä, että jos oppimisanalytiikassa tehdään GDPR:n tarkoittamaa automaattista profilointia, tarvitaan rekisteröidyiltä (tai alaikäisten huoltajilta) suostumus tai toiminnan tulee perustua sopimukseen.

oppimisanalytiikka-profilointi-gdpr.png

Aika paljon voidaan kuitenkin tehdä oppimisanalytiikkaa myös oikeutetun edun perusteella, siis silloin, kun yksittäisiä oppijoita ei profiloida GDPR:n tarkoittamalla tavalla. Esimerkiksi tavanomaiset oppijaa koskevat tiedot kuten aktiivisuus, osallistuminen, pisteet ja lokitiedot eivät ole profilointia, jos niiden perusteella ei tehdä automaattisia päätelmiä kuten luokittelua tai ennusteita. Oikeutettu etu on tällöin arvioitava tapauskohtaisesti nk. tasapainotestillä (ks. slide 15)  ja siihen tulee mennä vain silloin, jos mikään muu oikeusperuste ei täyty.

Yleisiä tilastoja ja tutkimustakin voidaan tehdä GDPR:n mukaan myös henkilötiedoista, jotka on alunperin kerätty muuta käsittelyä varten. Datasta voidaan tehdä myös tiedonlouhintaa. Kummassakin tapauksessa on huolehdittava rekisteröityjen tietosuojasta ja riittävistä suojatoimista esim. anonymisoimalla tai pseudonymisoimalla data.

oppimisanalytiikka-oikeusperusteet

Luennon yhtenä lähteenä käytin Andrew Cormackin (2016) artikkelia A Data Protection Framework for Learning Analytics, jossa hän esittää yllä kuvatun jaon kahden tyyppisestä oppimisanalytiikasta sekä niihin liittyvistä GDPR:n vaatimuksista. Artikkelissa käsitellään tarkemmin aiheeseen liittyviä kysymyksiä ja näkökulmia.

Tuotu lähteestä: LEHMÄTKIN LENTÄIS

Poluttamo-webinaari: Oppimisanalytiikka opiskelijaprofiloinnissa (Poluttamo)

Mitä tietoja tarvitaan opiskelijaprofiilien luomiseksi? Miten tiedosta luodaan asiakasymmärrystä lisäävät profiilit? Miten opiskelijaprofiileista saatua tietoa voidaan hyödyntää oppilaitoksessa?

29.5.2018 klo 14.00-14.45
Webinaarihuoneen osoite:
http://eoppimiskeskus.adobeconnect.com/poluttamo/

Webinaarissa tarkastelemme Nettilukion opintonsa päättäneiden ja nykyisten opiskelijoiden profiileja ja persoonia. Kerromme, kuinka ne luotiin ja millaisia opiskelijapersoonia oppilaitoksessa opiskelee. Lisäksi kerromme kehittämisehdotuksia profiileille ja pohdimme kuinka profiileja voidaan hyödyntää oppilaitoksen eri toimijoiden keskuudessa.

Kuvakaappaus Nettilukiolaisen monet kasvot -julkaisusta - Klaara Kettunen ja Olli Oppimummo

Kuvakaappaus Nettilukiolaisen monet kasvot -julkaisusta.

Opiskelijatietoa saimme oppilashallintojärjestelmän sisältämästä datasta sekä haastattelemalla verkko-ohjaajia. Tutkimuksen perusteella saimme luotua kuusi erilaista opiskelijaprofiilia: Tavoitteelliset, Varttuneemmat, Kotiäidit, Nuorisolukiosta Nettilukioon siirtyvät, Alaikäiset ja Keskeyttäjät. Kerätyn tiedon perusteella profiilien ominaisuuksista saatiin selville mm. todennäköisimmät valmistujat ja keskeyttäjät. Lisäksi tutkimus auttoi ymmärtämään, mikä on opiskelijan pohjimmainen tarve opiskella Nettilukiossa.

Tutkimuksen tekijät ja webinaarin asiantuntijat:
Mia Pesonen (Otavan Opisto)
Lasse Hirsjärvi

Ilmoittautuminen

Ilmoittautumislomake

Webinaari on kaikille avoin ja maksuton. Tervetuloa mukaan!

Webinaariosallistujan ohjeet

Tuotu lähteestä: Poluttamo

Omille poluille! Yksilöllisen pedagogiikan ja ohjauksen koulutuspäivä (Poluttamo)

Teksti: Saara Kotkaranta, Riikka Turpeinen ja Sari Jaaranen
Kuvat: Aki Luostarinen

Lauantaina 7.4. kokoonnuimme Otavan Opiston juhlasaliin oppimaan yksilöllistä ohjausta ja pedagogiikkaa. Tällä kertaa koulutuspäivän järjesti Poluttamo-hanke.

Koulutuspäivän avasi Merja Saarela HAMK:sta aiheenaan multimodaalisuus ja universal design for learning (UDL). Hän kertoi meille, kuinka voimme erilaisin menetelmin ja välinein auttaa opiskelijoita motivoitumaan paremmin ja opiskelemaan tasavertaisemmin sekä toisaalta tuomaan omaa osaamistaan esiin paremmin. Merja toi vahvasti esiin sen, että ei ole olemassa keskiverto-oppijaa, vaan on olemassa monenlaisia oppijoita, joilla on erilaisia vahvuuksia tai toisaalta erilaisia oppimisen rajoitteita. Näin ollen oppimateriaalikin pitäisi tarjota erilaisissa muodoissa. Ensi syksynä tähän yhdenvertaiseen materiaalien saavutettavuuteen meitä julkisia tahoja velvoittaa saavutettavuuslakikin.

Merja Saarela esittelee multimodaalisuutta

Miksi kannattaa käyttää multimodaalisia tehtävänantoja? Merja Saarela esittelee aihetta osallistujille.

Pääsimme kokeilemaan ihan käytännössä kuinka esimerkiksi puhelin kääntää puhetta saman tien kirjoitetuksi tekstiksi, tai kuinka kirjoitettua tekstiä voi kuunnella sopivalla sovelluksella. Tai kuinka voimme tehdä tekstitettyjä videoita. Mietimme myös kuinka voimme omassa työssämme tehdä multimodaalisia tehtävänantoja tai tarjota monipuolisia oppimateriaaleja.

Linkki Merjan esitysmateriaaliin

Iltapäivällä järjestettiin kaksi työpajakierrosta. Työpajojen aiheina olivat oppimisanalytiikka, sähköinen arviointi, hyvinvointisovellukset, visuaalinen HOPS eli VOPS sekä Muikku-oppimisympäristö.

Oppimisanalytiikkaa esittelivät Markus Kitola Turun yliopiston ViLLE-tiimistä sekä Anu Konkarikoski koulutuskuntayhtymä Tavastialta. Kitola kertoi ViLLE-analytiikkatyökalun pilottikokemuksista lukio-opinnoissa: ViLLEä on tähän mennessä testattu mm. matematiikan ja äidinkielen kursseilla, jolloin osa oppitunneista on muutettu sähköiseksi ViLLE-tunneiksi. Näillä tunneilla harjoitellaan opiskeltavia asioita erilaisten automaattisesti arvioitavien tehtävien ja pelien avulla. Tavoitteena on ollut parantaa opiskelijoiden oppimistuloksia ja motivaatiota ja luoda opiskelijalle oma henkilökohtainen opintopolku, jossa järjestelmä poimisi kullekin opiskelijalle soveltuvia tehtäviä.Tavastialla ViLLE-työkalu on ollut käytössä Pintakillan opinnoissa. ViLLEn pelillisyydellä ja visuaalisuudella on saatu edistettyä opintoja ja parannettua yhteistyötä koulun ja työssäoppimispaikkojen välillä.

Kuva koulutustilasta, Anne Rongas esiintyy

Anne Rongas esitteli Pulssi-hankkeen kyselytuloksia.

Anne Rongas kertoi meneillään olevan Pulssi-hankkeen aikana tehdyn kyselyn tuloksista omassa työpajassaan. Hyvinvointisovellus-työpajassa kokeiltiin Suomen
Mielenterveysseuran kehittämää Mun mieli -sovellusta Kari A. Hintikan johdolla. Muikku- ja VOPS-pajoissa tutustuttiin Otavan Opiston omaan oppimisympäristöön Muikkuun ja sen yhteyteen laadittuun opintojen visualisointityökaluun. Esittelijöinä olivat Miia Siven, Sari Jaaranen, Riikka Turpeinen ja Saara Kotkaranta.

Päivän lopuksi Leena Ståhlberg Suunta-palveluista herätteli ajatuksia siitä, kuinka lukio voisi tukea nuorta omannäköisen elämän rakentamisessa. Tästä puheenvuorosta päällimmäisenä jäi mieleen se, kuinka suuri merkitys opiskelijan kohtaamisella on. Yksittäiset kohtaamiset eivät ole koskaan yhdentekeviä ja siksikin – myös kiireen keskellä – tulisi keskittyä opiskelijaan ja muistuttaa itseään siitä, että minä olen tätä ihmistä varten juuri nyt.

Tuotu lähteestä: Poluttamo

ITK2018: Analytiikka monimuotoisen oppimisen tukena (Poluttamo)

Koko päivän Poluttamo-workshopimme ITK:ssa jakautui kolmeen eri settiin, joissa jokaisessa oli tarjolla kaksi eri teemaa. Osallistujat poluttivat itse itsensä kiinnostaviin teemoihin ja saivat hakea kustakin teemasta osaamismerkkiä kertomalla merkkihakemuksessaan, miten hyödyntävät ko. oppia omassa työssään.

Jari Välkkynen esittelee workshopin analytiikkadataa.

Jari Välkkynen esittelee workshopin analytiikkadataa.

Iltapäivän pajassa Anu Konkarikoski ja Jari Välkkynen keskusteluttivat osallistujia opiskelijan yksilöllisen polun seurannasta ja monimuotoisen oppimisen digituesta. Kaikki pääsivät kirjautumaan esimerkkikurssille ViLLE-oppimisjärjestelmään ja tekemään erilaisia käytännön oppimisen tukena toimivia Pintakäsittelyalan tehtäviä. Valkokankaalla oli samalla auki opettajan maisema ryhmän analytiikkadataan, joka perustuu tehtävistä kertyneisiin pisteisiin. Näin analytiikasta saatiin osallistujille omakohtainen kokemus.

Kilpailuhenkisimpiä suhde muiden opiskelijoiden kerryttämiin pisteisiin motivoi hakkaamaan tehtäviä entistä innokkaammin. Heille olisi mahdollisesti hyötyä pistetaulukoista muutenkin, mutta tietenkään normaalitilanteessa opiskelijat eivät voi nähdä toistensa saavutuksia opettajan tavoin.

Poluttamo-workshop ITK-konferenssissa

Moni tarttui myös ViLLEn opiskelijakäyttöliittymän epäloogisuuksiin. Lean-johtajat olisivat olleet tyytyväisiä, jos ensi kertaa käyttävien kokemukset olisi saatu kirjattua ylös parantamaan seuraavan käytettävyyden parantamiskierroksen tuloksia.

Eniten keskusteltiin lopulta siitä, millä tavoin digiä kannattaa käyttää autenttisen, tekemällä oppimisen lomassa, sillä eihän useimpien ammattien oppiminen tapahdu tietokonetta renkkaamalla. Poluttamosta on luvassa kevään aikana mallinnus siitä, mitä asioita pitää huomoida, kun analytiikkaa hyödyntävää digiympäristöä rakennetaan monimuotoisen oppimisen osaseksi.

Vive-virtuaalilasien testausta Poluttamo-workshopissa 11.4.2018

Ammattiopisto Tavastiasta oli myös kokeilussa Vive-virtuaalilaseille rakenteilla oleva ruiskumaalisimulaattori. Tällainen kevytversio simulaattorista maksaa alle 10 000 €, laitteisto vain muutamia tuhansia euroja ja sillä on mahdollista säästää materiaalikuluissa. Pitkän tähtäimen tavoitteena on saada simulaattorit ja niiden tuottama tieto osaamisen kehittymisen vaiheesta osaksi opiskelijan yksilöllistä oppimispolkua. Simulaattorihuumassa on myös hyvä pitää jäitä hatussa: simulaattorit ovat parhaimmillaan toistoa vaativien ja harvinaisten tilanteiden harjoittelussa. Kannattaa myös miettiä, onko tarpeen järjestää opiskelijalle lasit päähän, vai saavutetaanko sama tulos esim. omalle mobiililaitteelle tehdyn pelin tai simuloinnin avulla.

Teksti ja kuvat: Anu Konkarikoski

Tuotu lähteestä: Poluttamo

Miten oppimisanalytiikkaa hyödynnetään nyt oppilaitoksissa (Poluttamo)

 Artikkeli julkaistu SeOppi 1/2018 -lehdessä.

Teksti: Leena Vainio

Oppimisanalytiikka on noussut opetuksen kehittämisessä yhdeksi tärkeäksi kehittämisen kohteeksi vajaa kymmenen vuotta sitten. Vuosittainen EDUCAUSE:n (Learning Initiative and the New Media Consortium) julkaisema Horizon Report korkeakouluille listasi vuonna 2011 oppimisanalytiikan yhdeksi kuudesta teknologisesta trendistä. Silloin ennustettiin, että analytiikka olisi laajasti käytössä neljän-viiden vuoden päästä. Sama trendi on näkynyt jokaisessa uudessa Horizon raportissa myös K-12 opetuksen yhteydessä. Viisi vuotta ei riittänyt analytiikan käytön levittämiseen kaikkiin oppilaitoksiin. Edelleenkin se on enemmän pilotoinnin kohde kuin vakiintunutta toimintaa.

Oppimisen analyysia on tehty jo vuosituhansia. Tietoa on kerätty henkilökohtaisiin muistiinpanoihin, arviointikirjoihin ja myöhemmin tietokoneelle. Oppimisympäristöjen digitalisointi on nyt mahdollistanut systemaattisen oppijan “jalanjälkien” keräämisen ja myös opettajien opetussisältöjen ja -menetelmien tallentamisen. Ongelmana analytiikan hyödyntämiselle on esimerkiksi seuraavia asioita:

  • oppilaitoksissa ei ole systemaattisesti mietitty, mitä dataa opetuksesta ja oppimisesta kerätään
  • ei ole päätöksiä, millä työkaluilla kerääminen tehdään (kerätäänkö esim. vain verkko-opetuksesta vai myös kontaktiopetuksesta, projekteista ja muista oppimisen aktiviteeteista)
  • miten tietoa analysoidaan ja missä muodossa tuloksia jaetaan
  • kuka analyysitietoa saa hyödyntää
  • miten analyysitietoa käytetään kehittämisessä.

Tänä päivänä teknologia antaa useita hyviä työkaluja analyysien tekemiseen. Oppijan tarpeet ovat analytiikan lähtökohtana, pelkät arvosanat tai tehtäviin kulutettu aika eivät vielä riitä kuvaamaan oppimisprosessin laatua. Analyysin pitäisi pystyä pureutumaan myös motivaatioon, oppimisen iloon, innovatiivisiin oppimisen tapoihin ja tavoitteiden saavuttamisen tasoon.

Oppimisympäristöissä voidaan koota tietoa myös sosiaalisista suhteista ja oppijoiden ja opettajan välisestä vuorovaikutuksesta ja tätä kautta voidaan kerätä tietoa eri interventioiden laadusta ja vaikutuksesta oppimisprosessiin. Oppimateriaalien ja tehtävien relevanttiutta voidaan arvioida suhteessa oppimistuloksiin ja oppimiseen käytettyyn aikaan.

Mistä dataa kerätään ja mihin analytiikka kohdentuu?

Oppimisanalytiikan käytön yksi ongelma on se, että onko opetuksen tapahduttava kokonaan verkossa, jotta saadaan analyysitietoa. Miten kontaktiopetuksen, projektien, työssäoppimisen ja informaalin oppimisen tulokset saadaan kytkettyä analyysitietoon? Vai antaako muutama verkkokurssi jo riittävän hyvän kuvan opiskelijan oppimisesta ja pystytäänkö hänen oppimistaan tukemaan saatujen tietojen avulla? Tarvitaanko oppilaitokseen useampia työkaluja riittävän tiedon saamiseksi?

Millaista oppimisanalytiikkakonseptia rakennetaan, riippuu pitkälti siitä, ketä toimijaa analytiikalla aiotaan palvella. Analytiikalla voidaan tukea oppijaa, opiskelijaryhmiä, opettajia, koulutusohjelmia, rehtoria, vanhempia, työelämän edustajia tai muita koulutukseen liittyviä sidosryhmiä.

Mitä tietoa oppijalle

Kuva 1. Esimerkkejä, mitä tietoa oppimisympäristöistä ja analytiikkaohjelmista saa opiskelijoille, opettajille ja hallinnolle.

Kuva 1. Esimerkkejä, mitä tietoa oppimisympäristöistä ja analytiikkaohjelmista saa opiskelijoille, opettajille ja hallinnolle.

Sekä yleissivistävän että ammatillisen koulutuksen uudet opetussuunnitelmat suuntaavat opetusta entistä henkilökohtaisempaan suuntaan. Jokaiselle pitäisi pystyä rakentamaan yksilöllinen pedagogisesti vaikuttava ja omia taitoja tukeva oppimisen polku. Millaisilla opetusmenetelmillä ja teknologisilla ratkaisuilla tuo polku rakennetaan?

Nyt jo monet ohjelmat tarjoavat oppijalle tietoa hänen aktiivisuudestaan:

  • mitä tehtäviä hän on tehnyt,
  • missä vaiheessa hän on menossa kurssilla,
  • miten hän on suoriutunut suhteessa muihin opiskelijoihin,
  • kuinka paljon hän on käyttänyt aikaa oppimiseen ja miten se on vaikuttanut oppimismenestykseen.

Ohjelmissa voidaan seurata myös opiskelijoiden sosiaalista aktiivisuutta, verkostoitumista ja ryhmässä toimimisen taitoja. Näiden seuranta on tehtävä usein manuaalisesti, vain muutama ohjelma antaa visuaalisessa muodossa yhteenvetoja verkostoitumisesta.

Mitä tietoa opettajalle

Kaikkien nyt tarjolla olevien ohjelmien avulla opettaja saa hyvin tietoa opiskelijoiden etenemisestä. Opettaja voi tämän tiedon perusteella suunnata ohjausta niille opiskelijoille, jotka ohjausta eniten tarvitsevat. Hän voi miettiä, tarvitaanko lisäaikaa tehtävien tekemiseen tai tarvitaanko lisämateriaalia oppimisen tueksi. Useimmat ohjelmat myös antavat tietoa oppimateriaalista ja tehtävistä. Opettaja näkee, miten paljon aikaa oppijat ovat käyttäneet oppimateriaaliin ja miten he ovat tehtävät ratkaisseet. Tästä voi tehdä johtopäätöksiä, onko oppimateriaali tai tehtävät liian helppoja tai vaikeita ja mihin suuntaan niitä tulisi kehittää.

Millaista tietoa hallinnolle

Oppilaitoksen johdolle analytiikkaohjelmista saa koottua tietoa opetuksen kokonaistilanteesta: opiskelijoiden suoriutumisesta, arvosanoista, oppimistavoitteiden saavuttamisesta, opetusmenetelmistä, oppimateriaaleista jne. Näiden tietojen pohjalta rehtori saa tietoa onnistumisista ja pullonkauloista ja voi resurssoida kehittämisvoimavaroja oikeisiin kohteisiin.

Vakiintuneeseen käyttöön on vielä matkaa

Analytiikassa keskitytään pääasiassa sellaisten opiskelijoiden yksilöimiseen, joilla on oppimisvaikeuksia tai jotka voivat pudota kokonaan pois opinnoista. Vähemmän kiinnitetään huomiota innovatiivisiin pedagogisiin ratkaisuihin.

Useimmissa työvälineissä analytiikka on kuvailevaa ja diagnostista: kuvataan sitä,
mitä on tapahtunut, mitä on tehty ja miksi tietty asia tapahtui. Edistyneissä ohjelmissa päästään jo ennustavaan ja ohjaavaan analytiikkaan: mitä tapahtuu seuraavaksi, miten oppija tulee etenemään ja mitä pitäisi tehdä seuraavaksi. Kaksi jälkimmäistä vaatii tekoälyä taakseen ja tätä on vasta muutamissa oppimisympäristöissä käytössä. Kehittämisen trendi on selvästi tekoälyn soveltamisessa analytiikassa.


Suomen eOppimiskeskuksen Poluttamo-hankkeessa selvitetään oppimisanalytiikan mahdollisuuksia oppimisen tukemisessa. Tavoitteena on selvittää:

  • miten oppimisanalytiikkaa hyödynnetään yleissivistävässä ja ammatillisessa koulutuksessa
  • mistä lähtökohdista oppimisanalytiikkaa kehitetään
  • millaisia työkaluja eri tekniset oppimisympäristöt ja erilliset oppimisanalytiikkaohjelmat tarjoavat analytiikan tekemiseen
  • mitä haasteita liittyy työkaluihin ja niiden käyttöönottoon ja kehittämiseen

Raportti julkaistaan huhtikuun lopussa osoitteessa www.poluttamo.fi.

Tuotu lähteestä: Poluttamo

ITK-workshop: Digiajan oppimispolkuja ohjaamassa (Poluttamo)

Poluttamo on mukana Hämeenlinnassa 11.-13.4.2018 järjestettävässä ITK2018 – Interaktiivinen Tekniikka Koulutuksessa -konferenssissa.

Interaktiivinen Tekniikka Koulutuksessa -konferenssi – 11.-13.4.2018, Hämeenlinna

Digiajan oppimispolkuja ohjaamassa -workshop

Aika: 11.4.2018 klo 10-17
Ilmoittautuminen

Koe ja oivalla uusia tapoja hyödyntää teknologiaa osaamisen kasvattamisessa ja näkyväksi tekemisessä. Tule mukaan osallistumaan ja keskustelemaan pedagogiikan ja ohjauksen tulevaisuudesta. Fasilitaattorit ovat itse olleet kehittämässä ja pilotoimassa menetelmiä aidoissa tilanteissa omien opiskelijoidensa kanssa. Lisäksi pääset kokeilemaan Vive-VR-maaliruiskusimulaattoria. Päivästä saat osaamismerkin.

Työpaja on tarkoitettu opetushenkilöstölle, opoille, suunnittelijoille sekä oppilaitosjohdolle.

Työpajat
Kukin osallistuja voi valita kolme työpajaa kuudesta. Työpajoja on käynnissä aina kaksi rinnakkain.

  1. Multimodaalisuudesta oppimisessa ja portfolioissa
  2. Merkityksellistä osaamista osaamismerkeillä
  3. Vertaisvalmennuksella suuntia tulevaisuuteen
  4. Tee tutkinnon osaa monimuotoisesti ViLLEssä ja tutustu analytiikkaan
  5. Kylmää kyytiä -escape room – tiedonhallintataidot kuntoon
  6. Opintojen visualisoinnilla ryhtiä opiskeluun

Lisätiedot ja ilmoittautuminen ITK-konferenssin sivuilla >>>

Tervetuloa mukaan!

Tuotu lähteestä: Poluttamo