Kategoriat
Blogi Tuotokset

Oppimisen johtaminen tiedolla – tilanne hankkeen päättyessä

Teksti: Anu Konkarikoski

DOT-hankkeen lopulla on aika koostaa, mihin asti kahden koronapandemian värittämän vuoden aikana oppimisanalytiikan hyödyntämisessä – tai kuten hankeverkostossamme on ehdotettu oppimisen tiedolla johtamisessa.

Osaamisperusteisuus ja yksilölliset polut sekä ymmärrys maksuttoman sosiaalisen median rajoituksista ovat ohjanneet oppimateriaalit ja niin teoria- kuin käytännön osaamisen hankkimisen seurannan oppilaitosten omiin järjestelmiin. DOT-verkostossa tarkastelussa ovat olleet ItsLearning ja Moodle, mutta muitakin ratkaisuja on kehitteillä kuten Stadin oma ohjelmisto osaamisen hankkimisen seurantaan, Hämeen ammatti-instituutin Olli ja monessa oppilaitoksessa käytössä olevat Workseed ja Futural Skills.

Tällä hetkellä opiskelijat ja opettajat ovat löytämässä osaamisen hankkimisen etenemisen seurannan mahdollistavat työkalut. DOT-hankkeen jälkeiseen aikaan jäävät haasteet siitä, miten kunkin omaa oppimisen tapaa voisi tukea adaptoituvilla oppimateriaaleilla ja vaihtoehtoisilla tavoilla suorittaa osaamisen hankkimista sekä eri järjestelmien dataa luotettavasti yhdistelevän ennustavan oppimisanalytiikan käytön kehittäminen. Tähän nykyiset järjestelmät eivät vielä veny – ennemminkin kaikki niiden venymiskyky on jo käytetty pyrkiessä irti ryhmämuotoisesta etenemisen seurannasta.

Hankkeen aikaansaannokset

Hankkeen päätuotteet ovat

Suurelle yleisölle suunnattu infograafi eri oppimisympäristöissä syntyvän datan yhdistämisestä ja hyödyntämisestä sekä Careerian sen päälle Thinglinkiin koostama oma ohjeistus.

Oppimisanalytiikan ABC, jonka tiivistyksen päälle oppilaitokset voivat linkittää omaa ohjeistustaan
linkki

Oppimisanalytiikan käyttöönoton vaiheet


Lisäksi hyötyä voi olla DOT-hankkeen esittelystä edTech-verkostolle 11.11.2021 (pdf).

Muuta ajankohtaista

Saman hankeperheen eKampus-visiossa on paljon analytiikkaan liittyvää asiaa.

DOT-hankkeen artikkeli on eKampus-hankkeen syksyn julkaisussa.

Samaan aikaan käynnissä ollut Älykäs ohjaus -hanke on tutkinut tekoälyn käyttöä Wilma- ja Primus-järjestelmissä.

Ammattikorkeakouluissa oppimisanalytiikan käyttöä on edistänyt APOA-hanke. APOA-hankkeessa on tuotettu Oppimisanalytiikan käsikirja (pdf).

DOT-hankkeen päättyessä vuoden 2021-22 vaihteessa ovat ammatillisen koulutuksen kehittämisen saralla alkamassa OKM:n rahoittama Espoon seudun koulutuskuntayhtymä Omnian koordinoima kokonaisarkkitehtuuri- ja Helsingin kaupungin koordinoima oppimisanalytiikan laaja verkostohanke. Suosittelemme seuraaman näiden hankkeiden työtä samoin kuin OKM:n oppimisanalytiikan jaoston toimintaa.

Lisäksi oppimisanalytiikan käyttöönottoa suunnittelevan koulutuksen järjestäjän monialaisen tiimin kannattaa hakeutua täydennyskoulutuksiin ja muihin oman osaamisen kehittymistä tukeviin ammatillisen koulutuksen verkostoihin.

Kategoriat
Blogi Tuotokset

Data opiskelijan tukena -hankkeen yhteenvedot

Data opiskelijan tukena -hankkeessa on tuotettu posterimuotoisia yhteenvetoja oppimisanalytiikan käytön ja käyttöönoton edistämiseksi toisen asteen oppilaitoksissa. Näitä yhteenvetoja on kehitetty hankkeen aikana ja niihin on kysytty hankkeen ulkopuolisilta henkilöiltä kommentteja. Tässä blogikirjoituksessa nämä yhteenvedot esitellään tiiviisti. Yhteenvetoja on yhteensä viisi kappaletta

  1. Oppimateriaalin tuottajan abc
    • Yleisiä ohjeita oppimisanalytiikan käyttöön ja opiskelijan näkökulman huomioimiseen,
  2. Opettajan näkökulma – Oppimisanalytiikan oppimiskäsitykset
    • Oppimisanalytiikan käyttöä ja vaikutuksia viiden eri oppimiskäsityksen näkökulmasta
  3. Opiskelijan näkökulma – Oppimisanalytiikan oppimiskäsitykset
    • Viisi eri oppimiskäsitysta opiskelijan näkökulmasta
  4. Tiedon turvallinen käyttö opettajan näkökulmasta
    • näkökulmia turvalliseen käyttöön ja siitä viestimiseen
  5. Tiedolla ohjaaminen analytiikan avulla
    • näkökulmia tiedolla ohjaamisen, tiedon tulkintaan ja opiskelijan tarpeisiin, myös huoltajan ja hallinnon näkökulmasta

Oppimateriaalin tuottajan ABC

Toisen asteen ammatillisessa koulutuksessa on monia mahdollisuuksia hyödyntää oppimisanalytiikkaa. Usein hyödyntäminen kuitenkin vaatii oppimisanalytiikan huomioimista jo suunnitteluvaiheessa.
Erilaiset järjestelmät vaativat myös erilaisia toimenpiteitä ja antavat myös erilaisia mahdollisuuksia oppimisanalytiikan käyttöön.
Oppimista tukevista menetelmistä oikea-aikainen ja oikeanlainen palaute on tärkein, tähän oppimisanalytiikka antaa monenlaisia mahdollisuuksia. Opiskelijan näkökulma on kuitenkin kaikkein olennaisin, parhaimmillaan oppimisanalytiikka mahdollistaa opiskelijalle opintojen etenemisen sujuvan seurannan ja antaa opiskelijalle saavutettavan tavan seurata omien tavoitteiden täyttymistä. Ammattillisen koulutuksen erityispiirteet, kuten mahdollinen työsalityöskentely ja simulaattorioppiminen on tärkeää ottaa mukaan oppimisanalytiikan käyttöön.

Oppimisanalytiikan oppimiskäsitykset – opettajan näkökulma

Oppimisanalytiikan oppimiskäsitykset yhteenvedon tarkoituksena on keskittää huomio oppimiseen ja siihen liittyviin käsityksiin oppimisanalytiikan näkökulmasta. Mikään oppimiskäsitys ei ole toista parempi, kaikille on aikansa ja paikkansa ja kaikissa on hyvät ja huonot puolensa. Jokainen oppimiskäsitys myös ohjaa tietynlaisten tehtävien ja tavoitteiden äärelle, joita pyritään oppimisanalytiikan keinoin tuomaan näkyviksi. Datan ja analysoidun tiedon käyttäjä muuttuu oppimiskäsityksen mukaan. Osittain näiden oppimiskäsitysten mukaiset oppimisanalytiikan käyttötavat ovat ideaalimaailmaan piirrettyjä tavoitteita, todellisuudessa ei ole vielä käytössä niihin taipuvia järjestelmiä. Tämä ei estä käytön suuntaamista tätä ideaalitilannetta kohti.Valittuun oppimiskäsitykseen vaikuttaa aiheen lisäksi myös oppijan omat kyvyt ja lähtötaso.

Oppimisanalytiikan oppimiskäsitykset – opiskelijan näkökulma

Oppimisanalytiikan oppimiskäsitykset yhteenvedossa tarkastellaan opiskelijan näkökulmaa. Erityistä huomiota kiinnitetään siihen, millaisia tehtävätyyppejä eri oppimiskäsityksien kohdalla yleensä käytetään, mikä on tavoite ja minkälaisia hyviä ja huonoja puolia kyseiseen oppimiskäsitykseen liittyy. Samalla kiinnitetään opiskelijan huomiota oppimaan oppimisen taitoihin ja siihen, miten eri oppimiskäsityksien hyödyntäminen kehittää erilaisia taitoja ja palvelee erilaisia tavoitteita.

Tiedon turvallinen käyttö opettajan näkökulmasta

Oppimisanalytiikan hyödyntämiseen liittyy aina turvallisuuden näkökulma. Tässä yhteenvedossa kerrotaan tärkeimpiä huomioitavia asioita tiedon säilyttämisen, käsittelyn ja oikean tulkinnan kannalta. Turvallisuus ei ole pelkkää tietoturvaa, se on olennainen osa myös opintojen ja tehtävien suunnittelua. Se pitää huomioida tehtävänantoja tehtäessä ja vastauksia tulkitessa. Esimerkiksi työssä oppiminen aiheuttaa usein turvallisuuden kannalta huomioitavia asioita, miten työpaikan asioista ohjataan kertomaan ja millaisia kysymyksiä asetetaan. Oleellinen osa turvallisuutta on myös oppimisanalytiikan käytöstä viestiminen ja sen miettiminen, milloin ja miten tuloksista kannattaa viestiä opiskelijoille. Samalla tulee huolehtia myös, että opiskelijoille kerrotaan avoimesti oppimisanalytiikan käytöstä ja sen hyödyntämisen mahdollisuuksista.

Tiedolla ohjaaminen analytiikan avulla

Oppimisanalytiikka tarjoaa monia mahdollisuuksia tiedolla ohjaamiseen. Edellytyksenä on käytettävän analytiikkatiedon tarkoituksenmukaisuus ja tiedon tulkitseminen oikein. Olennaista tiedolla ohjaamisessa on opiskelijan tarpeiden huomioinen, osaamisen hankkiminen vaatii selkeän ymmärryksen siitä, millaista osaamista vaaditaan ja miten sen voi saavuttaa. Yhteenvedossa on myös ohjeita hallinnolle, huoltajille ja opiskelijan ohjaajalle. Ohjaaja voi olla opettajan lisäksi esimerkiksi työnohjaaja tai opintojen ohjaaja. Olennaista on kohderyhmän tarvitseman tiedon ja analytiikkatiedon saatavuus, ilman tietoa ei oikein suunnattua ohjausta voi onnistuneesti tehdä.

Lisätietoa DOT-hankkeesta löydät osoitteesta dothanke.fi.

Kategoriat
Tuotokset

Moodle-kurssipohja oppimisanalytiikan käytön näkökulmasta

DOT – Data opiskelijan tukena -hankkeessa kehitettiin mahdollisuuksia oppimisanalytiikan hyödyntämiseen ammatillisessa koulutuksessa. Ammattiopisto Tavastian jo aiemmin käytössä olleeseen yhtenäiseen Moodle-kurssipohjaan on etsitty oppimisanalytiikan käyttöä tukevat asetukset. Ammattiopisto Tavastian Moodlen rakenteeksi on määritelty yksi Moodle-kurssi kutakin tutkinnon osaa kohden. Tutkinnon osan jaottelu moduuleihin ja värikoodaus on sama kuin opiskelijahallinto-ohjelma Wilmassa. Kun opettajat ottavat käyttöön kurssipohjan muuttamatta asetuksia ja kopioivat aktiviteettipohjia muuttamatta asetuksia, oppimisanalytiikan käyttöönotto on helpompaa verrattuna siihen, että kaikki asetukset pitäisi säätää jokaisesta kurssista erikseen kohdalleen. Oppimisanalytiikan käytössä ja tulkinnassa on toki muistettava käyttää harkintaa, ja tarvittaessa pyydettävä asiantuntija-apua asetusten kohdalleen palauttamiseen.

Kategoriat
Blogi Tuotokset

DOT-sanastotyö

Tavoitteena oli koota oppimisanalytiikan käsitteistöä (n. 20 termiä) ja suomenkielisiä määritelmiä ammatillisen koulutuksen kontekstissa liittyen opiskelijan osaamisen kehittymisen tukemiseen erilaisissa oppimisympäristöissä yksilöllisen osaamisen kehittämispolun eri vaiheissa. Työssä ei ole mukana terminologia, joten työ ei noudattanut standardeja. Työssä ei laaditu käsitekaavioita eikä etsitty vieraskielisiä termivastineita. Harmonisointi kaikkiin koulutusasteisiin sopivaksi jää OKM:n OKSA-työryhmälle ja analytiikkajaokselle.

DOT-hankkeessa oli kaksi kokenutta sanastotyöntekijää: Riikka Lahtela OSAO:sta ja Tomi Valanne Careeriasta. Heidän lisäkseen työhön osallistui tiiviisti Suomen eOppimiskeskuksen edustajia ja vaihteleva joukko hankeverkoston muiden oppilaitosten edustajia. Kaikilla oli mahdollisuus kommentoida sanastotyön kimurantteja osioita hankkeen Teams-keskustelussa.

Sanastotyöstä voi lukea lisää Sanastokeskuksen sivuilta >>

Sanasto luovutettiin kesällä 2021 Opetus- ja kulttuuriministeriön oppimisanalytiikan jaokselle, joka alkoi 9/2022 jatkotyöstää ja harmonisoida sitä. Työtä voi seurata täällä >>

Kategoriat
Blogi Tuotokset

Oppimisanalytiikan käyttöönoton vaiheet

Teksti: Riikka Lahtela, Jarno Haapaniemi ja Anu Konkarikoski

Oppimisanalytiikan käyttöönotto vaatii aina yhteistyötä johdon, opetushenkilöstön  ja IT-järjestelmäosaajien, prosessinomistajien sekä tietosuoja-asiantuntijoiden kesken. On viisasta katsoa nykyjärjestelmiä kauemmas tulevaisuuteen, jotta vaikkapa opiskelijan itse itselleen muokkaamat analytiikkatiedon näkymät ja MyDatan käyttö oppilaitoksen ulkopuolisissa ohjelmistoissa ovat tekniikan kehityksen myötä aikanaan mahdollisia.      

Jotta kertyneestä ja yhdistellystä datasta voidaan tehdä luotettavia johtopäätöksiä, datan on oltava hyvä- ja tasalaatuista. Oppimisjärjestelmien käyttäjien pitää ymmärtää, miten eri asetusten muutokset vaikuttavat datan kertymiseen. On syytä myös rajata datan kerryttäminen kohtuulliseksi, sellaisiin datapisteisiin, joita tarkastelemalla oppimisprosessin etenemistä voidaan seurata ja tukea.

Analytiikkatiedon tulkitsijoiden pitää syvällisesti ymmärtää, mitä kyseiset tiedot tarkoittavat ja mitä ne eivät tarkoita. On myös hyvä rajata kerättävien datapisteiden määrää.

Tällä hetkellä harvalla koulutuksen järjestäjällä on mahdollista yhdistellä eri järjestelmien tuottamaa tietoa automaattisesti. Kannustamme kuitenkin aloittamaan analytiikan hyödyntämisen valmistelut ja kartuttamaan osaamista.

Rautalankamallin pohja

Oheisessa taulukossa on Oppimisanalytiikka ja tiedolla johtaminen -koulutuksen puitteissa Riikka Lahtela (OSAO) ja Jarno Haapaniemi (Sasky) yhteistyössä tekemän oppimisanalytiikan käyttöönottamiseen ja käyttämiseen ns. rautalankamallin ammatillisen koulutuksen järjestäjille. Mallin ensimmäinen versio valmistui maaliskuun 2021 lopussa. Tekijät ovat jakaneet tiedoston CC-lisenssillä, mikä tarkoittaa, että muokatut ja edelleen kehitetyt versiot on saatettava muidenkin analytiikkaa kehittävien tietoisuuteen esim. Avointen oppimateriaalien kirjaston aoe.fi kautta.

DOT-hankkeen päättyessä vuoden 2021-22 vaihteessa ovat alkamassa OKM:n rahoittama ammatillisen koulutuksen Omnian koordinoima kokonaisarkkitehtuuri- ja Helsingin kaupungin koordinoima oppimisanalytiikan laaja verkostohanke. Suosittelemme seuraaman näiden hankkeiden työtä samoin kuin OKM:n oppimisanalytiikan jaoston toimintaa.

Kategoriat
Blogi

Älykelloanalytiikan hyödyntämistä oppimisanalytiikan suosituksia rakennettaessa

Aktiivisuusrannekkeet ja älykellot ovat jo arkinen osa elämäämme ja toivomme oppimisanalytiikan siirtyvän samaan joukkoon lähivuosien kuluessa.

Älykello kerää valtavasti dataa: askeleet, suoritukset (kesto, etäisyys, sijainti jne.), syke, positiivinen ja negatiivinen stressi, uni, kalorit, valon avulla ihosta mitattu happisaturaatio (pulssioksimetria) ja jopa ekg. Kellon keräämän datan perusteella puhelinsovellus antaa esim. hengitysohjeita stressitilanteessa, suosituksia nukkumaanmenosta, ruokailusta ja jopa avun kutsumiseen hätätilanteessa. Käyttäjään liittyvää dataa voidaan täydentää myös älysormusten, -sukkien ja esim. patjan alle laitettavien anturien mittaustulosten sekä muiden sovellusten yhteiskäytön avulla.

Garmin Connect -sovelluksen ohjenäkymä kertoo, miten stressiä ja lepoa mitataan sykevaihtelun avulla.
Kuvakaappaus Garmin Connect -sovelluksesta.

Datan avulla saa kannustavia viestejä tavoitteiden saavuttamisesta –  ja suosituksia parantaa toimintaansa saman tien. 

Sovellus ilmoittaa, että käyttäjä on voittoputkessa askeltavoitteensa suhteen.
Kuvakaappaus Garmin Connect -sovelluksesta.
Sovellus kannustaa kävelemään lisää, jotta käyttäjä saavuttaa tavoitteensa. Kaksi ympyräkuviota visualisoivat päivän ennakoidun kokonaisaskelmäärän (4000) sekä todellisen, saavutetun askelmäärän (864).
Kuvakaappaus Garmin Connect -sovelluksesta.

Puhelinsovelluksessa voi verrata omaa dataansa muiden vastaavien käyttäjien dataan. Se myös kannustaa nostamaan tavoitteiden rimaa maltillisesti.

Sovellus kertoo pylväsdiagrammien ja tekstin avulla, että käyttäjä kerää enemmän askelia kuin 22 % muista käyttäjistä ja enemmän nukkumisaikaa kuin 16 % muista käyttäjistä.
Kuvakaappaus Garmin Connect -sovelluksesta.

Dataa on mahdollista tuoda haluamiinsa muihin sovelluksiin, mikä mahdollistaa sen vielä laajemman yhdistelyn vaikkapa oppimiseenkin.

Toisaalta älykellolta jää keräämättä kunnon kannalta olennaista tietoa kuten juoksuun, pyöräilyyn tai kuntosaliin liittyvät suorat terveysvaikutukset. Tämä saattaa kannustaa valitsemaan vain niitä lajeja, jotka parhaiten kerryttävät älykellon dataa. Maailmalta tunnetaan myös esimerkki Garmin-brändin palveluiden useamman vuorokauden katkoksesta: liikunnan määrä laski monella radikaalisti. Oman vastuun ulkoistaminen tietokoneohjelmalle ei tässä tilanteessa koitunut liikkujan hyödyksi. Kaikkien dataa hyödyntävien on hyvä olla tarkkana myös mittausten mahdollisista virheistä ja epätäydellisyyksistä ja jatkaa edelleen myös omien aivojen käyttöä.

Vastaavasti myös erilaiset oppimisen järjestelmät keräävät monipuolisesti erilaista dataa käyttäjistään: askelista kohti kokonaisten tavoitteiden haltuunottoa, lokitietoja aktiivisuudesta järjestelmissä eri vuorokaudenaikoina tai vaikkapa simulaattorisuoritusten asteittaisesta kehitymisestä. Analytiikan avulla data voi tarjota älykellon kaltaisia näkymiä opintojen etenemiseen. Missä olen hyvä? Missä kaipaan vielä harjoitusta? Miten olen kehittynyt? Parhaimmillaan oppimisanalytiikan visualisoinnit motivoivat älykellon lailla oppijaa eteenpäin opintopolulla.

Kategoriat
Blogi

Mitä ammatilliset opettajat oppimisanalytiikalta haluaisivat?

Kevään 2020 aikana DOT-hankkeessa päästiin haastattelemaan opettajakuntaa oppimisanalytiikan käytöstä. Tarkoituksena oli haastattelun muodossa sekä vahvistaa yleistä käsitystä mitä oppimisanalytiikalla tarkoitetaan että pohtia yhdessä, mihin kussakin hankeorganisaatiossa oppimisanalytiikkaa voitaisiin käyttää.

Haastatteluihin saimme mukaan sekä oppimisanalytiikan noviiseja että pidempään kehitystyötä tehneitä. Hankkeen opettajilla on käytössä lukuisia sähköisiä työkaluja ja tietoa kertyy moneen järjestelmään. Oppimisympäristöistä Moodle ja ItsLearning ovat yleisimmät käytössä olevat ympäristöt oppilaitoksen valintojen mukaisesti. 

Haastatteluissa tuli selvästi ilmi opettajien lähtökohtaiset erot. Yhteisten tutkinnon osien ja ammattiaineiden opettajien opetustavat ovat erilaisia ja opetukseen käytetään myös hyvin erilaisia välineitä. Osaaminen osoitetaan eri tavalla ja näin ollen myös dataa osaamisen karttumisesta kertyy ainekohtaisesti eri tavalla. Osaamisen karttumisen lähtökohdasta matemaattiseen osaamiseen liittyvää data on kovin erilaista kuin käytännön kondiittori- tai hitsausopinnoissa. Eikä niitä kyllä kannata sinänsä ehkä verratakaan toisiinsa vaan koittaa löytää erilaisita oppimistapahtumista niille sopivimmat käytännöt. 

Kautta linjan kaikissa oppilaitoksissa suuret linjat olivat samansuuntaiset. Oppimisanalytiikan nähtiin olevan hyötyä:

  • Opintojen etenemisen seuraamisessa
  • Harjaantumisen seuraamisessa
  • Resurssien kohdentamisessa
  • Opetuksen ja oppimateriaalien kehittämisessä

Ohjauksen näkökulmasta pohdittiin, mikä tällä hetkellä käynnistää ohjausprosessin ja miten analytiikka voisi tässä auttaa. Tyypillisesti opettajan huomion kiinnittävät palauttamattomat tehtävät, poissaolot koulusta, yhteydenotto harjoittelupaikasta tai tavallisesta poikkeava käytös. Toisaalta kaivattiin tapoja rakentaa yksilöllisiä polkuja nopeasti eteneville.

Yhteisessä keskustelussa pohdittiin olisiko ohjaustilanteita ja -tarvetta mahdollista ennakoida datan avulla etukäteen. Samalla pohdittiin missä tilanteissa automatiikkaa voitaisiin hyödyntää palautteenannossa ja ohjauksessa. Kysymyksiä herätti myös millaisia taitoja etukäteen ennakointi vaatisi opettajalta, ohjaajilta ja erityisesti opiskelijalta. 

Oppimisanalytiikkaan liittyy paljon termejä ja käsitteitä, jotka menevät ristiin rastiin ePerusteiden, arkikielen ja teknisissä ympäristöissä käytettyjen termien kanssa. Jo niinkin yksinkertainen termi kuin “kurssi” tarkoittaa eri asiaa eri paikoissa. Ammatillisessa koulutuksessa “kurssi”-termiä ei käytetä, mutta sähköiset oppimisympäristöt taas sujuvasti rakentuvat kurssien, jaksojen, moduulien ja niiden osien ympärille. Tämä terminologinen sekamelska hankaloittaa järjestelmissä valmiina olevien oppimisanalytiikka-työkalujen käyttöä. Osa opettajista toivoi käyttöönsä sellaisia työkaluja, jotka jo ovat olemassa, mutta niitä ei vain oltu löydetty tai edes kuultu niiden olemassa olosta. 

DOT-hankkeessa meidän on tarkoitus saada jo olemassa olevat analytiikkatyökalut käyttöön – niiltä osin kuin ne opettajia palvelevat sekä löytää uusia tapoja koota ja hyödyntää dataa. Careeria rakentaa omaa analytiikkapohjaista työpöytäänsä ja opetusmateriaalia rakennetaan analytiikkaa silmällä pitäen ja opettajien oppimisanalytiikkaan ja datan hyödyntämiseen liittyviä tietoja ja osaamista vahvistetaan. 

Kevään aikana oli tarkoitus haastatella myös opiskelijoita, mutta tämä siirtyi alkusyksyyn. Opiskelijoiden kanssa keskustelemme heidän näkemyksistään datan käytöstä sekä toiveista siitä, missä tilanteissa he kaipaisivat opettajan ohjausta ja milloin esimerkiksi tekoälyyn pohjautuva ohjaus olisi riittävää. 

Näistä pääsemme sitten yhdessä Turun yliopiston Oppimisanalytiikan keskuksen kanssa pohtimaan dataan pohjautuvia ohjausprosesseja ja jatkamaan datan käytön hyödyntämisen tekemistä ihan tavalliseksi arjen osaseksi.

Kaisa Honkonen, toiminnanjohtaja, Suomen eOppimiskeskus ry

Kategoriat
Blogi

Oppimisanalytiikan sanastotyö on käynnistynyt

Olemme kevään aikana käynnistäneet DOT-hankkeessa oppimisanalytiikkaan liittyvän sanastotyön. Tavoitteenamme on koota oppimisanalytiikan käsitteistöä ja määritelmiä ammatillisen koulutuksen kontekstissa liittyen datan hyödyntämiseen opiskelijan osaamisen hankkimisen tukemisessa erilaisissa oppimisympäristöissä ja yksilöllisen opintopolun eri vaiheissa.

Sanastotyön alustavana tavoitteena on koota n. 20 termiä, joille etsitään suomenkieliset määritelmät. Sanastotyössä ei ole mukana terminologia, joten työ ei noudata standardeja. Työssä ei laadita käsitekaavioita eikä etsitä vieraskielisiä termivastineita. Työn harmonisointi kaikkiin koulutusasteisiin sopivaksi jää OKM:n OKSA-työryhmälle ja analytiikkajaostolle, joiden kanssa pyrimme vuoropuheluun jo sanastotyön aikana.

Miksi oppimisanalytiikan sanastoa tarvitaan?

Koulutuksen järjestäjillä on käytössä eri digioppimisympäristöjä, sovelluksia ja laitteita, joihin kertyy oppimisanalytiikan kannalta mielenkiintoista dataa. Oppimisanalytiikan käsitteistö on kuitenkin hajanainen eikä siihen liittyvien tietojen yhteentoimivuus toteudu aina organisaatioiden sisälläkään. Yhteisesti sovittua ja määriteltyä oppimisanalytiikan sanastoa tarvitaan, jotta tietojen yhteentoimivuus eli tietojen hyödyntäminen ja vaihto eri tietojärjestelmien välillä mahdollistuu siten, että tietojen merkitys ja käytettävyys säilyvät.

Kirjoittaja: Riikka Lahtela, OSAO