Kasvanut verkko-opetuksen määrä muuttaa sekä opiskelijan että opettajan roolia. Kun opettajan ja opiskelijan kasvokkaiset kontaktit harvenevat, opiskelijalta vaaditaan enemmän itseohjautuvuutta, kykyä asettaa itsenäisesti oppimistavoitteita sekä seurata ja varmistaa omaa oppimistaan. Opettajan tehtävä puolestaan on rakentaa prosessi, joka tukee opiskelijan yksilöllistä tavoitteen asettamista. Lisäksi opettajan tulisi voida tunnistaa, missä kohtaa opiskelija tarvitsee tukea ja vuorovaikutusta. Molemmat tarvitsevat tukea oppimisen seurantaan ja palautteen antoon. Tukea voi saada oppimisanalytiikasta, esimerkiksi aktiivisuustiedoista ja edistymisen seurannasta. (Aksovaara & Koskinen, 2019)

Aktiivisuustietojen avulla opiskelija voi arvioida omaa työpanostaan tai miten aktiivisuus on vaikuttanut tehtävistä saatuihin arvosanoihin. Automaattisesti kertyvien aktiivisuustietojen lisäksi opiskelijan itsensä tuottamaa dataa voidaan puolestaan kerryttää mm. erilaisilla alku- ja loppukartoituksilla ja tehtävillä.  Suoritusten ja oppimisen seurantaan liitettävät pisteiden antaminen, saavutusten ja edistymisen seuranta, tunnustukset ja tulostaulut ovat elementtejä, joita käytetään tyypillisesti pelillistämisessä.

Opetuksen ja siihen liittyvän analytiikan pelillistäminen kannustaa opiskelijoita osallistumaan, aktivoi ja sitouttaa.  Pelillistämisellä tarkoitetaan peleistä tuttujen elementtien mm. rakenteiden ja toimintamallien tuomista ei-pelilliseen ympäristöön. Erityisesti oppimiseen tarkoitetuissa hyötypeleissä viihteellisyyden keinoin osallistutetaan ja sitoutetaan käyttäjää (Saarenpää 2009). Pelillisyyden avulla on mahdollista vaikuttaa opiskelijoiden ajattelu- ja toimintamalleihin. Konstruktiivisen oppimisen tavoin pelillisyys kannustaa ratkaisemaan haasteita ongelmaperusteisesti kokeilemalla eri taktiikoita ja hankkimalla tietoa ongelman ymmärtämiseksi ja ratkaisemiseksi (Hakala 2017). Pelillistäminen voi myös ohjata opiskelijaa yksilöllisille oppimispoluille. Alkukartoituksesta heikot tulokset saaneet voidaan ohjata tekemään lisätehtäviä ja hyvät tulokset saaneet ohittamaan nämä. Visualisointi on osa pelillistämistä. Oppimisen ja edistymisen seurannan visualisointi nopeuttaa tilanteen hahmottamista ja tekee analytiikasta helpommin ymmärrettävää niin opiskelijalle kuin opettajallekin. Oppimisanalytiikka siis linkittyy luontevasti pelillisyyteen ja pelillistämisen elementeillä on mahdollista lisätä niin oppimisen mielekkyyttä kuin helpottaa oppimisen arviointia.

-Mervi Vähätalo

Lähteet:

Aksovaara, S. & Koskinen, M. 2019. Lähtökohtia oppimisanalytiikalle osaamisen kehittämisen tukena. APOA -hankkeen osajulkaisu.

Hakala, J. 2011. Pelillisyys voi parantaa maailmaa. Aikalainen http://aikalainen.uta.fi/2011/02/18/pelillisyys-voi-parantaa-maailmaa/  Hakupäivä 2.4.2020

Saarenpää, H. 2009. Johdatusta oppimispelien ja pelaamalla oppimisen maailmoihin. pelitieto.net. https://pelitieto.net/oppimispelit-ja-hyotypelaaminen/ Viitattu 2.4.2020

Oleellista tutkimusta kuin tutkimusta tehdessä on oikeiden menetelmien käyttäminen. Nyt muutamat tutkimukset hankkeen nimissä tehneenä olenkin paljon törmännyt kvalitatiivisten ja kvantitatiivisten tutkimusmenetelmien ja -strategioiden laadullisiin kriteereihin. Mikä siis tekee tutkimuksesta hyvän? Ei voida pelkästään ajatella, että selvitetään jotain aihetta ilman kattavaa perustietoa tästä, heitetään gallup vastattavaksi vartin rustauksella tai muuta perätöntä. Kun tutkimuksen aihe on tiedossa ja tullut tutuksi, voidaan tämän ympärille muodostaa tutkimusongelmia, joilla lähtökohtaisesti ratkotaan jotain aiheessa todettua tiedonpuutetta tai toiminnallisuuden vajetta. Halutaan lisää tietoa aiheesta, tehdään siis selvitys tutkimuksen nimissä. Halutaan selvittää aiheen sovellutuksia, tehdään siis käytännön tutkimusasetelmia. Tutkimuksessahan kuitenkin tutkimusongelmiin vastaaminen pitää aloittaa kysymällä, miten.

Nykyisessä tutkimuksessamme keskitymme pitkälti selvittämään oppimisanalytiikan sovellutuksen reunaehtoja ja tätä varten tarvitsemme paljon dataa ja taustatietoja. Ja koska aiheemme käsittelee paljon oppimisanalytiikan pedagogista puolta, täytyy projektissa kerryttää paljon opetuksellisesti relevanttia käyttäjäkokemusdataa. Esimerkiksi 2019 tutkimusjulkaisumme ympärillä teimme kattavia kyselyitä sekä hankepilottiemme osallistujaopiskelijoille, -opettajille että hankkeeseen kuulumattomille osapuolille saadaksemme aikaan mahdollisimman suuren datapotin, jota käsitellä satunnaisotannallisena joukkona opetusympäristöä edustavista yksilöistä.

Kyselyä tehdessä pitää tietenkin miettiä mitä kysyä ja miten, jotta saadaan oikeanlaista dataa tuotettua. Kysymysten pitää olla yksiselitteisiä eikä ne saa ohjailla vastaajaa. Vastausvaihtoehtona jokin ennalta määritetty asteikko on hyvä, sillä tällöin jokaisella vastaajalla on selkeästi mitattava vastaus ja sama ajatus vastausskaalasta. Kun kysymyksinä on näitä ns. monivalintoja voidaan myös teettää useampia kysymyksiä vastaajalla, sillä näihin on yleensä matalampi kynnys vastata. Kysymyksessä on hyvä myös olla valintaa EOS (en osaa sanoa) vastaava vaihtoehto, sillä vastaajan pakottaminen vastaukseen ei koskaan toimi hyvän tutkimusdatan puolesta. Esimerkiksi Likertin asteikko on hyvä esimerkki.

Tutkimustuloksia ja ITK-päiviä kohti (syksyllä, sillä koronan vuoksi peruuntunut keväältä!)!

-Matias

Opintojaksototeutuksia työstetään vuodesta toiseen jatkuvasti kehittyvässä ympäristössä, jossa jokaisella on oma tyylinsä opettaa, joka näkyy oppimisympäristöjen toteutuksissa. Oppimisalustat tarjoavat paljon erilaisia vaihtoehtoja sisältöjen, rakenteiden ja asetusten osalta, ja kenelläkään ei ole täysin samanlaista opintojaksoa. Kysymykseksi muodostuukin, onko oppimisalustojen opintojaksoihin hyvä luoda jonkinlainen standardi, joka kuvaisi vähimmäisvaatimuksen edellä mainituille? Olisiko aiheellista vaatia esimerkiksi edistymisen seurannan käyttämistä toteutuksissa ja kuinka pitkälle tämän työkalun asetukset pitäisi hioa?

Vähän yli kymmenisen vuotta sitten oltiin vielä sellaisessa vaiheessa digitaalisten oppimisympäristöjen kanssa, että ei oletettu opintojaksototeutuksen rakentuvan tämän ympärille. Ammattikorkeakoulujen enemmän käytännönläheiset toteutukset pyörivät tuolloin pitkälti vielä paperisten läsnäololistojen ja tehtävämonisteiden varassa. Ei katseltu laitteilta samoja ohjeita, ehkä teknisemmillä aloilla jo käytettiin hakupalveluita ratkaisujen löytämiseen, mutta verraten tuota kymmenen vuotta sitten ollutta asetelmaa nykyhetkeen voisiko edessämme pian samankaltainen seuraava vaihe digitaalisten oppimisympäristöjen sisäistämisessä opetukseen? Kun olemme siirtyneet käyttämään varsin kovalla aikataululla käyttämään digitaalisia oppimisalustoja ja luomaan käytänteemme toiminnalle näissä olisi järkevää ajatella, että seuraava askel olisi tehokkuus ja optimointi. Tässä mielessä ajamalla tehostavien työkalujen käyttöä standardoinnin kautta saisimme kaikille toteutuksille seurannan toimimaan kautta oppilaitoksen, dataa kertyisi järjestelmällisesti jatkokäyttöä varten ja olisimme enemmän tietoisempia kaikesta järjestelmissä tapahtuvasta. Opetuksen näkökulmasta jokaisella opettajalla olisi vähintään samat työkalut käytettävissä toteutuksien tekemiseen ja ajan myötä näihin tulisi luonnollisempi ote. Pitkällä tähtäimellä vähennettäisiin koulutustarvetta yksinkertaisista, mutta toimivista vaadituista työkaluista oppimisalustalla.

Kun puhun seuraavasta askeleesta ja siitä, miten opintojaksoja pitäisi jatkossa rakentaa niillä työkaluilla mitä niin paljon oppimisalustat tarjoavat, puhun ns. täydellisestä opintojaksototeutuksesta. Täydellisestä niin, että toteutuksella olevat työkalut toimivat kaikki tarkoitetulla tavalla ja palvelevat sekä opettajaa että opiskelijaa mahdolliseen nähden optimaalisesti. Moodlemme kannalta toimiva opintojakso käyttäisi kaikkia seurannan toimintoja, toimisi oikein opiskelijan, että opettajan näkökulmasta sivun eri tasoilla ja olisi varustettu rinnakkaisiin opetuksen järjestelmiin nähden vastaavilla tiedoilla. Järjestelmäintegraatiot erikseen sitten. Utopiaa mutta myös mahdollista jos kaikki organisaation jäsenet toimivat tavoitteen saavuttamiseksi.

-Matias

Hämeenlinnassa vietetään taas vuosittaista ITK-päivää huhtikuun alussa ja tuonne meiltäkin on posteri tiedossa oppimisanalytiikasta. Aiheenamme on oppimisanalytiikka opiskelijan näkökulmasta ja erot eri korkeakoulumuotojen välillä asenteissa, odotuksissa ja etiikassa. Tarkoituksena on siis mitata hankkeemme opiskelijatyöpajojen teemojen ja näkökulmien pitävyyttä, luotettavuutta ja vaihtelevuutta eri asemassa, korkeakoulumuodoissa ja tilanteissa olevien opiskelijoiden välillä. Tätä varten keräämme keväällä anonyymejä tuloksia tutkimuskyselyihin yksinkertaisella satunnaisotannalla sekä Satakunnan ammattikorkeakoulussa, että kattavammin tutkimuskumppanimme cMOOC-verkko-opintojaksolla. Tuloksista esitämme posterin ensin ITK-päivillä, ja teemme vielä tutkimusjulkaisun myöhemmin keväällä.

Tähän asti meidän hankkeemme on keskittynyt pitkälti valmiuksien ja mahdollisuuksien kartoittamiseen korkeakoulutuksen oppimisanalytiikan käytölle ja työvälineemme ovat olleet pitkälti Gartnerin (2012) ensimmäisen tason kuvailevaa analytiikkaa. Koekäytetty siis mahdollisia dataa esittäviä työkaluja, joihin perustuen tehdään opetusta koskevia päätöksiä. Koska oppimisanalytiikan edistyneemmät tasot ovat pitkälti GDPR-asetuksen myötä hankalia soveltaa, siirrytään myöhemmin tänä vuonna tarkastelemaan vielä profiloinnin kannalta suopeaa toista, selittävää tasoa. Tästä lisää myöhemmin!

-Matias

Matomon käytettävyys on toistaiseksi saavuttanut loppunsa meidän osalta. Kun kesällä 2019 aloitimme Matomon integroinnin tuotannon Moodlemme kanssa, aloimme vastaanottaa dataa oppimisalustalta, mutta vain rajoitetussa määrin. Tätä selvitettiin nyt enemmän ja syyksi ilmaantui koko ajan uusiutuvat selainohjelmistot, jotka pystyvät estämään käyttäjän seurannan perustuen esimerkiksi DoNotTrack –asetukseen uudemmissa Firefox ja Chrome-selaimissa. Tämä DNT on http-protokollan ylätunnisteen asetus, joka lähettää verkkosivuille, analytiikkasovelluksille, mainosverkoille ja lisäosille estosignaalin aktiivisuuden seurannalle. Vaikka tämänkin toiminnon voidaan ottaa pois päältä, on selaimissa silti vielä muita yksityisyysasetuksia oletuksena päällä, jotka tunnistavat Matomon koodin aktivoinnin ja osaavat laittaa tämän automaattisesti estolle. Tämän vuoksi suurin osa seuratuista aktiviteeteista meille tulikin Moodlesta vain vanhentuneista selaimista ja Microsoftin omasta selaimesta. Tämän vuoksi Matomon tehokas käyttö Moodlessa on varsin epätodennäköistä toistaiseksi ja osana oppimisanalytiikan työkalulistaa voimme jättää sen tauolle.

Taustatiedoiksi voimme todeta esimerkiksi, että Moodleen johtavan portaalimme läpi kulkee päivittäin keskimäärin 4000 uniikkia kävijää lähes 10000 käyntikerralla ja Matomo rekisteröi näistä vain minimaalisen murto-osan, 100 uniikkia kävijää ja vajaa 200 käyntikertaa. Vaikka Matomo näiden muutaman osalta toimikin erinomaisesti ja muodosti selvänkin polun heidän aktiviteeteista oppimisalustassamme emme me näin pienellä noin 2-2,5% katteella käyttäjistämme paljoa tee ja oppimisanalytiikan sovellutukset tällä asetelmalla ovat laajemmalla kuin yksittäisellä skaalalla mahdottomia. Mainittakoon myös, että koska Matomolla ei ole samoja päivitysintervalleja kuin selainsovelluksilla, tulevaisuudessa voi Matomo pudota pulkasta kehitystyössä ja tämän applikaatiot jatkossa häipyä tyystin oppilaitoskäytössä meidän muutenkin rajoitetuilla oikeuksilla datan käyttöön ja lainsäädäntöön liittyen, GDPR-asetuksesta puhumattakaan.

Tällä jatketaan!

-Matias