Webinaari 6.4.2018

2. Jatkoa 25.1.2018 pidetylle
webinaarille...

3. Oppimisanalytiikkajärjestelmien
kartoituksen tuloswebinaari
Lehtori Anssi Gröhn
Karelia-
ammattikorkeakoulu
anssi.grohn@karelia.fi

4. Sisältö
• Mihin eAMK-hankkeen tavoitteisiin kartoitus vastaa?
• Miten kartoitus toteutettiin?
• Mitä järjestelmiä kartoituksessa oli mukana?
• Mitä tuloksia saatiin?
• Tekniset ratkaisut
• Aktiivisuuden seuranta
• Tiedon esittäminen
• Oppimisen ongelmien havainnointi ja
esittäminen
• Oppijan ohjaaminen, vahvuuksien ja
heikkouksien tunnistaminen
• Mihin eAMK-hankkeessa suunnataan
oppimisanalytiikassa tämän jälkeen?

5. Mihin eAMK-hankkeen tavoitteisiin
kartoitus vastaa?

6. Mihin eAMK-hankkeen
tavoitteisiin kartoitus vastaa?
• Ammattikorkeakoulupedagogiikan digitalisaatio
• Oppimisanalytiikka toimii digiohjauksen tukena
• Laajempi tavoite
• Tuottaa vaatimusmäärittely
ammattikorkeakouluille suunnattua
oppimisanalytiikkajärjestelmän ominaisuuksia
varten
• Oppimisanalytiikkajärjestelmäkartoitus
• Tuottaa tietoa vaatimusmäärittelyä varten
• Oppimisanalytiikkaryhmän tulkinta asioiden
tilasta syksyllä 2017

7. Miten kartoitus toteutettiin?
• Valitsemalla yhteensä kymmenen kaupallista ja ei-kaupallista
järjestelmää tarkasteluun
• Seitsemän eri toimittajaa
• Kartoitimme järjestelmien ominaisuudet
• Pyytämällä järjestelmien toimittajilta esittelyt kysymyspatteristoon pohjaten
• Tarkentavilla kysymyksillä jälkikäteen
• Ristiintaulukoimalla vastaukset
• Tuloksista on koostettiin raportti tammikuussa 2018

8. Mitä
järjestelmiä
kartoituksessa
oli mukana?
• ItsLearning
• LOUHI
• Claned
• YipTree
• ViLLE
• Intelliboard
• Blackboard Analytics Solutions
• Blackboard Intelligence
• X-Ray Analytics
• Blackboard Predict

9. Entäpä tulosten luotettavuus?
• Otoskoko ei sinällään massiivinen, vain seitsemän eri toimittajaa.
• Aineiston valinta ei mitenkään systemaattinen
• Kysymyspatteristo on ollut, mutta ei sinällään varmistettu
täsmällisiä vastauksia kaikkiin kysymyksiin
• Otokseen on sisällytetty erilaisia järjestelmiä, edustaa käytössä
olevia järjestelmiä hyvin tässä mielessä
• Räätälöidyt ja yleiskäyttöiset
• Tuloksena on siis esiselvitys, jonka pohjalta tulosten
tarkentaminen on helpompaa jatkossa.

10. Mitä tuloksia
saatiin?

11. Tuloksista yleisesti
• Ominaisuuksien ristiintaulukointi paljasti monia
yhteneväisyyksiä
• Saimme kuvan perusominaisuuksista, jotka
pitäisi olla oppimisanalytiikkajärjestelmässä
• Ominaisuudet on jaoteltavissa
• Tiedon jakamiseen / näkyvyyteen
• Aktiivisuuden seurantaan
• Oppimisen ongelmien havainnointiin ja
esittämiseen
• Oppijan ohjaaminen, vahvuuksien ja
heikkouksien tunnistaminen
• Käytettyihin teknisiin ratkaisuihin

12. Tulokset – tiedon
jakaminen ja näkyvyys
• Kolme tasoa
• Oppijalla on pääsy omaan dataansa
• Oma edistyminen kokonaisuutena,
tietyllä opintojaksolla, tietyssä
tehtävässä, palautettavat tehtävät,
tehdyt ja tekemättömät tehtävät
• oppimistulokset ja niiden muutos
• Opettajalla pääsy kurssiensa ja siellä olevien
oppijoiden dataan
• Hallinnoija näkee kaiken datan
• Esimerkiksi tutkinnon tasolla
• Sallittava sama datan esittäminen
oppijoille ja opettajille

13. Tulokset – aktiivisuuden seuranta
• On seurattava
• verkkosivujen latausmääriä sekä
ajoitusta
• sivustolla vietettyä aikaa
opetusmateriaalin parissa
• tehtävien palauttamisesta aloitusaikaa,
työstöön kuluvaa aikaa, palautusaikaa
saavutettuja arvosanoja, sekä
palautusten puuttumista.
• materiaalien opiskelua
• sosiaalista aktiivisuutta
• etenemistä opintojakso- ja
tutkintotasolla

14. Tulokset – oppimisen ongelmien havainnointi
ja esittäminen
• Oppimisen ongelmien havainnoinnin ja esittämisen
on hyödynnettävä
• Tehtäväpalautustietoa
• Aktiivisuustietoa
• Edistymisnopeustietoa (viivästymiset)
• Suoritustulostietoa (arvosanat verrattuna
aiempiin)

15. Tulokset – oppijan ohjaaminen,
vahvuuksien ja heikkouksien
tunnistaminen
• Tarkastelee oppijoita yksilöinä
• Tarkastelee oppijoita ryhmänä
• Tuotettava opintojaksokohtainen analyysi
• Tuotettava substanssikohtainen analyysi
• Tuotettava tietoa ohjaajalle, joka tekee päätökset mitä tehdä
• Sisällettävä oppimispolkuja
• Annettava suosituksia etenemisestä (vaativammat tai
helpommat tehtävät ja materiaalit)
• Annettava suosituksia vertaistuen hakemista
oppimispolkujen perusteella

16. Tulokset – tekniset
ratkaisut
• Kaksi teknisten ratkaisujen päätyyppiä
• Järjestelmä on oppimisympäristö
• Järjestelmä käyttää oppimisympäristön dataa
• Mahdollistettava tiedon yhdistäminen muista järjestelmistä
• Oltava integroitavissa oppimisympäristöön
• Tuettava mobiilikäyttöä
• Esitettävä tiedot visuaalisesti, värein, kaavioin
• Huomioitava EU-GDPR
• Tiedon käyttöoikeuksien hallinta käyttäjällä
• Tietojen siirrettävyys eri järjestelmien välillä

17. Mitä voidaan
lukea rivien
välistä?

18. Ratkaisut ovat
räätälöityjä
• Tietylle kohderyhmälle, korostettu tiettyjä
toimintatapoja
• "Kaikkien kaveri ei ole kenenkään kaveri"
• Visuaalisuus on kaikissa järjestelmissä tärkeä
osa
• Värit, kaaviot - näissä hyödynnetään
kohderyhmien erityispiirteitä
• Peruskoulutaso
• sarjakuvamaiset värit, muodot,
symbolit käyttöliittymässä
• Ylempi taso
• Vaikutteita sosiaalisen median
käyttöliittymäratkaisuista

19. Aktiivisuuden seuranta
tutkinnon laajuudelta on
merkittävä asia
• Ohjauksen kannalta varsin tärkeä
ominaisuus!
• Näkymä etenemiseen usealla
opintojaksolla samanaikaisesti
• Opinto-ohjaajan ei tarvitse kahlata yksittäisiä
tehtäviä ja suorituksia läpi useasta työtilasta

20. Tehtävät on suunniteltava
tuottamaan dataa
analytiikkaa varten
• Oppijoiden ongelmien havaitseminen
• Tehtäväpalautukset keskeisessä osassa
• Myös muita vaiheita hyödynnetty
• Muutokset palautusajoissa, saavutetuissa
arvosanoissa keskiarvoon nähden
• Huomioitava ajoitus ja sisällöt
• Esimerkiksi yksi koostava tehtävä kurssin
lopussa ei välttämättä tuota riittävästi
dataa kurssin alkupuolelta

21. Vertailutietoa vai ei?
• Ryhmän tilanteen (esim. arvosanojen
keskiarvo) esittäminen oppijoille
oltava valinnainen
• Oppijoiden edistymisen esittämiseen
ryhmän keskiarvoon nähden on kaksi
koulukuntaa
• Nähdään haitallisena oppimiselle
pitkällä tähtäimellä, tai
• Nähdään etuna oppimiselle
• Vastaavat erot myös oppijoiden
suhtautumisessa!

22. Järjestelmät eivät vielä korvaa
ohjaajaa
• Oppijan ohjaaminen, vahvuuksien ja heikkouksien tunnistaminen
• Tulkitaan järjestelmissä aihealuekohtaisesti tai
opintojaksokohtaisesti
• Ohjaamiseen ei ole olemassa yhtenäistä lähestymistapaa
• Vaatii ohjaajan, tai
• Tarjoaa automatisoitua ohjausta, tai
• Suosittelee vertaistukea
• Vallalla oleva automatisointimenetelmä on oppimispolut
• tarjoavat helpompia tai vaikeampia tehtäviä osaamisen
mukaan
• Rakenteita oppijoiden kannustamiseen olemassa, mutta vaikutuksista
ei selkeää tulosta toistaiseksi

23. Mihin tästä ponkaistaan?

24. Emme jää toki tähän
• Oppimisanalytiikkakokeilut
pääsevät alkuun
• Eri järjestelmien
käyttöönotto AMKeissa
• Vaatimusten tarkentaminen
kokeilujen jälkeen
• Digiohjauksen ja
oppimisanalytiikan yhteistyö
syvenee
• Selvitämme tarkemmin
miten ohjausta voidaan
käytännössä tukea
oppimisanalytiikan avulla
• Oppimisanalytiikan
koulutuspakettien luominen
• Oppimisanalytiikkayhteisö
• Osaamismerkit!

25. Oppimisanalytiikan evoluutio?
Toistaiseksi kuljetaan neljällä raajalla oppimisanalytiikassa
Tulosten näkyväksi
tekeminen
Tulosten
ennustaminen
Oppimiskäsitystä
tukevien asioiden
mittaaminen?
Oppimisprosessin näkyväksi tekeminen
pedagogisten mallien avulla?
Ohjaustarpeen yksilöllinen
ennustaminen
pohjautuen pedagogisiin
malleihin?
2018-2020

26. Yhteenveto
• Oppimisanalytiikkajärjestelmien yhteisten
ominaisuuksien kartoitus
• Seitsemän eri toimittajaa mukana
• Tulokset keskittyivät
• Tekniset ratkaisut
• Aktiivisuuden seuranta
• Tiedon esittäminen
• Oppimisen ongelmien havainnointi ja
esittäminen
• Oppijan ohjaaminen, vahvuuksien ja
heikkouksien tunnistaminen
• Oppimisanalytiikan työ jatkuu
digiohjauksen tukemisessa

27. Kiitos mielenkiinnosta!
Kysymyksiä, kommentteja?
anssi.grohn@karelia.fi