Oppimisanalytiikka voi antaa merkityksellistä tietoa oppimisesta ja opettamisesta

Itä-Suomen yliopistossa on viime vuonna aloitettu oppimista ja opettamista uudella tavalla eteenpäin vievä noin miljoonan euron rahoituksen saanut tutkimusprojekti. Sen tavoitteena on selvittää, miten oppimisanalytiikan avulla voidaan edistää itseohjattua oppimista ja sitä tukevaa pedagogista suunnittelua. Samalla hankkeessa selvitetään, miten oppimisanalytiikan keinoin voidaan tukea oppimisprosesseja ja laadukkaasti kehittää niitä. 

Viimeisten 10 vuoden ajan verkkoympäristöjen tuottajilla on ollut suuri tarve ymmärtää, miten ihmiset toimivat erilaisissa verkkoympäristöissä. Mitä enemmän verkkoa hyödynnetään päivittäisissä toimissa, sitä arvokkaampaa tieto on. Kaupalliset toimijat, kuten Google, tekevät tätä selvitystyötä jatkuvasti.

– Kun puhutaan verkkoympäristöistä opetuksen ja oppimisen kontekstissa, ollaan asian suhteen vielä lapsenkengissä. Vaikka tutkimusta tehdäänkin aiheesta jo paljon, meillä ei vielä ole tarpeeksi tietoa siitä, miten digitaalisia oppimisalustoja ja niistä kerättyä tietoa voitaisiin tehokkaasti hyödyntää erilaisissa oppimisympäristöissä. Ne voisivat kuitenkin olla suuri apu sekä opiskelijalle että opettajalle sekä se ”seuraava askel” oppimis- ja opetusprosessien tutkimuksessa, kertoo hankkeen johtaja, professori Laura Hirsto. 

Helposti ymmärrettäväksi kokonaisuudeksi

Koska verkkoympäristöjä on käytetty opetuksessa jo vuosia, alkaa erilaista dataa oppimisen ja opetuksen prosesseista olla melko paljon. Toisaalta datan säilöminen ja tarkoituksenmukainen käyttöönotto vaatii vielä paljon yhteistä pohdintaa.

– Ja jotta alusta tukisi oppimista ja opettamista sekä pedagogista päätöksentekoa oikealla tavalla, pitäisi sen tarjota myös oikeanlaista tietoa ja sen visualisointia sekä opettajalle että opiskelijalle.

Opiskelijan pitäisi esimerkiksi pystyä näkemään, missä vaiheessa kyseisessä oppiaineessa tai kurssilla ollaan menossa, milloin eri tehtävät pitäisi palauttaa ja mitä sitä ennen pitäisi vielä tehdä. Lisäksi omaa suoriutumista ja suoritustasoa pitäisi pystyä seuraamaan reaaliajassa, jotta jokaisella olisi mahdollisuus halutessaan parantaa heikompia osa-alueita. Lopuksi pitäisi vielä pystyä arvioimaan, sujuiko kokonaisuus tavoitteenmukaisella tavalla, ja missä määrin opittiin tavoitteena olleita asioita tai taitoja.

– Opettajan taas pitäisi pystyä saamaan ajantasaista tietoa siitä, miten opiskelijat etenevät opinnoissa ja annetuissa tehtävissä, mikä tehtävistä tuottaa mahdollisesti vaikeuksia ja millä tasolla niistä suoriudutaan. Jos esimerkiksi näyttää, että joku tehtävä on useammalle opiskelijalle haastava, olisi hyvä pohtia, mihin opetuksessa tulisi siinä kohtaa kiinnittää enemmän huomiota. Samalla epäkohtaan voi halutessaan tarttua heti.

Datan lisääntyessä voidaan myös ymmärtää opiskelijoiden käyttäytymistä. Opettaja voi huomata, että tietynlainen opetus tai toiminta tuottaa tietyille opiskelijoille haasteita tai vastaavasti auttaa heitä tehtävissä eteenpäin.

– Myös jatkokoulutuksia olisi helpompaa räätälöidä ja suositella tarkemmin kohdennetuille ryhmille osaamisen kehittämisen tarpeiden mukaan, Hirsto summaa. 

Kaiken tämän pitäisi vielä olla helposti visualisoitavissa, jotta opettajien ja opiskelijoiden olisi vaivatonta ymmärtää saatua analytiikkaa. Visualisoinnin avulla kummatkin voisivat tehdä helpommin päätelmiä oppimisen ja opetuksen suuntaamisen suhteen.

Eettiset kysymykset taustalla koko ajan

Itä-Suomen yliopiston hankkeessa on nyt edetty käytännön tasolle. Tutkimusta tehdään sekä yliopistossa erilaisilla opintojaksoilla että peruskoulussa.

– Tutkimme yliopiston harjoittelukoulun 5.–6. luokkalaisten parissa oppimisanalytiikan mahdollisuuksia oppilaiden itseohjautuvuuden tukemisessa.

Oppimisanalytiikkaa ja sen tutkimusta ohjaavat eettiset kysymykset. Datan kerääminen tehdään tietosuoja-asetusten antamissa rajoissa, mutta yhä on mietittävä, kuka saa käyttää ja hyödyntää tietoa, kuka sitä voi säilyttää ja kuinka kauan.

– Lisäksi on otettava huomioon se, missä määrin analytiikka ohjaa oppijan käsitystä itsestään oppijana silloin, jos se keskittyy vain suorituksiin ja esimerkiksi suoritusten pisteyttämiseen, Hirsto muistuttaa.

Oppimisanalytiikkaa onkin aiemmin lähestytty paljolti teknisestä näkökulmasta.

– Kasvatustieteilijöinä haluamme nyt korostaa, ettei oppimisprosessi ole pelkästään lineaarinen. Oppiminen on dynaaminen prosessi, jossa on muitakin ulottuvuuksia kuin suorittaminen tai tiedollinen näkökulma. Myös motivaatiolla, oppijan tavoitteilla sekä merkityksellisyyden ja osallisuuden kokemuksilla on väliä.

Oppimisanalytiikan hyödyntäminen itseohjautuvan oppimisen tukemisessa (OAHOT) -tutkimusprojekti on kolmivuotinen hanke, joka sai EAKR-rahoitusta Business Finlandilta 1,1 miljoonaa euroa. Hankkeessa ovat mukana pohjoiskarjalaiset yritykset Valamis ja SoleNovo sekä Pohjois-Karjalassa aktiivisesti toimiva ThingLink. Itä-Suomen yliopistossa hanke toteutetaan yhteistyössä filosofisen tiedekunnan ja yhteiskunta- ja kauppatieteiden tiedekunnan kanssa sekä harjoittelukoulun kanssa. Mukana on myös kansainvälisiä partnereita.

Lisätietoja:

Professori, hankkeen johtaja Laura Hirsto, laura.hirsto(at)uef.fi, p. 050 380 4674

Hankkeen verkkosivut: https://sites.uef.fi/oahot/?lang=fi

Hankkeen blogi: https://blogs.uef.fi/oahot/