Mikä oppimisanalytiikka?
Oppimisanalytiikka, tuo yksi opetuksen saralla useasti esiin nousevista ”hitti-ilmiöistä”, herättää juuri nyt opetuksen parissa laajasti kiinnostusta ja toiveita, joskin samaan aikaan myös huolta. Oppimisanalytiikasta, sen tuottamasta datasta ja sen analysoinnista haetaan ratkaisua oppimisen ymmärtämiseen, oppimisprosessin optimoimiseen, oppimisympäristöjen kehittämiseen ja tukea jopa opetuksen kehittämistä ohjaaviin strategisiin päätöksiin.
Oppimisanalytiikalla tarkoitetaan oppijasta ja oppimisprosessista kertyvää henkilökohtaista tietoa, jota voidaan käyttää oppijan hyväksi mittaamalla ja analysoimalla sitä. Monissa julkaisuissa on perusteltu oppimisanalytiikan hyödyntämistä oppimisprosessin eri vaiheissa, kuten opetuksen henkilökohtaistamisessa ja ajasta ja paikasta riippumattomien opintojen etenemisen ohjauksessa. Sen on kuvattu helpottavan opintojen etenemisen seurantaa, personoitujen opetussisältöjen tarjoamista, kohdentamista ja joustavaa opiskelua. Sen avulla voi yksilö- ja ryhmätasolla seurata opiskeltavien sisältöjen etenemistä esimerkiksi oppimiseen käytetyn ajan, opiskeluajankohtien, frekvenssien ja aihepiirien osalta (Kuva 1.).
Kuva 1. Oppimisanalytiikan mahdollisuuksia Clanedin oppimisalustalla (kuva Mari Virtanen).
Miten toteuttaa käytännössä?
Käytännön opetustyön kannalta yksi keskeisistä kysymyksistä lienee se, miten oppimisanalytiikkaa voi hyödyntää? Omien havaintojeni mukaan ainakin väistämätöntä on se, että oppimisanalytiikan hyödyntäminen, sen kerääminen, analysointi ja raportointi vaativat kaverikseen uudenlaista pedagogiikkaa ja uudenlaisia toimintatapoja. Perinteisen luokkahuoneopetuksen muuttaminen analytiikkaa tuottavaksi sisällöksi vaatii runsaasti ajattelua, aikaa ja loppuviimeksi myös raakaa työtä. Pedagoginen käsikirjoitus tulee alusta asti rakentaa analytiikka-ajatusta tukien. Mitä seurataan? Mitä tietoa kerätään? Mitä elementtejä opintojen kohdentamiseen tai edistämiseen tarvitaan? Mitä halutaan analysoida? Mitä raportoida? Miten kokonaisuus on informatiivinen sekä opiskelijalle että opettajalle?
Metropolia Ammattikorkeakoulun bioanalytiikan tutkinnossa pilotoitiin joitakin oppimisanalytiikan keräämisen mahdollistavia digitaalisia alustoja (Claned, EdX, Moodle) vuosien 2017-2018 aikana. Näillä toteutuksilla, joilla oppisanalytiikan käyttöä testattiin, oppimisprosessi ja sitä seuraavat sisällöt rakennettiin niin, että opiskelu oli ajasta ja paikasta riippumatonta, personoitua ja toteutettavissa oman aikataulun mukaan. Kuitenkin samalla niin, että yhteisöllinen oppiminen ja työskentely oli mahdollista. Näiden kokeilujen tarkoituksena oli selvittää oppimisanalytiikkaa keräävien alustojen käytettävyyttä ja niiden vaikutuksia opiskelijoiden tyytyväisyyteen.
Käytössä olleiden alustojen avulla sekä opettaja että opiskelija itse saattoivat seurata opintojen etenemistä ja verrata sitä muihin samalla toteutuksella olevien opiskelijoiden etenemisnopeuteen. Toteutuksella seurattiin:
- opiskeluun hyödynnettyä kokonaisaikaa,
- opiskelun frekvenssiä eli säännöllisyyttä,
- opiskeltujen sisältöjen valikoimaa ja aihepiirejä ja
- yksittäisiin sisältöihin käytettyä aikaa.
Kuvat 1 ja 2 esittävät opettajan analytiikkanäkymän esimerkkejä, Clanedin oppimisalustalta. Yleiskuvaa analytiikan mahdollisuuksista ja yksittäisen henkilön opiskelusta kertynyttä yksilöllistä tietoa.
Kuva 2. Opiskeluun hyödynnetty aika opiskelusessioittain ja sisällöittäin (kuva Mari Virtanen).
Lisäksi kokeiluissa arvioitiin sisältöjen vaikeusastetta, kiinnostavuutta ja sisältöön liittyvän osaamisen kehittymistä. Alustan tarjoaman analytiikan avulla tarkasteltiin myös sisältöjen haastavuutta, opiskelijoiden kokemana. Clanedin oppimisalustan tekoäly ryhmitteli opiskelijat haastavuusryhmiin, heidän arvioidensa mukaan ja yhteenveti heitä yhdistäviä tekijöitä. Analytiikan perusteella opettaja näki suurimman osan opiskelijoista sijoittuvan haastavuustasojen keskivaiheille (asteikko 1-5). He eivät kokeneet sisältöjä liian helpoksi, mutta eivät myöskään liian vaikeiksi. (Kuva 3.)
Kuva 3. Opiskelijoiden arvioita sisällön haastavuudesta. (kuva Mari Virtanen)
Mitä havaittiin?
- Oppimisanalytiikkaa hyödyntämällä opiskelijoiden oma aktiivisuus lisääntyi. Vastuu opintojen etenemisestä siirtyi vahvasti opiskelijalle ja hänen omaan hallintaansa.
- Ajasta ja paikasta riippumattomat mahdollisuudet lisäsivät opintojen joustavuutta ja vahvistivat yhteisöllisen oppimisen mahdollisuuksia. Alustojen keskustelu- ja pikaviestitoiminnallisuudet olivat runsaasti käytössä.
- Opiskeluun käytetty aika oli helposti verrattavissa toteutuksen laskennalliseen kokonaistuntimäärään, joka esimerkiksi 5 opintopisteen kurssilla on 135 tuntia opiskelijan työtä. Oppimisanalytiikan perusteella, keskimääräisesti opiskeluun käytetty aika osoittautui alhaisemmaksi. Tämän tiedon avulla opettaja voi helpommin suhteuttaa toteutuksen työmäärää opiskelijan todellisuudessa hyödyntämään aikaan.
- Opiskeltujen sisältöjen valikoima antoi välittömän palautteen opettajalle tärkeiksi koetuista asioista, samoin sisältöjen haastavuuden arviointi. Analytiikan perusteella vaikeaksi ja vähemmän tärkeäksi havaitut sisällöt on helppo tarkentaa tai vaihtaa seuraavaa toteutusta suunniteltaessa.
- Tekoälyyn ja algoritmeihin perustuva, oppimisanalytiikkaa keräävä alusta mahdollisti yhä paremman sisältöjen yksilöllisen kohdentamisen esimerkiksi osaamistason mukaan.
- Oppimisanalytiikka toimi opintojen edistymisen seuraamisen työvälineenä sekä opettajan, että opiskelijan näkökulmasta.
Opiskelijoiden kokema tyytyväisyys oli korkealla tasolla ja kaikki antoivat omat tietonsa kerättäväksi, analysoitavaksi ja raportoitavaksi. Oppimisanalytiikan hyödyntäminen koettiin positiivisena asiana.
Ja vielä ne huolet
Ensimmäinen huoli liittyy yksilön oikeuteen omistaa oma tietonsa. Periaatteessa tämä on hallittava asia, mutta voi osoittautua yllättäväksi haasteeksi analytiikan keräämisen alkutaipaleella. Tällä hetkellä parhaaksi lähestymistavaksi olen itse havainnut kirjallisen suostumuksen pyytämisen, jossa yksityiskohtaisesti olen kuvannut mitä tietoa kerätään, mihin tarkoitukseen käytetään ja miten tullaan raportoimaan. Näin pysytään eettisesti vahvalla pohjalla.
Toinen huoli liittyy opettajan työn muutokseen ja erityisesti mahdolliseen työmäärän muutokseen. Tähän huoleen tiiviisti liittyy muutos opetuksen pedagogisessa suunnittelussa, joka tulee toteuttaa uudella tavalla niin, että analytiikkatyökalut voivat optimaalisesti toimia. Oppimisanalytiikan onnistunut kerääminen vaatii oppimistapahtumien purkamisen riittävän pieniin yksiköihin, jotta se voi etenemistä realistisesti kuvata tai opiskelijan edistymistä millään lailla ennustaa. Tämä tarkoittaa kehittämisvaiheessa lisää työtä ja edellyttää väistämättä uuden opettelua.
Kolmas huoli liittyy oppimisanalytiikkatyökalujen jalkauttamiseen osaksi korkeakouluopetusta niin, että siitä saadaan konkreettista lisäarvoa sekä opiskelijalle, että opettajalle. Osoittautuuko oppimisanalytiikka ja sen hyödyntäminen samanlaiseksi haasteeksi, kuin opetuksen digiloikka ylipäänsä on osoittautunut? Jäävätkö oppimisanalytiikan mahdollisuudet etäiseksi sekä opettajalle että opiskelijalle, kunnes mahdollinen lisäarvo aidosti tunnistetaan? Vai löytyykö vastaus jostain ihan muualta? Kuten esimerkiksi pedagogiikkaa tukevien oppimisteknologiaratkaisujen kehittäjien kanssa yhteistyössä opettajille räätälöidyistä one-stop työkalupaketeista, joista jokainen voisi koota omaan opetukseensa toimivan yhdistelmän? Mielenkiinnolla jään seuraamaan tilanteen kehittymistä ja otan lisäarvoa tuottavat sovellukset ja työvälineet innolla käyttöön.
Lähteet:
Huhtala, S. & Ihantola, P. (2017). Oppimisanalytiikka digitaalisessa ympäristössä. Ammattikasvatuksen aikakauskirja, 19 (3), 4-6.
Liiten, M. (2018).”Yritetty on, onnistuttu ei” – Tutkijat selvittivät, miksi koulujen digiloikka on jäänyt pitkälti puheeksi. Helsingin Sanomat 10.12.2018.
Lytras, MD., Aljohani, N., Visvizi, A., Ordonez De Pablos, P. & Gasevic, D. (2018). Advanced decision-making in higher education: learning analytics research and key performance indicators, Behaviour & Information Technology, 37, 10-11,
Virtanen, M. & Haavisto, E. (2017). Oppimisanalytiikka ubiikin oppimisen tukena. Ammattikasvatuksen aikakauskirja, 19(3), 58–66.
Ei kommentteja