Mistä oppimisanalytiikan tarvitsemaa dataa kertyy ja voi kerätä ja miten kerättävää dataa voidaan hyödyntää?
“Laajasti käytetyn määritelmän mukaan oppimisanalytiikalla tarkoitetaan oppijasta kertyvien tietojen keräämistä, mittaamista, analysointia ja raportointia tarkoituksenaan ymmärtää sekä optimoida oppimista ja oppimisympäristöjä” (Mitä oppimisanalytiikka on? – AnalytiikkaÄly (analytiikkaaly.fi)).
Ammattikorkeakouluopiskelu ei aina tapahdu sähköisellä oppimisalustalla. Opiskelua voi kuvata vaikka seuraavan esimerkin tavoin; Raportti kirjoitetaan valmiiksi omalla tietokoneella, lukupiiri toteutuu kahviossa ja asiakaspalveluosaamisen kehittyminen tapahtuu autenttisessa ympäristössä. Opiskelijan opiskelusta digitaalisille alustoille kertyvä data ei tällöin anna kokonaiskuvaa opiskelijan toiminnasta. On tärkeää pohtia esimerkiksi, miten analytiikasta muodostuisi havaitsemisen väline myös muissa kuin sähköisissä ympäristöissä tapahtuvaan oppimiseen. Monimuotoistumisen lisääntyessä opiskelijoiden toiminnasta jää toki aiempaa enemmän dataa eli jälkiä sähköisiin järjestelmiin. Oppimisanalytiikkaa ei kuitenkaan tulisi nähdä vain passiivisten digijälkien kautta kertyvänä datana, vaan sen lisäksi tulee huomioida aktiiviset jäljet, kuten oppimistehtäviin vastaaminen tai palaute.
Analytiikka mahdollistaa myös ennakointia. Pitemmältä aikaväliltä kerätty data voi ennustaa, että tietyt kriteerit täyttävä opiskelija on putoamisvaarassa kurssilta, jolloin opiskelijalle voidaan tarjota tilanteenmukaista tukea. Lisäksi tekoäly voi automaattisesti tarjota opiskelijalle palautetta tai tämän taitotasoa vastaavia harjoituksia. Analytiikka auttaa myös kehittämään opiskeluprosesseja. Onnistunut hyödyntäminen edellyttää myös datan esitysmuodon oikeaa vallintaa, ns. Visualisointia oppijalle ja opettajalle.
JAMK:n pilotoinnissa otettiin käyttöön Optiman oppimisalustan työkaluja opiskelijan etenemiseen liittyen. Lähtötilanne kartoitettiin ja dataa kerättiin osaamisen kehittymisen visualisoinnin tueksi. Pilotoinnista opettajat kokivat saavansa tärkeää tietoa opiskelijatuntemuksen lisäämiseen. Opiskelijat hyödynsivät visualisointia vaihtelevasti, riippuen opettajan ohjauksesta ja tuesta analytiikan käyttöön liittyen. Yhtenä pilotoinnin tuloksena huomattiinkin, että analytiikka pitää tuoda osaksi opiskeluprosessia, jotta se tukisi sekä opiskelijaa että opettajaa. Havaittiin myös, että analytiikan käyttöönotto ja siihen perehtyminen tulee tapahtua opettajan esittelemänä ja orientoimana niin, että opiskelija ymmärtää analytiikan roolin ja merkityksen opintojakson aikana. Samalla analytiikan käytön avaaminen tukee eettisten periaatteiden toteutumista, eli opiskelijoiden dataa hyödynnetään yhdessä heidän kanssaan ja heidän luvallaan.
Lue lisää alla olevista lähteistä:
Mitä oppimisanalytiikka on? – AnalytiikkaÄly
Hartikainen, S., Koskinen, M., & Aksovaara, S. (2020). Kohti oppimista tukevaa oppimisanalytiikkaa ammattikorkeakouluissa.
Miten pystyn keräämään aineistoa?
Aineiston tallentamiseen ja käsittelyyn liittyen kannattaa tarkastaa aiheesta kirjoitetut yleiset ohjeet ja kääntyä tarvittaessa oppilaitoksesi tietosuojavastaavan puoleen.
Mihin aineisto tallentuu ja miten siihen pääsee käsiksi?
Helpoin tapa selvittää, mitä aineistoa saat kerättyä, on tutustua oppilaitoksellasi käytössä oleviin oppimisalustoihin/oppimisen hallintajärjestelmiin. Moodle on esimerkiksi monelle korkeakoulun lehtorille tuttu työväline. Näille alustoille tallentuu jo automaattisesti lokidataa, mutta on tärkeää miettiä, kuinka saat nämä alustat keräämään itsellesi oleellista tietoa.
Mitä minun pitää tehdä, että voin seurata opiskelijoiden etenemistä verkko-oppimisympäristössä?
Kurssipohjalla on riittävä määrä seurattavia oppimistapahtumia (esimerkiksi Moodlen aktiviteetit ja aineistot) Suoritusten seuranta on päällä (Completion tracking)Suoritusten seuranta on päällä halutuissa aktiviteeteissa On päätetty mitkä aktiviteetit (esimerkiksi tehtävän palautukset) arvioidaan ja minkälaista asteikkoa niissä käytetään Kurssin suoritus on päällä ja siellä on määritelty suorituksen vaatimukset (Coursecompletion)
Lue lisää alla olevista lähteistä:
Kokemuksia oppimisanalytiikasta – IntelliBoard Moodle-ympäristössä
APOA-hanke – Opiskelijat etenevät eri tahtiin – miten opintojen etenemisen seuranta toimii?
APOA-hanke – Tuutoropettajan toiveet ja haasteet opintojen etenemisen seurannassa
Voinko käyttää samaa kurssipohjaa uudelleen ja uudelleen oppimisanalytiikan näkökulmasta?
Jos kurssipohjalla on sekaisin vanhojen ja uusien opintojaksojen opiskelijoita, oppimisanalytiikan hyödyntäminen voi käydä mutkikkaaksi esim. ajastettujen toimintojen osalta. Moodle-alustan kopioiminen on helppoa ja käy nopeasti, joten on varmempaa ja selkeämpää pitää eri aikoina aloitetut opintojaksot omilla kurssipohjillaan.
Kuinka oppimisanalytiikkadataa voi esittää visuaalisessa muodossa?
Datan visualisointi on tehtävä joko erillisen analytiikatyökalun tarjoamilla visualisointimenetelmillä tai rakentamalla visualisointiratkaisu yleiskäyttöisten datan visualisointityökalun avulla. Menetelmää valitessa on syytä pohtia työkalun soveltuvuutta visualisointitarpeisiin, visualisoinnin tavoitteita, ja tarvittavaa työmäärää.
Lue lisää alla olevista lähteistä:
APOA-syyswebinaari 5.11.2020: Datan visualisointi
Kokemuksia oppimisanalytiikasta – IntelliBoard Moodle-ympäristössä
Mitä asioita kannattaa ottaa huomioon laajamittaisen oppimisanalytiikkaratkaisun käyttöönotossa osaksi verkko-oppimisympäristöä?
Yhteistyö esimerkiksi verkkopedagogien, ohjelmiston ylläpitäjän ja tietohallinnon kanssa on analytiikkaratkaisujen käyttöönoton onnistumisen kannalta välttämätöntä. Analytiikkatyökalujen pilotointiin tarvitaan riittävän pitkä aika, koska testaus, pedagogiset näkökulmat sekä tekninen käyttöönotto luovat vasta perustan oppimisympäristöihin kertyneen datan laajamittaiseen käyttöön.
Lue lisää alla olevista lähteistä:
Kokemuksia oppimisanalytiikasta – IntelliBoard Moodle-ympäristössä
Miten oppimisanalytiikkadatan noutamista voidaan automatisoida?
Oppimisanalytiikkadatan noutamista on mahdollista automatisoida joko dataa keräävään ohjelmalla itsellään, siihen kytkettävillä liitännäisillä, tai ohjelmistorobotiikan avulla. Noutamisen automatisointi vaatii tietovaraston oppimistapahtumille, jonne tieto haetaan koneellisesti.
Lue lisää alla olevista lähteistä:
APOA-syyswebinaari 21.10.2020: Rajapinta, tietosuoja ja integraatiot (kohdasta 23:15)
Miten useista lähteistä tuleva tieto formalisoidaan?
Useista eri lähteistä tuleva tieto vaatii yhtenäistämistä, eli formalisointia. Tähän on monia keinoja, mutta on suositeltavaa hyödyntää oppimisen tietovarastoa (Learning Record Store, LRS) sekä XAPI-standardia (eXperience API). XAPI-standardissa oppimistapahtumat kuvataan xAPI-lauseilla, joihin liitetään tekstimuotoisena tieto tapahtuman toimijasta (aktori), kohteesta (objekti), ja toiminnosta (verbi).
Lue lisää alla olevista lähteistä:
APOA-syyswebinaari 21.10.2020: Rajapinta, tietosuoja ja integraatiot (kohdasta 10:50)