Oppimisanalytiikka tiedolla kasvattamisen tukena

Mitä on oppimisanalytiikka ja miten sitä voidaan hyödyntää oppimisen arjessa ja tiedolla kasvattamisessa? Oppimisanalytiikan avulla tiedosta voidaan muodostaa kokonaiskuvia, jotka toimivat erilaisten analyysien tukena sekä auttavat ohjaamaan toimintaa lapsen etua ajatellen.

Mitä on oppimisanalytiikka?

Oppimisanalytiikka tarkoittaa eri tietolähteistä kerättyä oppijoiden ja opintojen dataa, jonka avulla tiedosta voidaan muodostaa kokonaiskuvia erilaisten analyysien tueksi sekä ohjaamaan toimintaa. Oppijoista kerättävä data voisi liittyä esimerkiksi koulunkäyntiin, perheeseen, tukeen, sosiaali- ja terveystietoihin tai muihin ulkoisiin tekijöihin.

Oppimisanalytiikan neljä eri tasoa

Oppimisanalytiikka voidaan jaotella eri tasoihin, joita hyödyntää niin tiedolla kasvattamisessa, kuin opetusalan työn helpottamisessa. Analytiikan kaikki tasot palvelevat henkilötasolla, ennakoiva ja ohjaava myös koko yhteiskunnan tasolla.

1. Kuvaileva oppimisanalytiikka kertoo “mitä?”

Kuvailevassa analytiikassa on kyse olemassa olevan tiedon visualisoinnista helpommin ymmärrettävään muotoonEsimerkki kuvailevan oppimisanalytiikan tasosta on Wilma Dashboard, joka muodostaa selkeän, tietopohjaisen käsityksen yhden yksikön tai jopa koko kunnan tilanteesta, mikä mahdollistaa paremman tietoon perustuvan johtamisen.

Wilma Dashboard -esimerkkinäkymä ammatillisessa koulutuksessa
Wilma Dashboardin esimerkkinäkymä.

2. Selittävä oppimisanalytiikka kertoo “miksi?”

Selittävän analytiikan tasolla voidaan esimerkiksi oppijan kohdalla tarkastella, miksi tämä on saanut juuri tietyn arvosanan. Tämä kuitenkin vaatii tiedon tasalaatuisuutta. Syvemmällä tasolla tiedosta voidaan myös muodostaa klusterianalyysejä ja apuna voidaan hyödyntää koneoppimista. Esimerkki selittävästä oppimisanalytiikasta on opettajan rasitusindeksi -algoritmi, jonka kehittämisessä olin itse mukana. Tuo algoritmi poimi kaikki opettajan työn rasittavuuteen liittyvät tekijät Wilmasta, ja erilaisilla painokertoimilla sekä muuttujilla muodosti yhden luvun, joka kuvasi opettajan työn kuormittavuutta visuaalisesti.

3. Ennakoiva oppimisanalytiikka kertoo “mitä seuraavaksi?”

Ennakoivassa analytiikassa datasta voidaan tunnistaa trendejä, joiden avulla ennakoida tulevaa. Tämä vaatii kuitenkin tuekseen laajan tietopohjan, jotta voidaan tarkastella kaikkia vaikuttavia tekijöitä ja mahdollistaa laadukas päätöksenteko.

Esimerkiksi Wilman dataa voidaan hyödyntää ennakoimaan, mihin suuntaan arvosanat ovat kehittymässä. Toisena esimerkkinä ennakoivasta oppimisanalytiikasta toimivat myös erilaiset oppilasmääräennusteet, joiden avulla kunnissa voidaan ennustaa oppilasmäärien kehitystä ja vähentää manuaalista työtä aiheeseen liittyen.

Esimerkki kunnan oppilasmääräennusteesta. Lähde: Tilastokeskus, Tervon kunta

4. Ohjaava oppimisanalytiikka kertoo “mitä kannattaisi tehdä seuraavaksi?”

Ohjaavassa analytiikassa hyödynnetään koneoppimista ennakoinnin ja johtopäätösten apuna. Kun ihminen on ensin määritellyt, mitä tietoa pohjadataksi kerätään ja tallennetaan, koneäly voi sen avulla muodostaa ennakoivia analyysejä ja ratkaisuehdotuksia tilanteeseen. Työkalun avulla voidaan selvittää laajastikin mitkä lähtökohdat johtavat tietynlaiseen lopputulokseen, sekä tutkia eri asioiden yhteyksiä ja luoda toimenpiteitä.

Ohjaavan oppimisanalytiikan konkreettisia käyttöesimerkkejä ei vielä ole olemassa. Yksi hyödyntämiskohde voisi olla tulevaisuudessa se, että eri roolit koulumaailmassa saavat tietoa ja ohjaavia toimenpide-ehdotuksia:

  • Oppilas: läksyihin käytettyä aikaa tulisi lisätä 20 minuuttia päivässä, tai
  • Erityisopettaja: on olemassa 90% todennäköisyys, että oppija vaatii erityistä tukea vuoden kuluttua.

Mihin oppimisanalytiikkaa voidaan hyödyntää?

Tahtotila hyödyntää oppimisanalytiikkaa kasvaa jatkuvasti. Analytiikka voidaankin valjastaa moneen hyvään. Päätökset joita nyt teemme, johdattavat suuntaa tulevaisuudelle: laajempi ja kattavampi kokonaisuus tietoa tuo mukanaan paremman kokonaisnäkymän lasten ja nuorten tilanteeseen sekä tulevaisuuden ennusteisiin.

  • Wilman Opettajakyselyn mukaan opetusalalla työskentelevät kokevat vahvasti erilaisten digitaalisten työkalujen helpottavan työtään. Opintoarjessa oppimisanalytiikka ja sen työkalut voisivat tuoda esimerkiksi opettajille, koulunkäynnin ohjaajille, sekä koulukuraattoreille- ja psykologeille apua työn resurssihaasteisiin. Nämä uudet digitaaliset työkalut voisivat esimerkiksi kertoa, mihin kannattaa kiinnittää huomio juuri nyt lapsen opinnoissa, tai missä lapsella on oppimishaasteita ja mistä niihin voisi saada apua.

  • Oppimisanalytiikan hyödyntäminen tukee tiedolla kasvattamista tuomalla dataa näkyväksi, mikä taas mahdollistaa laadukkaampien päätösten tekemisen – oppijoiden etua ajatellen. Myös Wilman dataa esimerkiksi koulunkäynnistä ja tuen vaiheesta on mahdollista hyödyntää yhtenä oppimisanalytiikan tietolähteenä. Vertailulla ja datan rikastamisella muista lähteitä saadaan aikaan vielä tarkempia ennusteita päätösten tueksi.

  • Myös historiatietoa tulee kerätä, sillä ilman historiaa ei voida ennakoida tulevaa. Esimerkiksi Wilma Dashboard kuvaa jo olemassa olevaa tietoa, mutta seuraava kehitysaskel on historiatiedon kerääminen. Tällöin työkalu palvelee entistä paremmin koulun ja kunnan hallintoa päätöksenteossa ja ennusteissa.

  • Wilman visiona on myös tuoda raportointidataa tulevaisuudessa entistä paremmin esille jokaiselle käyttäjälle: oppijalle tämä voisi tarkoittaa visuaalista näkymää omaan opintohistoriaan ja -tilanteeseen, ja opettajalle oman ryhmän tilanteeseen.

Samalla on hyvä huomioida, että tiedon hyödyntämiseen liittyy myös paljon epävarmuutta ja pelkoa. Jo tälläkin hetkellä tietoa elämän eri osa-alueista on olemassa runsaasti eri järjestelmissä ja palveluissa, mutta pelko tiedon väärinkäytösten riskistä hidastaa sen valjastamista osaksi oppimisanalytiikkaa ja tiedolla kasvattamista.

Oppimisanalytiikka ja tietoon perustuva päätöksenteko on läsnä myös eri hankkeissa

  • Oppimisanalytiikka avuksi oppimiseen -hankkeen tarkoituksena on luoda tiedolla johtamisen ja oppimisanalytiikan työkaluja opettajan, koulun ja opetuksen järjestäjän käyttöön. Wilma on mukana yhteistyössä avustamalla aina tarvittaessa, sekä esimerkiksi lisäämällä tuotteeseen pieniä työtä helpottavia muutoksia.
  • KouluKunnossa -hankkeessa hyödynnetään tiedolla johtamista ja luodaan tietojohtamisen paneeli, joka “tarjoaa työkaluja, opettajille, rehtoreille, sivistyspalveluiden hallinnolle sekä muille toimijoille haastavassa toimintaympäristössä toimimiseen”. Myös tässä hankkeessa Wilma on mukana tekemässä yhteistyötä.
  • AuroraAI on kansallinen tekoälyohjelma, jonka tavoitteena on “vauhdittaa julkisen hallinnon kehittämistä ihmiskeskeisellä, tekoälyavusteisella ja elämäntapahtumalähtöisellä tavalla”.

Teemu Lehtonen

wilma logo vaalea

    Hittar du inte rätt Wilma?

    Du kan söka fram relevant Wilma genom att skriva in ortens eller läroanstaltens namn. T.ex.  Wilma-licensen för en lågstadieskola i Helsingfors ägs av Helsingfors stad.

    När du hittat rätt Wilma kan du gå vidare till inloggningen.

    Etkö löydä oikeaa Wilmaa?

    Voit hakea omaa Wilmaa paikkakunnan tai oppilaitoksen nimellä. Esimerkiksi Helsingin peruskoulun Wilma-lisenssin omistaa Helsingin kaupunki.
    Kun löydät oman Wilmasi, valitse siirry kirjautumiseen ja kirjaudu sisään.

    wilma logo vaalea