Author: Jenni Kunnari

Katriina Mielonen, yliopisto-opettaja, LUT

Tommi Haapaniemi, erikoissuunnittelija, UEF

Kirjoitamme blogia hankkeen viimeisellä toimintaviikolla, joten on luontevaa pohtia hieman tulevaa. Ennustajien lahjoja meillä ei ole, mutta onneksi hiljattain julkaistiin EDUCAUSE-konsortion Horizon-raportti (ks. https://library.educause.edu/resources/2022/4/2022-educause-horizon-report-teaching-and-learning-edition), joka luotaa korkeakouluoppimisen ja -opetuksen teknologian tulevaisuutta.

Raportti pohjautuu kansainvälisen asiantuntijapaneelin näkemyksiin. Paneelin 57 osallistujan näkemykset koottiin Delfoi-tutkimusmenetelmällä. Paneeli kokoontui COVID19- pandemian aikana, minkä vaikutukset näkyvätkin selkeästi tuloksissa. Paneeli tunnisti korkeakoulutuksen teknologiaan liittyen keskeisiä megatrendejä ja niihin liittyviä haasteita, joista osa oli nähtävillä jo ennen pandemiaa.

Myös AnalytiikkaÄly-etäohjaus -hanke toteutettiin pandemian aikana ja se nimenomaisesti etsi OKM:n rahoituksen tuella erilaisia oppimisanalytiikan ratkaisuja etänä ja teknologiavälitteisesti tapahtuvan opiskelun ja oppimisen ohjaamisen tueksi.

Horizon-raportissa nostettiin esille kaksi keskeistä haastetta ja riskiä oppimisanalytiikan hyödyntämiselle osana korkeakoulujen päivittäistä toimintaa. Nämä haasteet resonoivat omiinkin kokemuksiimme hankkeen aikana ja ajatuksiimme analytiikan mahdollisuuksista lähitulevaisuudessa.

Yksi on tekninen haaste. Oppimisen ja opetuksen järjestelmiä on runsaasti. Eri toimintoihin on yksittäisiä ohjelmistoja, joista kertyy irrallista dataa ja jotka eivät keskustele keskenään.

Olemme hankkeessakin tiedostaneet erilaisia mahdollisuuksia, joita eri järjestelmistä saatava analytiikkatieto voisi tuoda opiskelijan itseohjatulle oppimiselle ja ohjaajan toiminnalle. Samalla olemme kuitenkin havainneet, että tietojen keräämisessä ja yhdistämisessä on runsaasti teknisiä esteitä. Lisäksi vaikeuskerrointa eri järjestelmien datan yhdistelylle lisää noiden järjestelmien vaihtuvuus ja organisaatiokohtaisuus.

Horizon-raportissa mainittiin myös, että korkeakoulutuksen kasvava riippuvuus ”big datasta” ja analytiikkakyvyistä on tiedostettu jo vuosien ajan, ja että niiden merkitys kasvaa jatkuvasti institutionaalisessa suunnittelussa ja päätöksenteossa. 

Hankkeessammekin havaitsimme sen, että tietoa, dataa, on nykypäivänä runsaasti saatavilla monista eri järjestelmistä ja työkaluista. Esimerkiksi monelle tuttu Moodle tuottaa Itä-Suomen yliopistossa päivittäin yli 300 000 riviä lokitietoa. Datan määrä ja sen keräämisen helppous voi kuitenkin johtaa tilanteeseen, jossa yksittäiselle opettajalle dataa tulee valtavasti, jopa liikaa, ja hän ei tiedon paljouden keskellä löydä itselleen sitä tärkeintä tarvitsemaansa asiaa.

Opetuksen toteutusmallien vaihtelevuus erilaisine hybriditoteutuksineen koronan jälkeen vaikuttaa analytiikan tiedon tarpeisiin todennäköisesti siten, että toteutusmallista riippuen tiedon tarpeet eroavat opettajien välillä. Jotta opettajien työaika ei menisi tietoviidakossa seikkailuun, tulisi tiedon olla heille helposti saatavilla ja niin, että se olisi aina sen hetken tarpeisiin vastaavaa. Horizon-raportin kuvaamia menestyksen edellytyksiä data-analytiikan ja ”big datan” käytön lisääntymiselle ja menestyksekkäälle hyödyntämiselle olivat mm. riittävät investoinnit henkilöstöön ja resursseihin tietojen raportointia varten.

Toinen suuri haaste liittyi oppimisanalytiikan eettiseen ja tasa-arvoa edistävään käyttöön. Myös opiskelijoiden yksityisyys nousi yhdeksi huolenaiheeksi. Hankkeessamme olemme pyrkineet pitämään oppimisanalytiikan käytäntöjen eettisyyden jatkuvasti kehittämisen keskiössä. Koska sovellukset kehittyvät jatkuvasti ja analytiikan hyödyntämän datan määrä lisääntyy, on todennäköisestä, että yksittäisen opiskelijan on käytännössä melko mahdoton hahmottaa sitä, mitä kaikkea hänen toiminnastaan eri lokeihin jatkuvasti kertyy. Siksi mielestämme analytiikkaa sovellettaessa on tärkeää tarkastella ja avata jatkuvasti tietojen keräämisen ja käyttämisen tarkoitusta siten, että se synnyttää luottamusta. Luottamukseen perustuva oppimisanalytiikan käyttö ei rajoita innovatiivisuutta vaan voi toimia osana opiskelijan oppimiskokemuksia parantavia ja rikastavia tuki- ja ohjauspalveluita.

Erkki Härkönen, Susanna Ahteensuu (Turun yliopisto), Jenni Kunnari (Oulun yliopisto)

AnalytiikkaÄly-Etäohjaus -hanke järjesti 16.12.2021 seminaarin, joka kokosi Zoomiin enimmillään toista sataa analytiikasta ja ohjauksesta kiinnostunutta osallistujaa. Hankkeessa kehitetään tukimallia, joka hyödyntää analytiikkatietoa ja -välineitä etä- ja hybridiohjaukseen sekä vuorovaikutuksen tukemiseen etäohjauksessa. Seminaarin tavoitteena oli tuoda yhteen ajankohtaista käytännön ja tutkimuksen tietoa analytiikasta sekä osaamista ja kokemusta ohjauksesta. Lisäksi toivoimme vilkasta keskustelua aiheiden parissa työskenteleviltä sekä uusia ideoita hankkeen työn tueksi. Tässä blogikirjoituksessa summaamme päivän antia.

Oppimisanalytiikkaa pyritään hyödyntämää muun muassa opiskelijoiden itseohjautuvuuden ja omien opiskelusuunnitelmien seurannan tukena. Myös ohjaajat voisivat hyödyntää dataa opintojen etenemisen seurannassa ja ohjausinterventioiden suuntaamisessa. Esimerkiksi Lapin yliopiston ja Lapin ammattikorkeakoulun kehittämän ohjaajan työpöytäsovelluksen avulla omaopettajat/opettajatuutorit voivat seurata ryhmänsä opintojen etenemistä reaaliaikaisesti, tavoittaa ajoissa opintojen viivästymisriskissä olevat opiskelijat ja tukea kehittyneen ennakoinnin avulla ryhmän tavoitteiden saavuttamista. Sovellus olisi integroitavissa Peppi-opintotietojärjestelmään. Kehittämisprojektissa on hahmotettu myös lisätoiminnallisuuksia opiskelijan työpöydälle opintojen suunnittelun tueksi. Tampereella on jatkettu AnalytiikkaÄly-sovelluskehitystä, jonka SISU-dataa hyödyntävä versio on pilottikäytössä Tresilienssi-hankkeessa. Oulussa on selvitetty PowerBI-työkalun avulla, miten analytiikka ja visualisoinnit voivat tukea opiskelijoita opintojen suunnittelun ja seurannan osalta, mutta myös ohjaustilannetta sekä ohjaajien että opiskelijoiden osalta.

Oppimisanalytiikkaa voidaan itsemonitoroinnin ja opiskeluprosessin seurannan lisäksi hyödyntää opintojaksoilla ja toisaalta myös organisaatiotasolla korkeakouluopetuksen kehittämisessä. Itä-Suomen yliopiston (ISY) yliopistonlehtori Lasse Heikkinen on rakentanut sovelletun fysiikan tutkinto-ohjelman alkuun kokonaan uuden opintojakson, jossa fysiikkaa tarkastellaan mm. tieteenfilosofisesta näkökulmasta. Opiskelijoiden kokemuksia ja oppimisen etenemistä seurataan ja arvioidaan jatkuvasti systemaattisen viikko-ohjelman muodossa. Toistuvien harjoitteiden ja pohdintatehtävien avulla varmistetaan opiskelijoiden aktivointi ja osallistaminen sekä seurataan, miten opintojakson teemat etenevät mahdollisimman sujuvasti ja luontevasti oppimistavoitteiden mukaisesti. Heikkinen huomautti, että analytiikkaa hyödyntäessä ei tulisi käyttää tekniikkaa tekniikan vuoksi vaan oppimisen vuoksi. Professori Erkko Sointu ISY:n Oppimisanalytiikan hyödyntäminen otseohjatun oppimisen tukemisessa koulutuspolun eri vaiheissa (OAHOT)-hankkeen puitteissa tehtyä tutkimus- ja kehitystyötä, jossa tarkastellaan oppimisanalytiikan keinoin tuettuja oppimisprosesseja ja osaamisen kehittymistä tukevia elementtejä erilaisissa konteksteissa. Sointu kertoi, että opiskelijat kokevat kvantitatiiviset tutkimusmenetelmät -kurssit usein haastaviksi, mutta analytiikan avulla saavutettiin pedagoginen lähestymistapa, joka tuki oppimista läpi kurssin. Sekä Heikkinen että Sointu hyödyntävät opetuksessaan käänteisen, ”flipatun” opetuksen menetelmiä.

Jyväskylän yliopiston projektipäällikkö Raimo Vuorinen haastoi osallistujia pohtimaan, mikä on ohjauksen todellinen rooli osana yliopisto-opetusta ja -opiskelua. Liian usein ohjaus näyttäytyy perustoiminnan puutteita paikkaavana toimintana, jolla ei tunnu olevan selkeästi omaa, tunnistettavaa ja tunnustettua roolia opintopolulla. Vuorinen muistutti ohjauksen luonteesta ja sen objektiivisuudesta ja subjektiivisuudesta. Ohjauksen kohteena ei ole opiskelija vaan se prosessi, jossa opiskelijan valmiudet kehittyvät. Vuorisen puheenvuoro etä- ja lähiohjauksen eettisistä kysymyksistä herätti vilkasta keskustelua ja kommentointia chatissa ja työpajoissa. Ohjauksen ytimessä on ohjattavan tarpeiden kuuleminen ja tunnistaminen. Muun muassa Vehviläinen (Vehviläinen 2014; Souto & Vehviläinen 2019) määrittelee ohjauksen institutionaalisena yhteistoimintana, jossa edistetään ohjattavalle merkityksellisiä prosesseja siten, että ohjattavan tai ohjattavien toimijuus ja osallisuustaju vahvistuvat. Oppimisanalytiikan käytössä riskinä on, että ohjauksen tavoitteet määritellään ikään kuin etukäteen ja instituution tavoitteet ja tarpeet ohjaavat ohjausta. 

Työpajatyöskentely rakentui oppimisanalytiikan hyödyntämiselle ohjaustilanteiden eri vaiheissa: miten dataa tarkastellaan ennen ohjausta, ohjauksen aikana ja ohjauksen jälkeen. Yhdessä työpajassa osallistujat hahmottivat prosessin ytimen seuraavasti: valmistautuminen ohjaustapaamiseen fokusoituu siihen, minkälaiseen muutokseen on tarvetta ja tätä kysymystä pohditaan vuorovaikutteisessa ohjaustilanteessa yhdessä ja sovitaan tarvittavista toimenpiteistä, joiden vaikuttavuutta tavoitellun muutoksen toteutumisen kannalta seurataan ohjauksen jälkeen. Vaatiikin ohjaajalta osaamista nähdä analytiikan tarjoama data yhtenä osana kokonaisuutta ja hyödyntää dataa ohjaustilanteessa siten, että ohjattavan omat tulkinnat, tavoitteet ja tarpeet tulevat ohjauksen keskiöön ennakkodatan sijaan. Yksittäistä opiskelijaa laajemmasta näkökulmasta vaikuttavuutta tarkastellaan arvioimalla mm. uraseurannan kautta, saavutetaanko korkeakouluopintojen myötä todellisuudessa tavoiteltu merkitys työelämään sijoittumisen ja siellä menestymisen kannalta.

Seminaarin päätteeksi hankkeen johtajana toimiva professori Hanni Muukkonen Oulun yliopistosta veti käytyä keskustelua yhteen ja luotsasi katsetta hankekauden jatkotoimenpiteisiin, joiden suuntaviivoja aamupäivän esitykset ja keskustelut ohjasivat oivallisesti. Päivän annin voisimme tiivistää siihen, että ohjaus on kompleksinen kokonaisuus ja analytiikan hyödyntäminen ohjaukseen valmistautumisessa, ohjaustilanteessa ja seurannassa ovat erilaisia prosesseja ja vaativat erilaista ymmärrystä siitä, mitä analytiikkatieto kertoo ohjattavan opintojen tilanteesta. Useissa partneriyliopistoissa toteutetaan kevään 2022 aikana työpajoja oppimisanalytiikan ja sen sovellutusten hyödyntämismahdollisuuksista niin ohjaajien kuin opiskelijoiden tukena.

Seminaarin tallenteen löydät täältä.

Anni Silvola ja Jenni Kunnari

Oulun yliopisto

ITK (Interaktiivinen Tekniikka Koulutuksessa)-konferenssi järjestettiin kahden vuoden tauon jälkeen livenä Hämeenlinnan Aulangolla joulukuun alussa. Päivät pitivät sisällään kauan kaivattujen sosiaalisten kohtaamisten lisäksi runsaasti ajankohtaisia esittelyitä, puheenvuoroja, työpajoja ja vapaamuotoista keskustelua sekä ideointia.  

Konferenssin teema Arkea ja unelmia siivitti meidät syvälle teknologian, tekoälyn ja analytiikan hyödyntämiseen koulutuksen arjessa. ITK-päivien aikana huomasimme, että oppimisanalytiikka kiinnostaa laajasti ja että oppimisanalytiikan sovelluksia on otettu jo käyttöön monissa oppilaitoksissa. Oppimisanalytiikan rinnalla myös erilaiset tekoälysovellukset olivat nousseet kiinnostavalla tavalla esimerkeiksi sekä teknologian että digipedagogisen osaamisen kehittymisestä. Päivien aikana kävi hyvin ilmi se laajuus, miten suomalaisen koulutuksen kentällä hyödynnetään ja kehitetään erilaisia digipedagogisia ratkaisuja. 

Yhtenä teemana konferenssista jäi mieleen oppimisanalytiikan pedagoginen hyödyntäminen eri konteksteissa. Oppimisanalytiikka puhututti esimerkiksi opettajan pedagogisen toiminnan, opiskelijan oman oppimisen reflektoinnin ja ohjauksen käytänteiden tukemisen näkökulmasta. Erilaisia kokeiluja ja käyttökokemuksia oppimisanalytiikasta on selvästi kertynyt runsaasti parin viime vuoden aikana. Tekoälyn hyödyntäminen on noussut toiseksi tärkeäksi datalähtöisten toimintamallien kehittämisen suunnaksi oppimisanalytiikan rinnalle. XAMKin tekoäly-työpajassa kävimme kiinnostavaa keskustelua esimerkiksi osaamismerkkien mahdollisesta hyödyntämisestä datalähtöisen koulutuksen osana. Keskusteluissa nousi esiin myös vuorovaikutuksen ja teknologian rooli oppimisen tukena, sekä mistä ja minkälaista dataa hyödynnetään oppimisanalytiikassa. Työpajatyöskentelyämme siivittivät hyvä keskustelut myös siitä, mitä dataa tulisi hyödyntää enemmän. Oppimisanalytiikkaa ja tekoälyä tulisikin kehittää erityisesti tukemaan erilaisia prosesseja, sekä tehostamaan koulutuksen toimintoja.  

Digipedagogisten ratkaisujen kehittämisen rinnalla tehdään paljon työtä eettisten kysymysten ja niiden ratkaisujen tunnistamisessa. Useassa esityksessä tehtiin katsauksia menneisyyden onnistumisiin ja vähemmän onnistuneisiin kokeiluihin, mutta suunnattiin katse myös vankasti tulevaisuuteen ja siihen, mitä tulee vielä tutkia, kehittää ja tavoitella. Erityisesti nousi esille tarve saada selkeitä eettisiä ohjeistuksia erilaisiin käyttötarkoituksiin sovellettuna. Opetus- ja kulttuuriministeriön järjestämässä oppimisanalytiikan viitekehyksen esittelytilaisuudessa eri oppilaitosten edustajat saivat tilaisuuden tuoda esille, miten oppimisanalytiikan käyttöönottoa voitaisiin valtakunnallisesti tukea. Yhtenä keskeisenä asiana tuotiin esille eri järjestelmien väliset rajapinnat, joita kehittämällä eri järjestelmiin kertyvän tiedon hyödyntämistä voitaisiin helpottaa. Laajalle hajautunut ja siiloutunut tieto edellyttää toimivia rajapintoja ja toimintatapoja tiedon yhdistämiseen. Toisaalta taas tietojen yhdistämiseen liitetään useita oppijan yksityisyyteen liittyviä eettisiä kysymyksiä, joiden huomiointiin toivotaan selkeitä ohjeistuksia. Lisäksi keskusteluissa nousi esille tarve saada kontekstispesifejä ohjeistuksia vastuulliseen tekoälyn ja oppimisanalytiikan hyödyntämiseen, jotta oppilaitoksissa osattaisiin ratkoa erilaisten käyttötilanteiden esille nostamia eettisiä kysymyksiä.  

Opetusministeri Li Andersson muistutti, miten korona-aikana koulutuksen parissa tehtiin merkittävä loikka koulutuksen ja oppimisen digitalisaatiossa. Edelleen tarvitaan tutkimusta ja käytännön kokemuksia siitä, miten parhaalla mahdollisella tavalla hyödyntää teknologiaa koulutuksen eri toimijoiden työvälineenä. Huolimatta siitä, että meillä on runsaasti erilaisia teknologisia ratkaisuja käytössä, tulisi opettajien, ohjaajien ja opiskelijoiden tuen tarpeita ja teknologian käyttökokemuksia ymmärtää paremmin. Tällöin myös oppimisesta kertyvä data saataisiin tehokkaaseen ja tarkoituksenmukaiseen käyttöön.  

Oppimisanalytiikan tutkimus ja käyttöönotto on edistynyt paljon. Seuraavat askeleet oppimisanalytiikan käyttöönotossa voisivat olla erilaisten oppimisen edellytysten huomioiminen työkalujen ja käytänteiden suunnittelussa, sekä monialaisen yhteistyön jäsentäminen eri toimijoiden välillä, jotta oppimisanalytiikka saadaan vastuullisesti käyttöön oppilaitoksissa ja sitä opitaan hyödyntämään erilaisten tilanteiden työkalupakkina.  

Hanke toivottaa rauhallista joulua kaikille seuraajilleen ja yhteistyötahoille!  

Posteri-esitys

Egle Gedrimiene, Suvi Kauppi, Jenni Kunnari

University of Oulu 

The multidisciplinary team from the faculties of Education and Information Technology and Electrical Engineering got together to create and implement a new online learning analytics course at the University of Oulu. The goal of the course was to offer students multidisciplinary information on learning analytics applications in different contexts, and to develop and test the materials and design of the course. 

The course consisting of 5 modules and 10 ECTS credits introduced the field of learning analytics and covered such topics as students’ engagement, teacher and guidance perspectives in the use of learning analytics tools, principles of working with big data and big data ethics. After the completion of the introductory course, students were able to select the modules they wanted to continue further. Each class in the modules consisted of a pre task, topic presented by the teacher in the class, and a group and individual assignment.  

Students’ feedback at the end of the course was encouraging, as overall the experience of teaching and studying on this course module seemed to be positive. When asked which elements supported students’ learning the best from their own point of view, they mentioned for example the content of the course, materials as chosen articles and lecture recordings that they could go back to, interactions and discussions with teachers and other students and reflection tasks they were given.  

“The teacher interactions (on and off class), the learning resources, group and reflection tasks as well as the structure of the individual lessons. The reflection questions were simple yet thought-provoking. What I really liked and deeply appreciate is the openness with which each teacher has engage with the students and differing points of view. For this, as a student, it makes me feel safer to convey my thoughts. The individual feedback received at the end of the course (not only pass/fail or rubric oriented) was quite comprehensive and motivated me as a learner consistently.” 

On the other hand, learning tasks were also mentioned as things to be improved: some students wished for example more hands-on practices with one or more LA tools, more individual assignments rather than group assignments and quizzes for checking if they have understood what they have studied. There were also wishes for some Finnish material for the support for their learning. 

“A custom tailored LA tool is necessary for the course, so you can teach LA using LA. Moodle is kind of LA, but it lacks the good features of an effective LA tool. Another module can be added which would be entirely practical where one student will prepare a lecture / test using LA tool, deliver it to his/her group and the group member will comment on how good the lecture was.” 

“It would be nice to have some reading material (or videos perhaps?) in Finnish, because the whole subject area is unfamiliar to me. It was quite challenging at some points to understand the terminology, lectures or the articles, because the vocabulary was new.” 

After reflecting on the students’ feedback, the course teachers Anni Silvola, Egle Gedrimiene (Educational Psychology research group), Satu Tamminen and Lauri Tuovinen (Biomimetics and Intelligent Systems Group, BISG research group) and the course administrator Suvi Kauppi are currently discussing various possibilities to further develop the course materials and design. 

The course was created and piloted after receiving innovation funding from the University of Oulu. The course was offered to University of Oulu and Open University students during the April-August period in 2021. 

The work in AnalytiikkaÄly-project (AnalyticsAI, 2018–2021) continues as AnalytiikkaÄly-Etäohjaus-project (AnalyticsAI-Distance guidance, 2021–2022), funded by the Finnish Ministry of Education and Culture. The project includes seven partners and is led by the University of Oulu. The partners are Aalto University, Tampere University, University of Turku, LUT-University, University of Lapland, and University of Eastern Finland. The focus is still on learning analytics, but the emphasis is on distance learning and guidance. We aim to understand how the learning analytics tools could be applied as a part of distance guidance. Also, we research and develop the conditions for guidance with learning analytics. Follow our website, Twitter, and Facebook for latest news and events on learning analytics! 

EARLI 2021 järjestettiin täysin virtuaalisesti ensimmäistä kertaa. Tuloksena oli valtava runsaudensarvi oppimisen, opettamisen ja koulutuksen aiheiden tutkimusta, kokeiluja, luentoja ja oivalluksia, ja alan ihmisten virtuaalisia kohtaamisia. Teemana oli “Education and Citizenship: Learning and Instruction and the Shaping of Futures”, mikä ilmeni muun muassa jatkuvan oppimisen, koulutuksen ja opetuksen tulevaisuuden näkymissä ja virtuaalisten ja digitaalisten palveluiden kasvavien ja muuttuvien roolien aiheissa. Teemana tämä sopii hyvin kasvavaan oppimisanalytiikan kehitykseen ja sen potentiaalisten hyötyjen ja haittojen tutkimukseen, joiden avulla voimme käytännön kokeiluissa pyrkiä kohti toimivampia oppimisanalytiikkaratkaisuja, jotka soveltuvat käyttäjänsä tarpeisiin. Tutkimuksen avulla oli myös ennakoitu ja havaittu potentiaalisia ongelmakohtia, esimerkiksi käyttämistä vaikeuttavia aspekteja, avoimia eettisiä kysymyksiä tai erilaisille käyttäjille huonosti sopivia ratkaisuja.

Oppimisanalytiikkaa, oppimisen teknologia ja oppimisalustoja käsitteleviä aiheita nousi esiin niin kollaboratiivisen oppimisen, opiskelutaitojen, oppimista tukevan palautteen, koneoppimisen, etiikan, opintopolkujen kuin opettajakoulutuksen yhteyksissä useissa sessioissa. Oppimisanalytiikka ilmeni konferenssissa 46 esityksen tai session avainsanoissa, ilmaisten sen monimuotoista sisältymistä erilaisiin oppimisen ja opettamisen teemoihin. Erilaisia pilotteja, tutkimuksia ja kokeiluja esiteltiin laajalti eri konteksteissa alakoulusta yliopistoihin ja jatkuvaan oppimiseen. Oppimisanalytiikka korostui esimerkiksi monitieteisessä oppimisen tutkimuksessa sekä kehityksen kohteena että tutkimuksen välineenä. Oppimisanalytiikkaratkaisuja esiteltiin myös digitaalisten oppimisympäristöjen osana: Esimerkiksi opettajan tukena ryhmätyön fasilitoimiseksi ja monitoroimiseksi, sekä tarjoamaan opettajalle näkymää opiskelijoiden tyytyväisyyteen, taitoihin ja itsenäiseen opiskeluun. Esillä oli myös uusia ratkaisuja, joilla oppimisanalytiikkaa hyödynnettiin opiskelijalle annettavassa palautteessa. Tuloksissa korostui erityisesti palautteen sisällön, ja sen tarjoamien ehdotusten tai suositusten tärkeys, jotta opiskelijat kokivat annetun palautteen hyödylliseksi. Oppimisanalytiikkaa ja sen kehittämistä käsiteltiin osana valtavaa kirjoa erilaisia oppimisen, opettamisen, koulutuksen ja ohjauksen teemoja erilaisissa kontekstispesifeissä instansseissa. Lisäksi aiheiksi nousi oppimisanalytiikka ja sen tulevaisuuden suunnat yleisemmällä tasolla: Etenkin käsittelyistä nousi esiin kollektiivisesti tunnistettu tarve vahvemmin teoriapohjaisille menetelmille, tutkimuksille ja kehittämisprosesseille.

Vaikka monet tulokset toivat esiin oppimisanalytiikan hyötyjä ja vaikutuksia, samaan aikaan ilmenee myös tietoinen korostus kontekstiriippuvuudesta, tarpeiden erilaisuuksista, ja käyttäjän taitojen ja tulkinnan tärkeydestä. Vaikka yleisiä ohjeita, neuvoja ja toimivia ratkaisuja voidaan ja ehdottomasti kannattaa jakaa ja soveltaa, sekä kasvatustieteelliset että oppimispsykologiset näkökulmat ja tulokset tuntuvat selkeästi tunnistavan oppimisanalytiikasta ja sitä hyödyntävistä ratkaisuista ja sovelluksista yleistyksiä, aspekteja tai ominaisuuksia, joilla on potentiaalia olla huonosti sopivia erilaisille käyttäjille tai erilaisiin konteksteihin. Pedagogisen osaamisen ja prosessikohtaisen ymmärryksen tulisikin olla keskeisessä roolissa oppimisanalytiikkaa kehitettäessä, jotta kontekstitietous korostuu järjestelmälähtöisen kehittämisen sijaan—mikä vaikuttaakin olevan yleinen käytäntö, ja jota on myös AnalytiikkaÄlyn yhteydessä korostettu. Toisaalta, vaikka monissa esityksissä korostui oppimisanalytiikkaratkaisuissa usein ilmenevä ”one-size-fits-all” -asetelma, konferenssin aikana yleisöä muistutettiin myös tämän asetelman olevan hyvin yleinen osa yliopisto-opetusta (eikä varmasti ainoastaan yliopisto-opetusta, vaan suurinta osaa muodollista opetusta), joten ongelma ei ole ainutlaatuinen oppimisanalytiikkakehitykselle. Visioita esiteltiin myös oppimisanalytiikan potentiaalille muuttaa tätä asetelmaa, jolloin oppimisanalytiikkaratkaisuja voisi mahdollisesti kehittää niin, että niitä voisi hyödyntää auttamaan erityisesti suurten kurssien opettajia huomaamaan oppimisen eroavaisuuksia ja tarjoamaan pienemmällä työmäärällä räätälöidympää tukea tai materiaalia opiskelijoiden oppimisen ja tarpeiden mukaan, esimerkiksi auttamalla materiaalien tai tehtävien strukturoinnissa.

AnalytiikkaÄlyn tuloksia ja kokemuksia oli myös esillä konferenssissa. Käyttäjälähtöistä kehitystä ja oppimisanalytiikan käyttöönottoon liittyviä koulutustarpeita ja käyttöönoton prosesseja esiteltiin posterisessiossa ja opiskelijan valmiuksien vaikutuksia oppimisanalytiikkavälineiden käyttökokemuksiin espressosessiossa, jonka voi nähdä myös videolta. Symposiumissa Hanni Muukkonen esitteli digitaalista yhteisoppimista ja paperisessiossa esiteltiin tekoälyn hyötyjä ja haasteita opettajille. Sessiossa nousi keskustelua muun muassa erilaisten opiskelijoiden tarpeiden huomioinnin samanaikaisesta tärkeydestä ja teknisestä haasteesta, jonka ratkaiseminen vaikuttaisi olevan edessä moninaisissa opiskelijoille kohdennetuissa oppimisanalytiikkaratkaisuissa. Samoin keskustelua heräsi liittyen oppimisanalytiikan tutkimuksen ja käyttöönoton kohdentamisesta, joissa hyvin vaihtelevia kokemuksia nousi esiin. Yleistä yhdenmielisyyttä tuntui nousevan erityisesti käyttäjäryhmälähtöisen tutkimuksen ja kehittämisen yhteen nivomisen hyödyistä sekä käyttäjien asenteisiin että kokemuksiin positiivisesti vaikuttavana aspektina. Osallistavat, opiskelijoiden, opettajien ja muiden yliopistotoimijoiden tarpeita, kokemuksia ja näkemyksiä kuuntelevat analytiikan ja sen kehittämisen metodit olivat ilmeisen positiivisesti koettuja keskusteluissa nousevien havaintojen perusteella.

Konferenssin aiheista laajemmin kiinnostuneille keynote -luentoja on katseltavissa nyt myös EARLIn Youtube-kanavalla. EARLIn sivuilla on saatavissa myös tiivistelmät kaikista esityksistä.

Amanda Sjöblom, Aalto yliopisto