Blogi

Blogi, featured

Oppimisanalytiikka arviointityökaluna – tietosuoja, oikeusturva ja virkavastuu

Tekoälysovellusten hyödyntäminen opiskelijoiden oppimisen tukena, opiskelijan ohjauksessa, oppimisen arvioinnissa sekä tiedolla johtamisessa voivat muuttaa yliopistoissa opetuksen antamiseen liittyviä menettelyjä ja käytäntöjä. Juridisesti tekoälyn käyttöön opiskelijan ohjauksessa ja oppimisen arvioinnissa liittyy useita ongelmakohtia, joihin ei ole vielä lainsäädännössä olemassa ratkaisuja.

Tietosuoja-asetuksessa on säädetty niistä edellytyksistä, joilla henkilötietoja voidaan käsitellä sekä niistä rajoitteista, jotka liittyvät rekisteröidyn profilointiin ja automatisoituun päätöksentekoon. Henkilötietojen käsittelyllä on oltava tietosuoja-asetuksen mukainen oikeusperuste. Esimerkiksi silloin kun tietojen käsittely on tarpeen yliopiston lakisääteinen velvoitteen noudattamiseksi, henkilötietojen käsittelyllä on olemassa asianmukainen oikeusperuste. Yliopistoille on asetettu lakisääteisiä velvoitteita muun muassa yliopistolaissa, jonka mukaan yliopistojen tehtävänä on esimerkiksi antaa tutkimukseen perustuvaa ylintä opetusta sekä järjestää opetus ja opintojen ohjaus siten, että tutkinnot on mahdollista suorittaa päätoimisesti opiskellen säädetyssä tavoitteellisessa suorittamisajassa. Oppimisanalytiikan käyttö yliopistoissa näiden velvoitteiden noudattamiseksi on oikeusperusteen näkökulmasta sallittua.

Oppimisanalytiikkaa hyödynnettäessä opiskelijoita joudutaan käytännössä profiloimaan heistä kertyneiden tietojen perusteella. Tietosuoja-asetuksen mukaan profiloinnilla tarkoitetaan mitä tahansa henkilötietojen automaattista käsittelyä, jossa henkilötietoja käyttämällä arvioidaan luonnollisen henkilön tiettyjä henkilökohtaisia ominaisuuksia. Opiskelijan oppimisen analysointi on tietosuoja-asetuksessa tarkoitettua profilointia, sillä opiskelijan kyky oppia on henkilökohtainen ominaisuus, jota oppimisanalytiikassa arvioidaan. Profilointia ei ole tietosuoja-asetuksessa kategorisesti kielletty, mutta sillä on oltava tietosuoja-asetuksessa säädetyt henkilötietojen käsittelyperusteet, joissa on huomioitava käyttötarkoitussidonnaisuus, tietojen minimointivaatimus ja tarpeellisuus, käsittelyn läpinäkyvyys ja rekisteröidyn oikeuksien toteuttamisen huomioiminen. Rekisteröidyllä on useissa tilanteissa oikeus vastustaa profilointia, mutta tällaista oikeutta ei ole, jos käsittely perustuu rekisterinpitäjän lakisääteisen velvollisuuden toteuttamiseen, kuten yliopistolaissa säädettyjen opetuksen antamisen ja ohjauksen toteuttamiseen.

Oppimisanalytiikkaa voidaan myös hyödyntää opiskelijoiden opintosuoritusten arvioinnissa. Tällainen oppimisanalytiikan käyttö voi olla tietosuoja-asetuksessa tarkoitettua automatisoitua päätöksentekoa, joka on lähtökohtaisesti kielletty. Yliopistoissa oppimisanalytiikkaa voidaan hyödyntää opiskelijoiden arvioinnissa ainoastaan, jos arviointiin liittyy opettajan tosiasiallinen kontrolli arvioinnin lopullisista tuloksista tai automatisoidusta arvioinnista säädetään erikseen laissa.

Opiskelijoiden oppimisen automaattiseen arviointiin liittyy myös muita kuin henkilötietojen suojaa koskevia kysymyksiä. Opiskelijan hyväksi on yliopistolaissa säädetty opintosuoritusten arviointiin liittyviä oikeusturvakeinoja. Oppimisanalytiikkaa hyödynnettäessä näistä oikeusturvakeinoista ei voida tinkiä. Oppimisen arviointi on myös julkisen vallan käyttöä, johon liittyy virkavastuun tosiasiallinen toteuttaminen. Virkavastuuta ei voida nykyisen lainsäädännön perusteella ulkoistaa automatiikalle, vaan virkavastuun kantaa viime kädessä arvioinnista vastannut opettaja.

Oppimisanalytiikan kehittämiselle on olemassa teknologisia edellytyksiä, mutta toiminnalliset ja oikeudelliset edellytykset hakevat vielä sijaa tekoälyn kehittämisessä. Juridiset haasteet eivät välttämättä muodosta nykyäänkään estettä oppimisanalytiikan hyödyntämiselle opiskelijoiden ohjaamisessa ja arvioinnissa, mutta kehitystyö edellyttää huolellisuutta toimintaprosesseja kehitettäessä opiskelijoiden henkilötietojen suojan ja oikeusturvan varmistamiseksi unohtamatta myöskään opettajan omaa oikeusturvaa.

Kirjoittajat

Tomi Voutilainen ja Juuso Ouli

Itä-Suomen yliopisto

Blogi

Mitä oppimisanalytiikka on?

Niin korkeakouluissa kuin muissakin organisaatioissa erilaisiin sähköisiin järjestelmiin jää jatkuvasti käyttäjistä sähköisiä jälkiä, eli dataa. Kun opiskelija tekee sähköisen tentin, rekisteröityy tieto, kuinka kauan hän käytti aikaa vastaamiseen ja montako sanaa hän kirjoitti. Oppimisympäristöt tallentavat tietoa esimerkiksi opiskelijan tehtäväpalautuksista ja kirjautumiskerroista. Opintorekisteriin kertyy taas kurssisuorituksia ja arvosanoja.

Ihmisestä kertyvä data voidaan jaotella aktiiviseen tai passiiviseen jalanjälkeen. Aktiivinen jalanjälki syntyy, kun ihminen esimerkiksi kirjoittaa viestejä tai jättää palautetta. Passiivinen jälki taas jää kaikesta mistä käyttäjä ei ole itse tietoinen, esimerkiksi ajankäytöstä ja klikkauksista.1

Laajasti käytetyn määritelmän mukaan oppimisanalytiikalla tarkoitetaan oppijasta kertyvien tietojen keräämistä, mittaamista, analysointia ja raportointia tarkoituksenaan ymmärtää sekä optimoida oppimista ja oppimisympäristöjä.2 Oppimisanalytiikassa siis haetaan lisäarvoa tiedoista, joita on ollut liian työlästä käsitellä ennen analytiikkaa, palvelemaan eri käyttäjäryhmiä: opiskelijoita, opettajia, ohjaajia sekä hallintoa ja johtoa.

Analytiikan hyödyntämisen mahdollisuudet riippuvat siitä millaisia sovellutuksia sen ympärille rakennetaan. Digitaalinen oppimisalusta kerää dataa luonnostaan ja useissa oppimisympäristöissä onkin analytiikkaominaisuuksia. Analytiikan piiriin voidaan halutessa kuitenkin ulottaa myös esimerkiksi kirjastokortilla tehtävät lainat tai jopa luento-osallistuminen lisäämällä sähköinen rekisteröityminen oppitunneille, vaikkapa mobiilisovelluksen kautta. Tietoja voidaan teoriassa kerätä loputtomasti, joten olennaista on tunnistaa minkä tiedon kerääminen ja käyttäminen on oikeasti hyödyllistä oppimisprosessien kehittämiselle.

Oppimisanalytiikkaa voidaan hyödyntää monin eri tavoin palvelemaan käyttäjien tarpeita. Analytiikka voi olla suoraan kuvailevaa, jolloin esimerkiksi opiskelija näkee reaaliaikaista tietoa opintojensa kokonaistilanteesta tai opettaja kurssinsa opiskelijoiden opintosuorituksista. Kuvailevaa tietoa voidaan hyödyntää vertailuun. Tällöin opiskelija voi nähdä miten on edennyt suhteessa muihin opiskelijoihin tai opettaja voi tarkastella miten kurssitoteutus suhteutuu saman kurssin aiempiin kierroksiin. 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. Listaa esimerkeistä voisi jatkaa pitkään.

Oppimisanalytiikan onnistuneen hyödyntämisen kannalta on lopuksi keskeistä se, kuinka data esitetään käyttäjille erilaisina tuloksina ja raportteina.3 Visualisoinnin tavoitteena on oppimisanalytiikan raportoinnissa käsiteltävän tiedon ja suositusten mahdollisimman selkeä esittäminen käyttäjille.4, 5 Alle on luonnosteltu kaksi esimerkkiä oppimisanalytiikan esittämisestä kuvaajin.

Oppimisanalytiikasta huhtikuussa kirjoitti

Janne Mikkola,

Turun yliopisto

Lähteet:

1 Madden, M.  – Fox, S. – Smith, A. – Vitak, J. (2007). Digital Footprints – Online identity management and search in the age of transparency. https://www.pewinternet.org/2007/12/16/digital-footprints/

2 Siemens, G. (2013). Learning analytics: The emergence of a discipline. American Behavioral Scientist, 57(10), 1380-1400.

3 Auvinen, A. (2017). Oppimisanalytiikka tulee – Oletko valmis? Suomen eOppimiskeskus Ry. https://poluttamo.fi/2017/08/02/oppimisanalytiikka-tulee-oletko-valmis/

4 Brown, M. (2012). Learning analytics: Moving from concept to practice. EDUCAUSE Learning Initiative, 1-5.

5 Reyes, J. A. (2015). The skinny on big data in education: Learning analytics simplified. TechTrends, 59(2), 75-80.

Blogi

AnalytiikkaÄly Aalto-yliopiston Kärkihankemessuilla

AnalytiikkaÄly, yhdessä muiden Aalto-yliopistossa toimivien, Opetus- ja kulttuuriministeriön rahoittamien korkeakoulutuksen kehityshankkeiden kanssa, esittäytyi aaltolaisille Kärkihankemessuilla 29. maaliskuuta.

Tilaisuuden messuosuus sai innostavan avauksen, kun hankkeet esittäytyivät ja otettiin vastaan hyvissä tunnelmissa. AnalytiikkaÄlyn ohella yleisö sai tilaisuuden tutustua laajaan skaalaan mielenkiintoisia hankkeita kielen oppimisen, yrittäjyyden, yliopistopedagogiikan, opiskelijahyvinvoinnin, opiskelijavalintojen, oppimisympäristöjen ja digitaalisen koulutuksen tiimoilta.

Tapahtuma innoitti vilkasta keskustelua ja mielenkiintoa kehittämishankkeiden ja aiheiden suhteen. Yli sata kävijää pääsi tutustumaan ja keskustelemaan ajankohtaisista kehityskohteista, –toimista ja saavutuksista. Yleisö koostui pääsääntöisesti ohjelmajohtajista, oppimispalveluiden ja muiden palveluiden väestä, mutta myös muita hankkeiden fokuksista kiinnostuneita saapui paikalle kuulemaan ja tutustumaan hankkeisiin.

Tapahtumassa korostettiin viestinnän tärkeyttä ja huomionarvoista oli erityisesti hankkeemme näkökulmasta, että kiinnostusta ja tarvetta oppimisanalytiikalle löytyy paljon. Kärkihankemessujen keskiössä oli myös yhteistyön rohkaisu eri tekijöiden välillä. Yhteistyö eri hanketoimijoiden välillä on tärkeä voimavara, sillä hankkeissa tavoitellaan pysyviä edistysaskelia, ja –toimia, jotka voidaan integroida osaksi yliopistojen arkitoimintaa. Vastaavat tapahtumat ovat omiaan kuvastamaan sitä työtä, jota tehdään monilla tahoilla opiskelun, oppimisen ja kaikkeen oppimiseen ja koulutukseen liittyvien aspektien kehittämiseksi, ja toimii hyvänä muistutuksena ja alustana projektien väliselle yhteistyölle ja koordinaatiolle.

Oppimisanalytiikan näkökulmasta monet kaikista esitellyistä kehityksen kohteista nivoutuvat yhteen: Parhaimmillaan oppimisanalytiikan tulisi voida edistää opintojen joustavuutta ja saumattomuutta aina koulutukseen hakemisesta valmistumiseen ja työllistymiseen. Tämän onnistuneen tapahtuman innoittamana kehitystyö ja –projektit pääsevät jatkamaan monipuolisella, opiskeluun ja siihen liittyvien aiheiden kehitykseen keskittyneellä otteella yhteistyössä opiskelijoiden, opettajien, ohjaajien ja muiden avaintekijöiden kanssa.

Amanda Sjöblom,

Aalto-yliopisto

Blogi

Oppimisanalytiikka ja sitä tukevat käytänteet

AnalytiikkaÄly -hankkeessa kehitetään oppimisanalytiikkaa ja sitä tukevia käytäntöjä, joiden avulla korkeakouluissa tuetaan sujuvaa opiskelua opintojen eri vaiheissa. Syksyn 2018 kuluessa olemme kartoittaneet käyttäjätarpeita opiskelijoilta, omaopettajilta, sekä tiedekuntien ja yliopiston hallinnon edustajilta. Keväällä ja kesällä 2019 siirrymme kohti sovellusten kehitystä, joita pilotoidaan syksystä 2019 alkaen.

Oppimisanalytiikka tarkoittaa oppimisesta ja opiskelusta kertyvän datan hyödyntämistä analysoituna palautteena eri käyttäjäryhmille. Analytiikkaa on hyödynnetty monilla eri aloilla jo pitkään, mutta koulutuksen ja oppimisen optimointiin analytiikkaa on sovellettu vasta noin kymmenen vuoden ajan ja erityisesti aivan viime vuosina. Koska oppimisanalytiikka perustuu opiskelijoista kertyviin digitaalisiin jälkiin, on analytiikkatiedon hyödyntäminen tiiviisti yhteydessä koulutuksen digitalisaatioon, eli niiden tietojärjestelmien ja digitaalisten toimintaympäristöjen käyttöön joita korkeakouluissa tällä hetkellä kasvavasti hyödynnetään.

Hankkeessamme keskitytään erityisesti opiskelun ohjauksen, opintojen suunnittelun, etenemisen seurannan ja tukemisen sekä johtamisen näkökulmiin. Tällä hetkellä  suurin osa oppimisanalytiikkaa hyödyntävistä työkaluista on kehitetty opintojaksoilla tapahtuvan oppimisen ja opiskelun optimoinnin tueksi. AnalytiikkaÄly-hankkeessa keskitymme opintojen kokonaispolun tukemiseen pidemmällä aikavälillä.

Olennainen osa oppimisanalytiikkan käytölle ovat siihen liittyvät juridiset kysymykset, kuten tietosuoja, sekä eettiset näkökulmat, esimerkiksi kenelle opiskelijan tiedot näkyvät oppilaitoksessa ja mitä näytämme opiskelijalle itselleen. Pohjautuen eri käyttäjäryhmien tarpeisiin sekä kokemuksiin luomme toimintamalleja oppimisanalytiikan soveltamiselle. Oppimisanalytiikan käytössä erityisesti opiskelijoiden yksityisyys, tiedon keräämisen ja käyttötarkoitusten vastuullisuus ja läpinäkyvyys, sekä tiedon tallentaminen ja erilaiset analyysimenetelmät ovat nousseet esille tärkeinä näkökulmina.

Oppimisanalytiikasta maaliskuussa kirjoitti

Anni Silvola,

Oulun yliopisto