Kenelle ennustamme
Aika usein olemme nähneet ”ennustemalleja”, jotka kykenevät kuvaamaan tapahtumia vuosia, jopa vuosikymmeniä taaksepäin. Tiedämme varsin tarkkaan opiskelijajoukon tai vuosikurssin valmistuttua, kauanko valmistumiseen vaadittavat opinnot kestivät, mikä oli suoritettujen opintojen keskiarvo tai kyseisen vuosikurssin drop-out –rate. Kun tällaista dataa on tarpeiksi paljon, muodostamme keskiarvojen keskiarvoja, joita käyttäen kuvittelemme voivamme ennustaa tulevien opiskelijoiden etenemistä, johtamaan koulutusohjelmia tai tukemaan opintojen ohjausta. Todellisuudessa olemme kuitenkin hukanneet yksilön, jonka etenemistä meidän tulisi tarkastella ja samalla unohtaneet, että todellisessa ennustemallissa tulisi käsitellä opintojaan aloittavia uusia yksilöitä.
Monesti opintojen ennustemalleja suunnataan työkaluiksi opintojen ohjaamiseen, koulutusohjelmien johtamiseen tai yliopistotasoisen rahoitusmallin työkaluksi. Hieman yllättäen saattaa unohtua asiakkaan eli yksilöllisen opiskelijan tarvitseman ennustemallin tuottama tuki ja vielä useammin unohtuu ennustemallin hyödyntäminen loppukäyttäjän näkökulmasta: ennustemallin tulisi kyetä tuottamaan luotettavaa tietoa koulutustuotteiden kehittämiseksi siten, että valmistuvia opiskelijoita tarvitseva teollisuus saisi oikealla ja ajantasaisella osaamisprofiililla varustettuja asiantuntijoita käyttöönsä. Kun nykyisin ennustamme opintojen etenemistä, keskitymme ehkä liikaa tuotettuihin opintopisteisiin, valmistuvien määriin, opiskelun kestoon tai aiheutuneisiin opetuksen kustannuksiin. Hyvä ennustemalli kykenisi nostamaan näiden lisäksi esille osaamisprofiilin tarvitsemia muutoksia ja se huomioisi myös loppukäyttäjän. Aivan uuden haasteen luovat yleistyneet monimuoto- ja etäohjelmat, joissa opiskelijat etenevät digitaalisissa ympäristöissä oman aikataulunsa mukaisesti ja joiden sisältöjä voidaan päivittää reaaliaikaisesti missä kohtaa kalenterivuotta tahansa. Riippumatta oppimisympäristöstä ennustemallin tulisi kyetä ottamaan huomioon, että joku tarvitsee nämä valmistuvat opiskelijat!
Tukeeko järjestelmä toimintaamme vai ohjaako järjestelmä tekemistämme
Varsin klassinen kysymys tietojärjestelmiä kehitettäessä on, kuinka paljon joustavuutta järjestelmässä tulisi olla, jotta se soveltuisi erilaisten käyttäjien tarpeisiin? Puhtaasti analytiikan ja tilastollisen tarkastelun näkökulmasta tiukasti sääntöpohjainen ja lukittu järjestelmä olisi helpoin, mutta opintojen etenemistä kuvaavan ennustemallin kohdalla on ainakin kaksi isoa muuttujaa, jotka vaativat järjestelmältä joustavuutta. Ensinnäkin opiskelija taustoineen ja elämäntilanteineen on yksilö, joka joka tapauksessa etenee omia polkujaan. Toiseksi ennustemallin runkona olevat tutkintorakenteet ja niihin sisältyvät opintojaksot ainakin toivottavasti kehittyvät edellä mainitun loppukäyttäjän tarpeiden mukaisesti. Tämän vuoksi ennustemallin taustalla oleva järjestelmän tulee sallia ja tunnistaa monenlaista joustavuutta, joka koskee yksilön tekemiä valintoja, tutkintorakenteiden muutoksia ja päivityksiä, muuttuvalaajuksisia opintojaksoja sekä alun perin erimittaisiksi suunniteltuja opintopolkuja. Olisi kenkkua, jos järjestelmä olisi niin jäykkä, että opiskelijat pakotettaisiin johonkin tiettyyn muottiin tai että joustavuus opintojen toteutuksessa estettäisiin ”järjestelmäohjatusti”. Epäilemättä joustavuuden salliminen vaikeuttaa ennustemallin algoritmien muodostamista, mutta vain sallimalla joustavuus voidaan tuottaa ennustetietoa, joka palvelee koko ketjua asiakkaasta loppukäyttäjään saakka.
Jotta kuvatut tarpeet voitaisiin täyttää, olemme AnalytiikkaÄly-hankkeen kuvauksessa määritelleet mm. seuraavaa: ”Hankkeen viimeisessä vaiheessa koostetaan järjestämäriippumattomat ja geneeriset määrittelyt yhteisille toiminnanohjauksen kannalta keskeiselle tietosisällölle sekä eHopsia hyödyntävälle ennustemallille”.
Pidetään tämä mielessä, kun viemme hanketta yhdessä eteenpäin.
Kirjoittajat
Harri Eskelinen & Terho Lassila
Lappeenrannan-Lahden teknillinen yliopisto LUT
