Näin vuodenvaihteessa useimmissa yliopistoissa ja korkeakouluissa on analysoitu päättyneen vuoden tulostavoitteiden saavuttamista tutkintomäärillä koulutusohjemittain tai muiden valittujen kriteereiden mukaan. Näinä aikoina on myös käynnistynyt monissa oppilaitoksissa seuraavan lukuvuoden tutkintorakenteiden ja erilaisten opetuskokonaisuuksien valmistelu. Kuinkahan monessa oppilaitoksessa tuloksia on ennustettu perinteisellä kerroinajattelulla vaikkapa niin, että aloittaneista 70% valmistuu määräajassa? Seuraakohan tästä ennustemallista edelleen se, että toteutetaan tulevan lukuvuoden opetus kuten aina ennenkin?
On hiukan kiusallista, että juuri samaan aikaan AnalytiikkaÄly-hankkeen toteutusajankohdan kanssa on meneillään siirtyminen SISU- ja Peppi-järjestelmiin, jolloin osa ennustemallin kehityksestä todennäköisesti onkin uusien järjestelmien ominaisuuksien opettelua varsinaisen analytiikkatyökalun kehittämisen sijasta. Miksi kaikilla ei ole sama järjestelmä käytössä? Oman haasteensa kokonaiskuvaan luo täydellä voimallaan jokin aika sitten hyväksytty tietosuojalaki. Tämä taas on johtanut siihen, että jopa analytiikan kehitystyössä olemme joutuneet olemaan kovin varovaisia ”oikeiden” ennustemallien kehittämisessä.
Onneksi hankkeessa olemme yhdessä tunnistaneet edellä kuvatut vaaranpaikat ja pystymme katsomaan kokonaisuutta avarakatseisesti siten, että ensin tunnistamme ja tunnustamme jo olemassa olevat ja ainakin jossakin korkeakoulussa käytössä olevat todelliset ennustemallit. Vasta tämän jälkeen kehitämme uusia, tarkoituksenmukaisia analytiikkatyökaluja. Tällä tavoin toimien emme tule keksineeksi jotakin sellaista, joka jo olisikin valmiiksi saatavilla SISU:sta tai Pepistä. Analytiikkatyökalujen kehitystyön tueksi onkin perusteltua ajatella aikajana kolmeen osaan jaettuna: jo olemassa olevat, huomisen ja ylihuomisen ennustemallin työkalut.
Tällä hetkellä voimme jo varsin luotettavasti poimia SISU:sta esimerkiksi opiskelijakohtaiset HOPS:t, opiskelun kuormittavuustiedot periodeittain, valmistuneiden määrät koulutustuotteittain jne. Nämähän eivät tosin vielä varsinaisesti ennusta mitään, vaan kuvaavat jo tapahtunutta. Pienellä työmäärällä on kuitenkin suhteellisen helppoa saada huomiseksi lisäominaisuuksina mahdollisuus hakea kunkin opiskelijan tai opiskelijaryhmän seurantatiedot opintojen aloitusvuoden mukaan, ja arvioida saavutettavien tutkintojen määrä koulutustuotteittain ennakoiden seuraavien 3-4 vuoden kehitysnäkymiä. Nämä esimerkit kuvastavat pyrkimystä esittää analytiikan tulokset trendeinä, jotka tukevat nykyistä paremmin sekä opiskelijan opintojen etenemisessä, että koulutustuotteen johtamisessa tarvittavien toimenpiteiden valintaa. SISU:n ominaisuuksia hyödyntäen on myös helppo tuottaa järjestelmälähtöisiä hälytyksiä niin opiskelijoille kuin johdolle, jos esimerkiksi opiskeluaika uhkaa venyä tai tutkintotavoitteiden määrä ei näyttäisi täyttyvän. Tällöin korjaaviin toimenpiteisiin voidaan ryhtyä välittömästi, eikä tapahtunutta vahinkoa tarkastella vasta jälkikäteen.
Hankkeen loppupuolella meillä on varmaankin jo valmius esittää ylihuomisen ennustemalliin koulutustuotteiden suunnittelun tueksi työkalu, jonka avulla työnantajapalautteet ja työmarkkinoiden osaajatarpeet voidaan liittää osaksi koulutustuotteen tuottavuusanalyysiä. Koska katsomme hankkeessa vahvasti tulevaan, on mielestämme hyvinkin perusteltua jatkaa kehitystyötä myös ”ylihuomisen” jälkeen. Toivottavasti hankkeen rahoittaja näkee asian samansuuntaisesti, kun jatkohankkeiden ideointi tulee ajankohtaiseksi.
Katriina Mielonen ja Harri Eskelinen
Lappeenrannan-Lahden teknillinen yliopisto LUT