Artikkeli julkaistu SeOppi 2/2017 -lehdessä.

Teksti: Lasse Seppänen, HAMK

Oppimisanalytiikasta on tulossa suosittu toiminto opiskelijahallinnon saralla. Opintosuorituksia tai keskeyttämisvaarassa olevia opiskelijoita voidaan seurata. Jos opiskelijan aktiivisuus laskee kesken opintojen, pelkkiä opintosuorituksia seuraamalla tämä havaittaisiin pahimmassa tapauksessa vasta seuraavana vuonna.

Tässä tutkimuksessa pyrittiin seuraamaan viikoittaisia sisäänkirjautumisia oppimisalustalle. Syksyllä 2016 rakennettiin Poluttamo-hankkeessa HAMKissa järjestelmä, joka seuraa sisäänkirjautumisia ja lähettää opolle viikoittaisen viestin alentuneen sisäänkirjautumismäärän opiskelijoista. Kohderyhmänä olivat aluksi tietojenkäsittelyn opiskelijat, mutta myös muiden koulutusten opiskelijoita on sittemmin otettu mukaan.

Tietojenkäsittelyssä keskeyttämiset tapahtuvat useimmiten ensimmäisen vuoden aikana tai lopussa opinnäytetyö jää roikkumaan. On tärkeä havaita ensimmäisen vuoden opiskelijoista aikaisin keskeyttämisvaarassa olevat. Opinnäytetyöprosessia on muutettu vuonna 2017 siten, että se ei helposti jää kesken.

Tietojenkäsittelyssä Moodle-oppimisalusta on paljon käytössä. Moodlea käytetään hyvin paljon kahden ensimmäisen vuoden aikana jokaisella opinnolla, ja opiskelijoiden on käytännössä käytettävä sitä päivittäin tai lähes päivittäin. Tähän perustuvat kehitetyt algoritmit.

HAMKin työpäivämallin päivä on jaettu lounastauolla kahteen osaan. On luonnollista ajatella, että opiskelijat kirjautuisivat Moodleen ainakin kahdesti päivässä, jolloin viikossa tulisi ainakin 10 sisäänkirjautumista. Mutta opiskelijat tekevät paljon ryhmätöitä, joten yksi ryhmäläinen tekee palautukset kaikkien puolesta. Tämä voi laskea ryhmäläisten sisäänkirjautumisfrekvenssiä, vaikka he muuten opiskelisivatkin aktiivisesti.

Tutkimuksessa valittiin kynnysarvoksi viikoittaisten sisäänkirjautumisten seuraamisessa aluksi neljä. Looginen päätelmä oli, että jos opiskelija kirjautuu vain 0-3 kertaa sisään Moodleen, kaikki ei voi olla kunnossa. Jatkossa kynnysarvo nostettiin koeluontoisesti kahdeksaan, jolloin todettiin tulevan paljon myös hyvin pärjäävien opiskelijoiden tietoja. Määrä laskettiin kuuteen. Näin päästiin sähköposteissa pienempään ja helpommin hallittavaan tietomäärään. Todennäköisesti tätäkin kynnysarvoa vielä tarkastellaan.

Verkkotutkinnon iltaopiskelijoiden aktiivisuutta alettiin seurata samoin kynnysarvoin. Todettiin, että sama kynnysarvo ei toimi kunnolla. Esimerkiksi kynnysarvolla kuusi viikolla 39 järjestelmä hälyttää 24:stä opiskelijasta. Näistä nolla kertaa on vain viidellä opiskelijalla, 3-5 kertaa 11 opiskelijalla. Tästä huomataan selvä käyttäytymisero päiväpuolen opiskelijoihin nähden eli opiskelijat tekevät enemmän yhden kirjautumiskerran aikana.

Tietosuoja-asetus tuo haasteita

Uusi tietosuoja-asetus tuo haasteita oppimisanalytiikan käyttämiseen. Henkilörekisteriksi voidaan tulkita jokainen opiskelijoiden nimiä sisältävä lista, jollainen viikoittainen analytiikan tuottama sähköposti on. Käytössä on myös tulkinta, että analytiikkaa voisi käyttää, jos sillä ei ole vaikutusta yksittäiseen opiskelijaan. Tämän analytiikan tarkoituksena taasen on, että opo voisi nimenomaan kontaktoida yksittäistä opiskelijaa helposti. Lisäksi tämä analytiikka profiloi opiskelijoita. Pitää miettiä miten saadaan analytiikka jatkossa toimimaan asetuksen mukaisesti, jotta voimme tukea vaikeuksissa olevia opiskelijoita.

Lähteet

Oppimisanalytiikan keskus. Mitä on Oppimisanalytiikka? http://www.learninganalytics.fi/fi/oppimisanalytiikka

Seppänen, L. Learning analytics call out for action, SeOppi 02/2016