Oppimisanalytiikka ja tietosuojamasennus

Artikkeli julkaistu SeOppi 2/2018 -lehdessä.

Teksti: Lasse Seppänen, Hämeen ammattikorkeakoulu

Poluttamo-hankkeessa on ohjelmoitu oppimisanalytiikan järjestelmä, joka tarkastelee opiskelijoiden Moodlen käytön aktiivisuutta. Tästä aktiivisuudesta järjestelmä lähettää sähköposteja määritellyille henkilöille. Tietosuoja-asetuksen voimaantulo on aiheuttanut kysymysmerkkejä järjestelmän käytölle.

Järjestelmää on ajettu menestyksellisesti ennen tietosuoja-asetuksen voimaantuloa. Opot ovat saaneet ajantasaista tietoa opiskelijoiden aktiivisuudesta, jota mitattiin laskemalla, kuinka monta kertaa viikossa opiskelijat kävivät Moodlessa. Näin opot sekä löysivät uusia ongelmatapauksia että pystyivät seuraamaan jo löytyneiden aktiivisuutta.

Ongelmaksi muodostui tietosuoja-asetus, josta ei saatu selvää tulkintaa järjestelmän käyttämiselle. Toistaiseksi järjestelmää ei käytetä ennen kuin saadaan selville, miten sitä voi käyttää varmasti laillisesti. Tässä on muutamia kysymyksiä ja vastauksia tämänhetkisen tiedon ja luulon perusteella:

  • Profiloiko järjestelmä opiskelijoita?
  • Kuuluuko järjestelmän käyttö ammattikorkeakoulun lakisääteisiin tehtäviin?
  • Millaiset suostumukset opiskelijoilta vaaditaan, jotta järjestelmää voidaan heidän kohdallaan käyttää?

Profilointia vai ei profilointia

Yleisesti ottaen profiloinnilla tarkoitetaan sellaista henkilötietojen automaattista käsittelyä, jossa arvioidaan ihmisen henkilökohtaisia ominaisuuksia. Näitä ovat esimerkiksi käyttäytymiseen liittyvien piirteiden analysointi tai ennakointi. Järjestelmämme tutkii tietyllä tavalla käyttäytymistä.

Päätöksenteko on automaattista, kun on kyse pelkästään automaattiseen henkilötietojen käsittelyyn perustuvasta päätöksenteosta ja tehtävillä päätöksillä on oikeusvaikutuksia tai tällaiset päätökset muuten vaikuttavat rekisteröityyn merkittävästi.

Järjestelmämme tuottaa tilaston kaikista opintoryhmän opiskelijoista, joten se ei erottele ryhmästä tiettyjä opiskelijoita erilleen. Näin järjestelmä ei siis profiloi, vaan tilaston perusteella opo tekee ohjauspäätöksiä.

Ammattikorkeakoulun lakisääteiset tehtävät

Ammattikorkeakoululaissa määritellään seuraavaa:

”Opiskelijan … toimintakykyä koskevia ja tehtävien hoidon kannalta välttämättömiä tietoja … oikeus antaa opinto-ohjauksesta vastaaville henkilölle muihin opintoihin ja tukipalveluihin ohjaamista varten.”

Voidaanko tulkita, että Moodlen sisäänkirjautumistiedot kertovat opiskelijan toimintakyvystä ja että ne voidaan täten lähettää opolle jatkotoimia varten? Missä määrin opiskelijan tällainen seuraaminen kuuluu lakisääteisiin tehtäviin, jää vielä kattavasti vastaamatta.

Analytiikasta informointi

Rekisterinpitäjän on muistettava informointivelvollisuus kaikissa henkilötietojen käsittelytoimissa. Kun kyseessä on erityisesti ensimmäisen vuoden alun seuraamiseen ajateltu järjestelmä, on haastavaa ajatella, miten informointi ja suostumusten pyytäminen voisi toimia käytännössä kaikille opiskelijoille ennen ensimmäistä analytiikan ajoa. Esimerkiksi jos opiskelija on koulun kirjoilla, mutta ei ole vielä tullut kouluun. Suostumusta on mahdoton pyytää, mutta alhainen aktiivisuus olisi tärkeä saada tietää heti. Opiskelija saataisiin välittömästi ohjauksen piiriin. Tämäkin asia jää vielä ratkaisematta.

Ammattikorkeakoululaki
Automaattinen päätöksenteko ja profilointi, Tietosuojavaltuutetun toimisto
EU:n yleinen tietosuoja-asetus
www.finlex.fi/fi/esitykset/he/2017/20170039.pdf

Sanaa tietosuojamasennus on ensimmäisen kerran käyttänyt Jarmo Aho, Omnia, 16.8.2018.

Advertisement

Oppimisanalytiikan haasteita

Artikkeli julkaistu SeOppi 2/2017 -lehdessä.

Teksti: Lasse Seppänen, HAMK

Oppimisanalytiikan haasteita - SeOppi-lehden artikkelisiviOppimisanalytiikasta 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

Tietosuojavaatimukset ulottuvat myös oppimisanalytiikkaan

Artikkeli julkaistu SeOppi 1/2017 -lehdessä

Teksti ja kuva: Henriikka Hannula

Muistilista oppimisanalytiikan käyttämiseksi oppilaitoksissaTietosuoja on osa yksityisyyden suojaa, ja jokaisen – myös opiskelijan – perusoikeus. Kaikki tiedot, jotka voidaan suoraan tai välillisesti yhdistää opiskelijaan, ovat henkilötietoja, joiden käsittelyssä noudatetaan henkilötietolakia. Yhteystiedot ovat kiistatta henkilötietoja, mutta niin ovat myös tiedot, joita kerätään opiskelijan käyttäytymisestä niin luokkahuoneessa kuin sähköisessä oppimisympäristössäkin. Oppimisanalytiikka kehittyy alana kovaa vauhtia, mutta vaikeaselkoinen tietosuoja jää helposti nopean kehityksen jalkoihin.

Jos oppimisanalytiikan käytön kohteena on yksittäinen opiskelija, tullaan väistämättä käsitelleeksi henkilötietoja. Henkilötietolaki asettaa tällöin seuraavat vaatimukset:

  • käsittelylle on määriteltävä oppilaitoksen lakisääteisten tehtävien – eli toisin sanoen opetuksen järjestämisen – mukainen tarkoitus,
  • tietojen on oltava virheettömiä ja käyttötarkoitukseensa tarpeellisia,
  • opiskelijalle on kerrottava tietojen käytöstä ja sen tarkoituksesta ennen käsittelyn aloittamista,
  • opiskelijalle on annettava mahdollisuus kieltää käsittely, ja
  • hänelle tulee kertoa henkilötietolain mukaisista oikeuksista, kuten oikeudesta nähdä hänestä kerätyt tiedot sekä mahdollisuudesta saada tiedot oikaistuiksi.

Näiden ehtojen täyttyminen ei yksin riitä, sillä käsittelylle on vielä oltava henkilötietolain mukainen peruste. Oppilaitosten kohdalla mahdollisia perusteita on oikeastaan vain kaksi: asiayhteys opiskelijan ja oppilaitoksen välillä tai opiskelijan antama suostumus. Suostumuksen merkitys korostuu erityisesti silloin, kun tietoja luovutetaan kolmannen tahon käsiteltäväksi tai kun käsittely saattaa johtaa opiskelijahuollon tukitoimiin.

Oppimisanalytiikan käyttöön liittyy kuitenkin ongelma: oppilaitokset saavat kerätä vain sellaisia opiskelijaa koskevia tietoja, joiden tarpeellisuus opetuksen järjestämisen kannalta pystytään perustelemaan. Oppimisanalytiikka on niin uusi konsepti, että sen käsitteellinen sovittaminen välttämättömäksi osaksi opetuksen järjestämistä voi olla haasteellista. Tämä taas tarkoittaa sitä, että oppimisanalytiikan käyttöön kannattaa varmuuden vuoksi hankkia suostumus opiskelijoilta tai heidän huoltajiltaan. Jotta suostumus olisi pätevä, tulee oppilaitoksen pystyä selittämään tarkalleen, mitä tiedoilla aiotaan tehdä ja miksi.

Entistä mutkikkaammaksi asian tekee se, että toukokuussa 2018 aletaan soveltaa EU:n tietosuoja-asetusta, joka tuo mukanaan sekä tiukempia edellytyksiä tietojen käsittelylle että laiminlyöntejä koskevan ankaran seuraamusmaksujärjestelmän. Suostumuksen tulee asetuksen aikakaudella olla todistettavasti annettu, vapaaehtoinen, tietoinen, yksilöity ja yksiselitteinen tahdonilmaisu, jonka antaja on tietoinen tietojen kaikista sen kattamista käyttötarkoituksista sekä niitä varten toteutettavista toimenpiteistä. Se voidaan myös perua milloin tahansa. Oppimisanalytiikan kontekstissa muutokset ovat kiperiä, ja ne voivat pahimmassa tapauksessa estää sekä oppilaitoksia että opiskelijoita hyötymästä oppimisanalytiikasta täysmääräisesti.

Oppilaitosten ja oppimisanalytiikan kehittäjien kannattaa varmistaa käytäntöjensä lainmukaisuus niin nykyisen lainsäädännön kuin tulevan asetuksenkin näkökulmasta. Tietosuoja-asioissa kannattaa mieluummin pelata varman päälle kuin ottaa turhia riskejä: onhan hyvin hoidettu tietosuoja samalla luottamusta nostattava tekijä.

Muistilista oppimisanalytiikan käyttämiseksi oppilaitoksissa

  1. Varmista, että kaikessa oppimisanalytiikan käytössä noudatetaan henkilötietolainsäädäntöä: laiminlyönnit voivat johtaa rikosoikeudelliseen vastuuseen.
  2. Älä koskaan käytä oppimisanalytiikkaa ilman, että opiskelijat tietävät sen käytöstä ja tarkoituksista.
  3. Muista, että oppimisanalytiikan perusteella ei esimerkiksi saa ryhtyä opiskelijahuollon toimenpiteisiin ilman opiskelijan erillistä suostumusta oppimisanalytiikan käytöstä tähän tarkoitukseen.
  4. Älä ota riskejä: selvitä toiminnan lainmukaisuus aina etukäteen.

Oppimisanalytiikka Suomen kartalle

Opetus- ja kulttuuriministeriö kiihdytti alkusyksystä suomalaista oppimisanalytiikan kehittämistä kutsumalla koolle työpajan. Tavoitteena oli löytää konkreettisia, kansallisen tason hankeideoita ja mahdollisia yhteenliittymiä toteuttamaan niitä. Käytännön järjestelyistä ja päivän kulusta vastasi Suomen eOppimiskeskus.

Aamupäivän aikana tutustuttiin ViLLE-tiimin saamiin tuloksiin oppimisanalytiikan käytöstä matematiikassa ja esiteltiin uusi oppimisanalytiikan keskus. Lisäksi tarkasteltiin analytiikkaa EduCloud Alliancen (ECA) ja kustantajan näkökulmista sekä uuden EU-henkilösuojalain asettamiin rajoituksiin ministeriön tämän hetkisen tilanteen mukaan.

Aamupäivään osallistui paikan päällä ja verkossa yli 60 ihmistä. Oppimisanalytiikan tuomat mahdollisuudet toisaalta ohjauksen välineenä ja toisaalta oppijan omana työvälineenä nähdään selkeänä mahdollisuutena, joka pitäisi saada kaikkialla käyttöön mahdollisimman pian.

Puheenvuorot ja aineistot tulevat jakoon MPASS-hankkeen sivulle. MPASS on ECA-konsortion kehittämä kirjautumis- ja tunnistuspalvelu kouluille ja yrityksille.

Erityisesti valmisteltavalla EU:n tietosuoja-asetuksella voi olla suurikin merkitys oppilasdatan keräämiseen tai sen puuttumiseen. Eri arvioiden mukaan parhaimmillaan oppilaitoksissa voidaan jatkaa nykyiseen tapaan, huonoimmillaan jokaiselta opiskelijalta jouduttaisiin pyytämään lupa kerätä dataa joka kerta erikseen jokaisen kurssin tai vastaavan opinnon alussa. Oppilas voisi myös ilmoituksella keskeyttää datan keräämisen halutessaan.

Tavallaan uusi henkilösuojalaki on erittäin ymmärrettävä ja kannatettava yksilön näkökulmasta. Nykyään käyttäjädatan kerääminen ja sen jatkohyödyntäminen rehottaa varsin villinä erityisesti sosiaalisen median palveluissa. Poluttamo seuraa aktiivisesti uuden lain etenemistä.

Iltapäivä jatkui lounaan jälkeen ryhmätöinä. Pohjustuksena jokaiselle ryhmätyölle esitettiin reaalimaailman haaste, jota ryhmä lähti yhdessä myllertämään eteenpäin. Myös ratkaistujen ongelmien ohjeistukset tulevat jakoon MPASS-sivustolle nauhoituksina.

Päivän suunnitteluvaiheessa ajatuksena oli hackathon-tyyppinen päivä, mutta iltapäivä on aina liian lyhyt aika niin pitkälle vietyyn työskentelyyn. Keskustelua nousi runsaasti monista eri näkökulmista ja ryhmät löysivät useita erilaisia reittejä eteenpäin. Lopulta jokainen ryhmä löysi tavan, joka saattaisi ratkaista ainakin osan esitetystä haasteesta.

Yksi ryhmistä tarkasteli datan vaihtoa ja jakamista oppi- ja tutkimuslaitosten kesken. Ryhmä tunnisti useita tämänhetkisiä ongelmia, kuten että oppi- ja tutkimuslaitokset mittaavat opetustoiminnassaan eri asioita ja eri tavoin.

Erityisesti oppilasdatan julkisessa jakamisessa internetissä on oltava varovainen. Oppilaitoksesta riippuen hyvinkin anonymisoidusta datasta voidaan mahdollisesti tunnistaa opiskelijat.

Ryhmä päätyi kehittämään ennakoivaa ratkaisua edellämainittuun uuteen henkilösuojalakiin oppilaitosten näkökulmasta. Oppilaalle voitaisiin tarjota datankeruun hyväksyminen tai kieltäminen aina kirjautuessaan verkko-oppimisympäristöön. Tällöin sopimus käyttäjän kanssa olisi luontevassa paikassa ja halutessaan keruu olisi helppo myös kieltää. Idean pilottihankkeen kehittelyä jatketaan.

Pajapäivän päätteeksi OKM sai neljä esitystä ketteriksi kokeiluiksi. Niiden pohjalta ministeriö voi tarkastella, mitkä ovat sellaisia osa-alueita, jotka ovat kansallisesti merkittäviä, jotka ovat liian isoja yrityksille ja oppilaitoksille yksin ratkaistavaksi tai niin merkittäviä kansallisesta näkökulmasta, ettei yrityksiä pidä jättää yksin niitä ratkomaan.

Yhteisesti tapaaminen koettiin hyväksi ja tulokset sellaiseksi, että tästä päästään liikkeelle kansallisten voimien yhdistämisestä oppimisanalytiikassa. Tutkijat alkoivat myös etsiä yhteistä verkostoitumismuotoa, jotta akuutit lupa-asiat saadaan heti hoidettua kuntoon ja että itse data-analyysimallit saataisiin yhteisen kehityksen alle.

Tästä on hyvä jatkaa.

Teksti: Kaisa Honkonen & Kari A. Hintikka