Kohti aktiivista ja käytännönläheistä oppimista – voivatko jatkuva arviointi ja viikoittaiset tehtävät auttaa opiskelijoiden aktivoinnissa ja työelämävalmiuksissa?

Tehtävä: Kirjoita opetusharjoittelustasi lyhyt pohdiskeleva blogikirjoitus. Kerro, mikä oli pedagoginen kehittämiskohteesi. Mitä uudistuksia teit ja miksi? Mikä onnistui? Mikä ei? Mitä uusia ideoita syntyi? 

Tein yliopistopedagogiikan opetusharjoitteluni Multimodaalinen datafuusio -kurssin kehittämisessä. Opetuskokonaisuus on Tieto- ja sähkötekniikan tiedekunnan tietotekniikan maisteriohjelman syventävä kurssi, erityisesti tekoälyn suuntautumisvaihtoehdossa. Kurssille osallistuu vuosittain noin 50 opiskelijaa ja se on koulutusohjelman yksi viimeistä kursseista ennen diplomityötä ja valmistumista.  Opintokokonaisuus on täysin uudistettu 2020–2022 aikana. Pedagogisina kehityskohteina halusin parantaa aktiivista ja käytännönläheistä oppimista, joka syventää opiskelijoiden kykyä hahmottaa aiheen teoreettinen tausta, ja saumattomasti soveltaa sitä käytäntöön, näin kasvattaen motivaatiota ja itseohjautuvuutta tulevaa työelämää ajatellen.

Ensimmäisenä askeleena luovuin kurssin lopputentistä ja siihen perustuvasta arvioinnista. Yleensä lopputentti aiheuttaa passiivisuutta kurssin aikana, oppiminen kasaantuu kurssin viimeisille viikoille ja suuntautuu pinnalliseen ulkoa opetteluun tenttiä varten. Uudistetussa kurssissa pyrin rakentamaan oppimisen pienemmistä palasista, jotka kokoavat kurssin oppimisen yhteen ja suoritusten arviointi tapahtuu viikoittain sekä loppuprojektin avulla.

Kehitin kurssiin viikoittaista kiertoa noudattelevan toteutuksen (ks. Kuva 1), joka yhdistää teorian ja käytännön sekä jatkuvan arvioinnin. Yksittäinen opiskeluviikko alkaa itsenäisillä ennakkotehtävillä, jotta opiskelijat voivat tutusta ja orientoitua tulevaa luentoa varten. Luentomateriaali jaetaan etukäteen edellisellä viikolla. Tämän jälkeen kyseisen viikon teemaa käsitellään teoreettispainotteisella luennolla käytännön esimerkeillä tukien. Tämä valmistaa opiskelijoita viikon käytännön ohjelmointiin ja data-analyysiin painottuvaan suoritusosaan. Luento sisältää myös erilaisia aktivointitehtäviä. Käymme muun muassa kyseisen viikon ennakkotehtävien oikeat vastaukset lävitse keskustellen. Samalla viikolla luentoa seuraa siis harjoitus, jossa luennolla esitettyjä menetelmiä ohjelmoidaan käytännössä. Harjoituksen jälkeen opiskelijoille annetaan teemaan liittyvät arvioitavat kotitehtävät, jotka tulee palauttaa seuraavan viikon aikana. Viikkokierron lisäksi kurssilla on kahden hengen ryhmissä tehtävä projekti, joka kokoaa viikoittaisten harjoitusten materiaalin yhteen ja testaa kurssin aiheen kokonaishallintaa ja valmiuksia soveltaa oppimistaan pienimuotoisessa tutkimusprojektissa.

Kurssin jatkuva arviointi perustuu pisteytettyihin kotitehtäviin ja projektiin, joista kurssin kokonaisarvosana muodostuu. Tämä antaa opettajille mahdollisuuden seurata oppimisprosessia ja antaa viikoittaista palautetta opiskelijoille, kun taas opiskelijat voivat seurata omaa edistymistään ja kerääntyneitä pisteitä, ja mahdollisesti muuttaa tai painottaa opiskeluaan kurssin aikana. Pisteytykset ja tiettyyn arvosanaan vaadittava taso on kommunikoitu opiskelijoille jo etukäteen kurssin alkaessa siten, että 60 % pisteistä koostuu viikoittaisista kotitehtävistä ja 40 % projektityöstä. Lisäksi vapaaehtoisista ennakkotehtävistä ja projektin lisätehtävästä on mahdollista saada noin 10 % lisäpisteitä kompensoimaan muita tehtäviä. Projektin tulokset ja opiskelijoiden kontribuutio ryhmätyöhön katselmoitiin projektiesitelmällä ja haastattelulla.

Kuva 1. Kurssin rakenne ja viikkototeutus.

Pandemian takia kurssi on nyt järjestetty kahtena vuonna täysin etäopetuksena. Kurssilla käytettiin Moodle-alustaa tiedottamiseen ja kaiken materiaalin jakamiseen (luentokalvot, harjoitus- ja projektitehtävät ja niihin liittyvä ohjeistus sekä videotallenteet luennoista ja harjoituksista). Lisäksi automaattitarkisteisten ennakkotehtävien suorittaminen, kotitehtävien palauttaminen ja arviointi tapahtuivat Moodlen kautta. Moodlen keskustelukanavat osoittautuivat etäopetuksessa myös hyväksi asynkronisessa kommunikoinnissa ja jota opiskelijat käyttivät ahkerasti. Luennot ja harjoitustuokiot järjestettiin vastaavasti Zoom-yhteydellä. Etäluennolla aktivointi on haasteellista ja tätä pyrittiin parantamaan Zoomin Poll-kyselyillä ja ulkoisella Mentimeter-työkalulla. Opiskelijat kommunikoivat pääasiassa Zoomin keskustelukanavan kautta. Ohjelmointiharjoituksien ja projektin toteuttamiseen käytettiin Jupyter notebooks -alustaa, jonka avulla ohjelmointitehtäviä voi suorittaa web-selaimessa mahdollistaen myös automaattitarkisteisten tehtävien kehittämisen osaksi alustaa.

Tavoitteet teorian ja käytännön yhdistelemisestä ja käytäntöpainotteisesta toteutuksessa työelämävalmiuksia ajatellen onnistuivat hyvin. Lisäksi opiskelijat saatiin hyvin motivoitua viikoittaisten tehtävien palauttamiseen ja arviointiin. Vaikka opiskelijoiden aktiivisuutta kotitehtävien ja kokonaisoppimisprosessin osilta saatiin kasvatettua, luennoille osallistumisaktiivisuus vaihteli kurssin aikana ja väheni kurssin loppua kohden. Osaltaan tämä on tyypillistä, kun periodin eri kurssien työmäärä kasvaa loppua kohden ja opiskelijat priorisoivat tekemistään. Lisäksi etäluennon videotallenteet tarjottiin luennon jälkeen, joka saattaa vaikuttaa osallistumisaktiivisuuteen. Yksi mahdollinen keino tämän parantamiseen voisi olla lisäpisteen antaminen vapaaehtoisesta osallistumisesta. Itse luennot toimivat melko hyvin myös etänä, mutta harjoitustuokioiden pitäminen etänä aiheutti haasteita; lähiopetuksena vuorovaikutus ja opiskelijoiden kynnys kysellä madaltuisi ja se voisi palvella paremmin kotitehtäviin valmistautumisessa. Opettajien näkökulmasta arviointiin ja pistetykseen liittyvä työkuorma lisääntyi tyypilliseen lopputenttiä käyttävään kurssiin verrattuna. Tätä on pyritty parantamaan erilaisten automaattitarkisteisten tehtävien muodossa, mutta kehitystyö on vielä kesken.

Kurssin oppimistulokset olivat lupaavia. Jatkuvan oppimisen ja arvioinnin avulla opiskelijoiden aktiivisuutta ja itseohjautuvuutta saatiin lisättyä ja noin 90 % aktiivisista opiskelijoista läpäisi kurssin ja 60 % näistä sai arvosana 4 tai 5. Muutamilla opiskelijoilla suoritus jäi kesken projektityön palauttamatta jättämisen vuoksi. Tilastollista vertailua aikaisemman toteutuksen suhteen ei ole, mutta verrattuna tiedekunnan keskimääräisen kurssin läpäisyprosentteihin ensimmäisellä yrittämällä, voidaan tuloksen nähdä olevan positiivinen.

Opiskelijapalaute oli pääsääntöisesti positiivista. Opiskelijat selvästi pitivät käytännönläheisistä viikoittaisista tehtävistä ja arvioinnista. Lisäksi ennakkotehtävät heidän mielestään auttoivat valmistautumaan viikon aiheeseen ja luennot sekä oppimisympäristö olivat heidän mielestään rentoja ja avoimia. Suurin kritiikki kohdistui kotitehtävien vaikeuteen ja kasvaneeseen työkuormaan. Osittain tämä voi johtua opiskelijoiden eri lähtötasosta; osa joutuu esimerkiksi tekemään enemmän töitä ohjelmoinnin kanssa. Toisaalta työmäärän lisääntyminen kasvatti aktiivisuutta ja opiskelijat suoriutuivat kurssista lopulta hyvin arvosanoin. 

Vertais- ja mentoripalaute oli myös positiivista ja kurssin kehitystyön arvioitiin parantaneen pedagogisia kehityskohteita niin aktivoivan että käytäntöpainotteisen opetuksen osalta. Palautteen mukaan kehitystarpeet liittyvät vuorovaikutuksen ja opiskelijoiden innostuksen lisäämiseen luennolla, esimerkiksi tuomalla kurssin alkuun tekoälyn näkymiä antamaan opiskelijoille paremman kuvan, mihin kurssin asioilla voidaan päästä tulevaisuudessa. Näitä pyrin parantamaan jatkossa. Lisäksi kurssin monipuolistaminen ja verkkosuorituksen mahdollisuus ovat tärkeitä kehityskohteita. Tämän tyyppisessä toteutuksessa tehtävät ja niiden arviointi pitää pyrkiä automatisoimaan mahdollisimman pitkälle ja ennakkotehtäviä voidaan yrittää kehittää vielä enemmän käänteisen oppimisen suuntaan, jolloin varsinaisella luennolla voidaan keskittyä johdattelun sijaan syvällisempään tiedon soveltamiseen.

Kokonaisuutena voidaan sanoa, että jatkuvaa arviointia ja oppimista tukevilla uudistuksilla päästiin mukavasti kohti aktivoivaa ja käytännön läheistä tutkimus- ja työelämävalmiuksia parantavaa oppimista tietotekniikan syventävällä kurssilla.

Lähteet

Hérnandez, R. (2012). ”Does continuous assessment in higher education support student learning?” Higher Education 64:4, sivut 489–502.

Lindblom-Ylänne, S. ja Nevgi A., (toim.) (2009). Yliopisto-opettajan käsikirja. WSOY Pro.

Prevalla, B. ja Uzunbouly H. (2019). ”Flipped Learning in Engineering Education”. TEM Journal 8:2, sivut 656–661.

Virtanen, A. ja Tynjälä P. (2013). ”Kohti työelämätaitoja kehittävää yliopistopedagogiikkaa – opiskelijoiden näkökulma”. Yliopistopedagogiikka 20:2, sivut 2 10.

Virtanen, V., Postareff L. ja Hailikari T. (2015). ”Millainen arviointi tukee elinikäistä oppimista?” Yliopistopedagogiikka 22:1, sivut 3–11.

Kirjoittaja: Jaakko Suutala