Enamasti on definitsioonid l\u00fchikesed ja k\u00f5ikeh\u00f5lmavad vaid reaalteadustes. Teistes valdkondades kipuvad definitsioonid kajastama oma subjekti vaid \u00fchest konkreetsest vaatenurgast v\u00f5i aspektist l\u00e4htuvalt. Vastasel korral \u00e4hvardab definitsioonist saada terve raamatupeat\u00fckk v\u00f5i essee. Siin peitubki p\u00f5hjus, miks haridusteaduste valdkonnas on uue teemaga tutvumisel vajalik otsida erinevaid definitsioone ning selgitusi, et m\u00f5ista selle laiemat olemust.<\/p>\n\n\n\n
HARNO Tehnoloogiakompassi \u201cSuurandmed ja anal\u00fc\u00fctika\u201d peat\u00fckis kirjutab Laanpere (2019) \u00f5pianal\u00fc\u00fctika kohta: \u201c\u00d5pianal\u00fc\u00fctika on koondnimetus andmeanal\u00fc\u00fctika rakendustele hariduse kontekstis.\u201d Samas allikas tuuakse v\u00e4lja, et andmeid kogutakse \u00f5ppija, tema \u00f5ppekeskkonna ja \u00f5ppeprotsessi kohta – neid andmeid anal\u00fc\u00fcsitakse ja visualiseeritakse eesm\u00e4rgiga \u00f5ppimist paremini m\u00f5ista, personaliseerida ja visualiseerida.<\/p>\n\n\n\n
\u00d5pianal\u00fc\u00fctikaks tarvilike sisendandmete kogumise kohta kirjutab Laanpere (2019), et andmete saamiseks on juba kehtestatud tehnilised standardid nagu xAPI ja Caliper, mis v\u00f5imaldavad \u00f5piekeskkondade ja \u00f5ppevaradega integreerimise korral neist automaatselt andmeid koguda. Sellised masinloetavad andmed kombineerituna andmetega \u00f5ppija eelistuste, huvide ja eesm\u00e4rkide kohta, v\u00f5imaldavad koostada \u00f5ppijamudeli, mida saab kasutada n\u00e4iteks soovitusteenuste loomiseks nii \u00f5ppijatele kui \u00f5petajatele (Laanpere, 2019).<\/p>\n\n\n\n
Tammets ja Kollom (2021) toovad \u00f5pianal\u00fc\u00fctikast r\u00e4\u00e4kides v\u00e4lja samuti hulga definitsioone. Neist esimene on Siemensi (2010) [viidatud allikat enam ei eksisteeri] oma, mis v\u00f5tab \u00f5pianal\u00fc\u00fctika kokku kui \u00f5ppijate loodud andmete kasutamise ning selle p\u00f5hjal tehtud mudelite anal\u00fc\u00fcsimise informatsiooni ja sotsiaalsete seoste v\u00e4ljaselgitamiseks, et ennustada ja edendada \u00f5ppimist.<\/p>\n\n\n\n
See definitsioon \u00fctleb meile, et \u00f5pianal\u00fc\u00fctika on vahend, mis aitab ennustada \u00f5ppija tulemuslikkust ja v\u00f5imalike probleemide tekkimist. Seega on see t\u00f6\u00f6riist mis on m\u00f5eldud \u00f5petajale \u00f5ppija ja tema edukuse kohta informatsiooni saamiseks. <\/p>\n\n\n\n
See on aga \u00fcsna kitsas vaade \u00f5pianal\u00fc\u00fctikale, mida m\u00f5neti laiendavad Long ja Siemens (2011) oma artikklis, lisades \u00f5pianal\u00fc\u00fctika sihiks ka \u00f5pikeskkondada parendamise. \u00d5pianal\u00fc\u00fctikast otsese kasu saajatena nimetavad Long ja Siemens (2011) \u00f5ppijat ja akadeemilist personali. Greller ja Drachsler (2012) lisavad oma v\u00e4ljapakutud \u00f5pianal\u00fc\u00fctika raamistikus huvitatud osapoolte (ja seega ka kasusaajate) hulka \u00f5petamisega seotud institutsioonid. See t\u00e4hendab, et \u00f5pianal\u00fc\u00fctika v\u00e4ljundite hulka lisandub n\u00fc\u00fcd ka \u00f5ppekavade arendus, mille juures \u00f5pianal\u00fc\u00fctika aitab m\u00f5\u00f5ta \u00f5petamise efektiivsuse ja t\u00f5husust (Tammets ja Kollom, 2021). <\/p>\n\n\n\n
\u00dclaltoodud definitsioonide p\u00f5hjal v\u00f5iksime \u00f5pianal\u00fc\u00fctika v\u00f5tta kokku j\u00e4rgmiselt. See on vahend\/protsess mille sisendiks on andmed \u00f5ppija, tema \u00f5ppeprotsessi ja \u00f5pikeskkonna kohta. Neid andmeid kogutakse peamiselt tehnoloogiliste ja automatiseeritud t\u00f6\u00f6riistade abil ning anal\u00fc\u00fcsitakse andmeanal\u00fc\u00fctika meetoditega. Eesm\u00e4rgiks on parandada \u00f5pilase \u00f5pikogemust ning \u00f5pitulemusi (l\u00e4bi kiirema, personaalsema ja t\u00f5estusp\u00f5hise tagasiside), toetada \u00f5petaja t\u00f6\u00f6d (andes informatsiooni \u00f5pilaste kohta, kes vajavad rohkem t\u00e4helepanu ning v\u00f5imaldades \u00f5petajal anal\u00fc\u00fcsida oma meetodite tulemuslikkust ning neid parendada) aga ka laiemalt toetada \u00f5petamisega tegelevate institutsioonide tegevust ja arengut andes tagasisidet \u00f5ppekavade ja -protsesside kohta, mis on aluseks nende parendamisele ja edasiste otsuste tegemisele.<\/p>\n\n\n\n
Juba pikka aega ei toimu \u00f5ppimine ja \u00f5petamine ainult koolikeskkonnas. M\u00e4rks\u00f5nadeks on saanud elukestev \u00f5pe ja personaliseeritud \u00f5pitee. J\u00e4rjest rohkem on avalikult k\u00e4ttesaadavat kvaliteetset digitaalset \u00f5ppevara, mis on varustatud muuhulgas ka vahenditega \u00f5ppija tegevuse kohta andmete kogumiseks. Populaarsust on v\u00f5itnud MOOC-id. <\/p>\n\n\n\n
Sellised arengud aga eeldavad teistsugust l\u00e4henemist \u00f5ppija toetamisele. Kuna \u00f5ppija ei tegutse enam ainult koolikeskkonnas ning seet\u00f5ttu on talle k\u00e4ttesaadav otsene tagasiside (mis klassikaliselt tulenes \u00f5petajalt) oma \u00f5ppimise kohta v\u00e4iksem, siis vajab ta mehhanisme, mis mitte ainult ei teavitaks tehtud vigade kohta, vaid \u00fcritaks ennustada ka nende tekkep\u00f5hjuseid ning annaks soovitusi materjali kohta, mida \u00f5ppimiseks valida. Selliste mehhanismide toimimine eelduseks on aga kvaliteetne \u00f5pianal\u00fc\u00fctika. Oskusliku rakendamise puhul v\u00f5ib \u00f5pianal\u00fc\u00fctika olla t\u00f5hus vahend \u00f5ppimise personaliseerimiseks ning efektiivsema \u00f5pikeskkonna ja -kogemuse loomiseks (Fournier et al<\/em>. 2011). <\/p>\n\n\n\n Tammets ja Kollom (2021) toovad ka Eesti kohta v\u00e4lja, et vastavalt aastateks 2021-2035 kehtestatud haridus- ja teadusstrateegiale peab hariduss\u00fcsteem muutuma \u00f5ppijakesksemaks ja l\u00e4htuma \u00f5ppija v\u00f5imetest ja vajadustest. \u00d5pianal\u00fc\u00fctikast johtuvad v\u00f5imalused pakuvad siin praktilisi lahendusi selleks, et \u00f5ppurite erisused v\u00e4lja selgitada ning vastavalt sellele \u00f5ppesisu, – meetodeid jms. \u00f5ppijatele kohandada.<\/p>\n\n\n\n \u00dclaltoodud l\u00f5ikudest j\u00e4i k\u00f5lama n\u00f5ue, et \u00f5pianal\u00fc\u00fctika peab olema kvaliteetne ja ja seda tuleb rakendada oskuslikult. Tegemist on kindlasti olulise teemap\u00fcstitusega. Kuna \u00f5ppija j\u00e4\u00e4b j\u00e4rjest rohkem \u201c\u00fcksi\u201d, siis peavad teda toetavad vahendid kindlasti olema kvaliteetsed ja \u00f5igesti rakendatud. <\/p>\n\n\n\n Knight ja Buckingham Shum (2017) toovad v\u00e4lja, et kindla \u00f5pianal\u00fc\u00fctika t\u00f6\u00f6riista rakendamine t\u00e4hendab ka sellele vastava haridusliku maailmavaate rakendamist ning seet\u00f5ttu esitavad nad oma t\u00f6\u00f6s m\u00f5ned \u201cprovotseerivad k\u00fcsimused\u201d, millele vastamine aitab hinnata \u00f5pianal\u00fc\u00fctika vahendi sobivust. M\u00f5ned olulisemad Knight ja Buckingham Shum (2017) poolt esitatud k\u00fcsimused on:<\/p>\n\n\n\n Kokkuv\u00f5teks on \u00f5pianal\u00fc\u00fctika laiemas \u00fchiskonnas oluline tulenevalt \u00fchiskonnas aset leidvatest trendidest hariduse omandamise osas. \u00d5ppijatest eeldatakse rohkem iseseisvust ja proaktiivsust, \u00f5ppimine leiab j\u00e4rjest rohkem aset v\u00e4ljaspool tavap\u00e4raseid \u00f5ppeasutusi. Ometi vajab \u00f5ppija oma tegevuses tuge ja tagasisidet. Kvaliteetselt ja eesm\u00e4rgip\u00e4raselt rakendatud \u00f5pianal\u00fc\u00fctika saab seda pakkuda. <\/p>\n\n\n\n \u00d5petaja roll ja vastutusala on ajas j\u00e4rjest laienev. Juba ammu ei piisa enam pelgalt oma \u00f5petatava valdkonna tundmisest ja levinud pedagoogiliste meetodite valdamisest. Freebody et al.<\/em> (2008) viitab, et \u00f5petajad peavad olema innovaatorid, uurijad ja uue teadmise arendajad ning seel\u00e4bi uute pedagoogiliste praktikate loojad. \u00d5petajalt eeldatakse iga \u00fcksiku \u00f5pilase tundma\u00f5ppimist, tema huvide ja v\u00f5imete v\u00e4ljaselgitamist ning \u00f5ppeprotsessi kujundamist vastavalt neile. Seda k\u00f5ike \u00fcha suureneva \u00f5pilaste piirarvu juures klassis. Samuti on \u00f5petaja kohustuseks rikastada \u00f5pikogemust kasutades kaasaegseid tehnoloogiaid ja \u00f5ppematerjale. <\/p>\n\n\n\n \u00d5nneks kaasnevad sellise v\u00e4ljakutsega ka uued v\u00f5imalused ja lahendused. Tammets ja Kollom (2021) toovad v\u00e4lja, et digitehnoloogiate roll ja k\u00e4ttesaadavus Eesti \u00f5ppeasutustes on oluliselt kasvanud. Samuti on muutunud k\u00e4ttesaadavaks digitaalsed \u00f5ppematerjalid ja \u00f5pikeskkonnad, mis v\u00f5imaldavad automatiseeritud andmekogumist \u00f5pianal\u00fc\u00fctika tarvis. Tehnisintellekti areng (olgu \u00f6eldud, et m\u00f5iste \u201ctehnisintellekt\u201d on t\u00e4nu siin kasutuses \u201cpehmes\u201d t\u00e4henduses) v\u00f5imaldab kogutud andmete p\u00f5hjal luua adaptiivseid tuutors\u00fcsteeme, mis j\u00e4ljendavad \u00f5petaja rolli ja juhendavad \u00f5ppimist (Tammets, 2019).<\/p>\n\n\n\n \u00d5pianal\u00fc\u00fctika pole aga alati suunatud otseselt \u00f5ppijale. Selle sihtgrupiks v\u00f5ivad olla nii \u00f5petaja kui ka haridusasutus. \u00d5petaja jaoks on \u00f5pianal\u00fc\u00fctika suurep\u00e4rane t\u00f6\u00f6riist nii igap\u00e4evases t\u00f6\u00f6s \u00f5pilastega kui ka pikemaajalises eneset\u00e4iendamise protsessis.<\/p>\n\n\n\n T\u00f6\u00f6s \u00f5pilastega lihtsustab \u00f5pianal\u00fc\u00fctika \u00f5petaja t\u00f6\u00f6d \u00f5pilaste progressi j\u00e4lgimisel ning aitab avastada potentsiaalseid murekohti. Eneset\u00e4iendamise protsessis on \u00f5pianal\u00fc\u00fctika aga uurimist\u00f6\u00f6riist, mis aitab hinnata kasutatud meetodite efektiivsust ning pakkuda ideid, kuidas \u00f5pikeskkondi parendada. Hansen ja Wasson (2016) r\u00f5hutavadki uute tehnoloogiate potentsiaali nii \u00f5petajate isesisva uurimist\u00f6\u00f6 l\u00e4biviimisel kui ka \u00f5pilaste \u00f5piandmete kogumisel ja nende teadusp\u00f5hisel t\u00f5lgendamisel. <\/p>\n\n\n\n Sarnaselt \u00f5petajatega peavad ka haridusasutused olema pidevas arengus ning kohanema uute n\u00f5uetega \u00fchiskonnalt ning t\u00e4rkavate tehnoloogiate v\u00f5imalustega. Siin aitab \u00f5pianal\u00fc\u00fctika n\u00e4ha laiemat pilti, prognoosida trende ning olla pro-aktiivne. See v\u00f5ib kajastuda nii \u00f5ppekavade arenduses kui ka selles, millisel viisil ning milliste vahenditega \u00f5petamist \u00fcldse l\u00e4bi viiakse. Laanpere (2019) kirjutab, et \u00f5pianal\u00fc\u00fctika ja tehislintellekt v\u00f5imestab poliitikakujundajaid \u00f5petamise m\u00f5istmisel ja sellekohaste otsuste tegemisel. Ta j\u00e4tkab, et s\u00fcsteemid, mis kasutavad tehisintellekti p\u00f5him\u00f5tteid v\u00f5imaldavad \u00fcmber disainida \u00f5ppekavasid, suunata \u00fcmber ressursse seda vajavatesse valdkondadesse, ennetada \u00f5ppijate v\u00e4ljakukkumist ja prognoosida \u00f5ppima asumist.<\/p>\n\n\n\n Kokkuv\u00f5tteks v\u00f5ib \u00f6elda, et \u00f5pianal\u00fc\u00fctika toetab \u00f5petajat \u00f5ppija j\u00e4lgimisel ning aitab leida personaliseeritud l\u00e4henemise. Aga samas v\u00f5imaldab ka \u00f5petajal erialaselt areneda, n\u00e4ha oma meetodite efektiivust ning teha t\u00f5endusp\u00f5hiseid muudatusi oma \u00f5petamispraktikas.<\/p>\n\n\n\n \u00d5pianal\u00fc\u00fctika t\u00e4htsus haridusasutuse jaoks on sarnane selle t\u00e4htsusega \u00f5petaja jaoks, kuid laiemalt. See aitab prognooside haridusasutuse jaoks olulisi trende \u00f5ppijate tegevuses ning kujundada asutuse t\u00f6\u00f6protsesse ja vahendeid vastavalt sellele.<\/p>\n\n\n\n Fournier, H., Kop, R., & Sitlia, H. (2011). The value of learning analytics to networked learning on a personal learning environment. In Proceedings of the 1st International Conference on Learning Analytics and Knowledge<\/em> (pp. 104-109). New York, NY: ACM. https:\/\/doi.org\/10.1145\/2090116.2090131 <\/p>\n\n\n\n Freebody, Peter & Reimann, Peter & Tiu, Angela & University of Sydney Centre for Research on Computer Supported Learning and Cognition, Faculty of Education and Social Work. (2008). Alignment of perceptions about the uses of ICT in Australian and New Zealand schools, <\/em>Centre for Research on Computer Supported Learning and Cognition, Faculty of Education and Social Work, University of Sydney http:\/\/nla.gov.au\/nla.arc-94362<\/p>\n\n\n\n Greller, Wolfgang & Drachsler, Hendrik. (2012). Translating Learning into Numbers: A Generic Framework for Learning Analytics. Educational Technology & Society<\/em>. 15. 42-57. <\/p>\n\n\n\n Hansen, C., & Wasson, B. (2016). Teacher Inquiry into Student Learning: The TISL Heart Model and Method for use in Teachers\u2019 Professional Development. Nordic Journal of Digital Literacy. <\/em>11. 24-49. 10.18261\/issn.1891-943x-2016-01-02.<\/p>\n\n\n\n Knight, S., & Buckingham Shum, S. (2017). Theory and learning analytics. In C. Lang, G. Siemens, A. F. Wise, & D. Gaevic (toim.), The Handbook of Learning Analytics<\/em> (lk 17\u201322). Society for Learning Analytics Research (SoLAR).<\/p>\n\n\n\n Laanpere, M. (2019). Suurandmed ja anal\u00fc\u00fctika. M. Dremljuga-Telk (toim.), Tehnoloogiakompass.<\/em> Haridus- ja Noorteamet. Vaadatud 11. september 2023, aadressil https:\/\/kompass.harno.ee<\/a><\/p>\n\n\n\n Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. EDUCAUSE review<\/em>, 46(5), 30.<\/p>\n\n\n\n\n
Mis rolli m\u00e4ngib \u00f5pianal\u00fc\u00fctika \u00f5petaja ja haridusasutuse praktikas?<\/h5>\n\n\n\n
Allikad<\/h5>\n\n\n\n