3. Arvamustekaeve. Seosed ja tegutsemismustrid foorumites, jututubades, blogides.

Arvamustekaeve. Seosed ja tegutsemismustrid foorumites, jututubades, blogides. Seosed märksõnade vahel andmekogumites

Kolmanda seminaripäeva märkmed ja loenguslaidid.

Viimases kontaktloengus viisime läbi oma grupitöö viimase etapi. Loengumaterjalides on märgitud, et “Erineva tähendusega tegevustel on e-õppe keskkonnas kindlad rollid, nad interakteeruvad omavahel, vahel on see tegevuste omavaheline koosmõju sünergiline, mõnikord aga pärsivad sarnased tegevused üksteist . Õpianalüütiline lähenemisviis e-õppes eeldab süsteemset vaadet õpisüsteemis toimuvate tegevuste omavahelisele koosmõjule.” (Pata). Uurisime pakutud näidete põhjal erinevaid andmekogusid ja analüüsiskeeme.

Praktiliseks ülesandeks grupile oli:

  • koguda oma õpisüsteemist õpitegevuse andmed (vt meie grupi andmetabelit)
  • otsustada, millise kategooriate süsteemiga andmeid oleks sobilik klassifitseerida – otsustasime klassifitseerida andmed „erialane“, „metaoskused“ ja „igapäevaelu“. 123
  • Luua kategooriate süsteemi kirjeldav tabel (sisaldab kategooriate nimesid, selgitusi ja näiteidkategooriad märkisime olemasoleva andmetabeli veergude pealkirjadeks ning iga postituse jaoks märkisime „0“ nende kategooriate alla, kuhu see ei kuulunud, ja „1“ kategooria alla, kuhu see kuulus (vt tabelit).

Koostasime risttabeli, kuhu märkisime ära, mis kategoorias kõige enam postitati. Meie grupiliikmed olid osalt pedagoogid, osalt muude erialade esindajad. Sellest lähtuvalt uurimisime  ja võrdlesime õpetajate ja mitteõpetajate postituste kategooriaid. Meid huvitas, millised erinevused esinevad muu eriala esindajate („töötajad“) ja pedagoogide postituste arvus kategooriate kaupa?

1234

Tabeli põhjal on võimalik teha järgmisi järledusi (kuigi grupi liikmete arv ja ka kogutud andmete hulk olid liiga väikesed):

  • muul erialal töötavad liikmed olid enim jäädvustanud erialaseid õpikogemusi ja teisele kohale jäid igapäevaeluga seotud õpikogemused.
  • Pedagoogid olid jäädvustanud peaaegu võrdselt erialaseid ja metaoskustega seotud õpikogemusi ning igapäevaelu jäi tublisti maha.

 

2. kontaktpäev: Sotsiaalvõrgustiku analüüs

Tähelepanu keskmes oli grupitöö teine etapp – analüüsida grupitööna kogutud andmeid: milliseid andmeid kogusime, milliseid järeldusi on võimalik nende põhjal teha. Loengumaterjalides on loetletud, milliseid seoseid on võimalik sotsiaalvõrgustikus märgata: kogukonna olemasolu (sarnased huvid, ühised tegevused, nende sagedus, kestvus); sotsiaalvõrgustiku liikmete erinevad rollid; informatsiooni edastamine ja salvestamine.

Millised probleemid tekkisid andmekogumise käigus:

  • keskkonnad (Instagramm, IFTTT, Dropbox) olid grupiliikmetele võõrad;
  • tägidega varustatud fotod ei läinud otse FB’sse;
  • fotode lisamine otse FB’sse takistas andmete analüüsi;
  • esialgne idee,lisada fotodele ka koht, kus see tehakse (eesmärgiga analüüsida ka õppimise kohta) jäi sooritamata;
  • andmetele (fotodele oleks võinud lisada rohkem märksõnu).

Mida ise uut avastasin sellise rühmatöö käigus: märkasin, et jälgin täpsemalt seda,  mida teen – kas ma õpin sellest, mida kuulen, näen midagi uut.

Meie grupi kogutud andmete põhjal koostatud tabel ja SNA analüüsi keskkonnas Gephi genereeritud graafik:

 

 

 

 

1. Analüütikaga õpikeskkond.

Kursuse ajaveeb: https://ifi7060.wordpress.com/

LOENGU MATERJALID:
Kuidas luua analüütilist süsteemi, millest oleks kasu (toetaks) nii õpetajal kui õppijal? Kuidas toimib õpiprotsess? Kuidas tänane õppur kohandab oma õppimist, õpitegevusi? Kui teadlikult ta läheneb oma õpikeskkonna loomisele? Tänases e-õppes on trend avatud õpihaldussüsteemidele, mida laiendatakse sageli sotsiaalmeedia vahenditega. Oluline on õpitulemuste tagasisidestamine õppijale tegevuse käigus, mitte tegevuse lõpus. Teiseks trendiks on individuaalse õppimise asendumine kogukondliku õppimisega. K. Pata peab oluliseks väljakutseks kujundada õppijas oskust õpikeskkonda planeerides valida sobivad ja omavahel suhtlevad rakendused, millega oleks võimalik antud õpieesmärke parimal viisil ellu viia.
Väljakutseteks õpidisaini loomisel on
  • õppija enda õpitegevusi, analüüsida, mida on võimalik parendada;
  • õpitegevusest andmete kogumine;
  • jälgida, millised andmed tekivad;
  • kogutud andmete haldamine, töötlemine, süstematiseerimine;
  • kogutud andmete tagasisidestamine;
  • kogutud andmeid analüüsida – millistest andmetest on kasu, millistest mitte;
  • millised on efektiivse tagasiside visualiseerimise viisid.

K. Pata sõnul on andmekaeves oluline pöörata tähelepanu privaatsusprobleemile – kuidas säilitada andmete tagasisidestamisel piisav privaatsus samas mitte andmete akumuleerumisest, võrdlemisest ja kõigile õppijatele jagamisest tulenevat lisaväärtust ohtu seadmata.

Järgmine etapp on kogutud andmete põhjal järelduste tegemine – kuidas andmeid parimal viisil sünteesida ja visualiseerida, et tagasiside võimaldaks oma õppimises teha muudatusi sõltuvalt saadud tagasisidest (Pata). Oluline on teada saada, milliseid andmeid peaks koguma ja kas töödeldud ja korrastatud andmete põhjal saab teha analüüsi, kas visualiseeritud tagasiside on õppijale arusaadav, kas õppija on motiveeritud õppimist parendama.
opianalyytika
Liitreaalne õpikeskkond on selline, kus reaalsed kohad, keskkonnad on avardatud virtuaalsete keskkondadega ja sellisel juhul kasutatakse nn sülemikäitumist (
skitch
Rühmatöö ja selle ülesanded õpianalüütika kursuse raames:
  • eesmärgiks sotsiaalmeediat kasutades üles seada liitreaalne õpikeskkond, milles saab analüüsida õppijate vahelisi seoseid, tegevusi ja sisu (näiteks milliseid märksõnu kasutatakse, mida mingi kindla märksõnaga tähistatakse). Selleks siduge erinevad sotsiaalmeedia programmid.

Meie rühm (Jaanika, Heldi, Elin, Erkki, Tiina ja mina) valisime rühmatööks Instagrammi keskkonna, kust märksõnaga #ifi7060 varustatud fotod teemal “Mida uut õppisin?”  IFTTT töövahendi abil seotakse meie töögrupi Facebook’i postitustevooga. Rühmatöö käik on jäädvustatud Google Docs’i ühisdokumendina.