Tiedonlouhinta-kurssi: arviointimenetelemät, tilastoja ja kiinnostavia hahmoja



Samankaltaiset tiedostot
Ajankäyttötutkimuksen satoa eli miten saan ystäviä, menestystä ja hyvän arvosanan tietojenkäsittelyteorian perusteista

Matikkaa KA1-kurssilaisille, osa 3: suoran piirtäminen koordinaatistoon

Kevään 2010 fysiikan valtakunnallinen koe

TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas

Näkökulmia monimuoto-opetukseen

GeoGebra tutkivan oppimisen välineenä: havainto-hypoteesi-testaus

Osallistujien aktiivisuus on esitetty aikasarjana kuvassa 1 ja vuokaaviona kuvassa 2.

Määrällisen aineiston esittämistapoja. Aki Taanila

Sisällysluettelo ja ohjeet tilastojen tulkintaan (osa 1) 1.1 Esittelee kyselyn tulokset kokonaisuudessa

Korrelaatiokerroin. Hanna Heikkinen. Matemaattisten tieteiden laitos. 23. toukokuuta 2012

Sisällysluettelo ESIPUHE 1. PAINOKSEEN... 3 ESIPUHE 2. PAINOKSEEN... 3 SISÄLLYSLUETTELO... 4

Tarkasteluja lähtötason merkityksestä opintomenestykseen. MAMK:n tekniikassa

Määrällisen aineiston esittämistapoja. Aki Taanila

Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos /Malmivuori MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi,

Palautekysely tilastollisen signaalinkäsittelyn kurssiin

Flippauksen arvioinnista

Palautteen antajat oppilaitoksittain. Pohjanlinna PSAI Yhteislyseo

HAVAITUT JA ODOTETUT FREKVENSSIT

YLEISKUVA - Kysymykset

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

MAY1 Luvut ja lukujonot, opintokortti

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0007 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

Tietokoneavusteinen arviointi kurssilla Diskreetin matematiikan perusteet. Helle Majander Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu

MUSIIKKIALAN PERUSTUTKINTO

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

3 Suorat ja tasot. 3.1 Suora. Tässä luvussa käsitellään avaruuksien R 2 ja R 3 suoria ja tasoja vektoreiden näkökulmasta.

Kevään 2010 kemian valtakunnallinen koe

Tentti erilaiset kysymystyypit

TIETO- JA VIESTINTÄTEKNIIKAN PERUSTUTKINTO

TIETO- JA VIESTINTÄTEKNIIKAN PERUSTUTKINTO

TYÖLLISYYSFOORUMI

Data Envelopment Analysis (DEA) - menetelmät + CCR-DEA-menetelmä

Luku 5 Kertaus. Tehtävä 1 Kerratkaa oppimanne asiat yhdessä keskustellen.

ALKUSANAT... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... 5 SISÄLLYSLUETTELO... 6

Kuvioita, taulukoita ja tunnuslukuja. Aki Taanila

L9: Rayleigh testi. Laskuharjoitus

o Ohjeet annetaan kurssin aikana. MAY1 Luvut ja lukujonot, Opintokortti

NUORISO- JA VAPAA- AJANOHJAUKSEN PERUSTUTKINTO

FORMATIIVINEN ARVIOINTI

MAA5 Vektori, Opintokortti

TEKSTIILI- JA VAATETUSALAN PERUSTUTKINTO

KUNTIEN JA HUS:N ASIAKAS- JA POTILASTIETOJÄRJESTELMÄN HANKINTA

LABORAATIOSELOSTUSTEN OHJE H. Honkanen

Yleisiä kommentteja kokeesta.

naaraat < read.table(' head=t, sep=',')

Videotoisto Nexus 7 tableteilla: Android 4.4 KitKat selvästi edellistä versiota heikompi

Tilastolliset toiminnot

Ajatuksia Maakunnallisesta Lasten Parlamentista sekä Nuorisofoorumista

Digitalisoitu harjoitustehtävien ratkaisujen palautus sekä arviointi matematiikan ja tilastotieteen yliopisto-opinnoissa

802118P Lineaarialgebra I (4 op)

MAA8 Juuri- ja logaritmifunktiot, Opintokortti

TEKSTIILI- JA VAATETUSALAN PERUSTUTKINTO

Havainto ja sen kirjaaminen sekä Itsearvioinnin ja ulkopuolisen havainnoinnin sudenkuoppia. C: Tuomas Leinonen

Monivalintatehtävät matematiikassa

Reaalikoe Fysiikan ja kemian yo-ohjeita

KOKEMUKSIA JATKUVASTA ARVIOINNISTA JA KOTITENTISTÄ. Jari Hannu

1.4 Funktion jatkuvuus

Tehtävä. Asetukset. HUOM! Palautukset tulevat vain opettajan nähtäville, kuten muissakin tehtävä-työkaluissa. Kirjoita tehtävän nimi ja kuvaus

Johdatus Ammattikorkeakoulun matematiikkaan ja fysiikkaan

3.3 Paraabeli toisen asteen polynomifunktion kuvaajana. Toisen asteen epäyhtälö

HUOMAUTUS LUKIJALLE: Tässä on esitelty kaikkien aineiden palaute. Kysymyksestä 1. ilmenee mitä aineita oppilas on kurssilla lukenut.

LOKAN JA PORTTIPAHDAN TEKOJÄRVIEN KALOJEN ELOHOPEAPITOISUUDEN TARKKAILU VUONNA 2012

Aki Taanila YHDEN SELITTÄJÄN REGRESSIO

Tentti erilaiset kysymystyypit

Kevään 2009 valtakunnallinen 5-6 luokan FyKe koe tilanne FyKe kevät 2009

4.1 Kaksi pistettä määrää suoran

Koulun nimi: Tiirismaan koulu

PROSESSITEOLLISUUDEN PERUSTUTKINTO

7. Normaalijakauma ja standardipisteet

Keski-Karjalan maaseutupalvelut Asiakastyytyväisyyskysely (6)

Lineaarinen yhtälöryhmä

AUDIOVISUAALISEN VIESTINNÄN PERUSTUTKINTO

Kyselytutkimus opiskelijoiden ajankäytöstä tietojenkäsittelyteorian peruskurssilla

Biokemian menetelmät I kurssi, työselostukset, kevät 2016.

MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ

Kyselyn yleisrakenne:

Metsämuuronen: Tilastollisen kuvauksen perusteet ESIPUHE... 4 SISÄLLYSLUETTELO METODOLOGIAN PERUSTEIDEN KERTAUSTA AINEISTO...

SAS-ohjelmiston perusteet 2010

Kyselyn tuloksia. Kysely Europassin käyttäjille

VIIKON VINKKI: Kannattaa tutustua ensin koko tehtävänantoon ja tehdä tehtävä vasta sitten.

Kynä-paperi -harjoitukset. Taina Lehtinen Taina I Lehtinen Helsingin yliopisto

TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas

f (28) L(28) = f (27) + f (27)(28 27) = = (28 27) 2 = 1 2 f (x) = x 2

Tuen tarpeen tunnistaminen

Tehtävä. Asetukset. Moodlen versiossa 2.3. käyttöön tuli uusi tehtävätyyppi, jonka on tarkoitus tulevaisuudessa korvata aiemmat tehtävätyypit.

Juvan veso-päivä

1 Aritmeettiset ja geometriset jonot

Talousmatematiikka (3 op)

1.Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet

TTY Mittausten koekenttä. Käyttö. Sijainti

Matematiikan peruskurssi 2

2. a- ja b-kohdat selviä, kunhan kutakuinkin tarkka, niin a-kohta 1 p b-kohta 1 p

Mitä on konvoluutio? Tutustu kuvankäsittelyyn

Matemaatikot ja tilastotieteilijät

Rakentamisen hinta. Palvelun ylläpito: Palvelun ylläpitohinta/kk Palvelun ylläpidon aikaisen jatkokehityksen tuntihinta

Sarjat ja integraalit, kevät 2014

Batch means -menetelmä

LÄKSYT TEKIJÄÄNSÄ NEUVOVAT

Approbatur 3, demo 1, ratkaisut A sanoo: Vähintään yksi meistä on retku. Tehtävänä on päätellä, mitä tyyppiä A ja B ovat.

Ovatko tentit tarpeellisia? Tuomas Paloposki & Maria Clavert, Aalto-yliopisto Peda-Forum 2018

Transkriptio:

Tiedonlouhinta-kurssi: arviointimenetelemät, tilastoja ja kiinnostavia hahmoja W.H. 12. kesäkuuta 2013 1 Yhteispisteiden muodostus itsearvioinneista (eli itsearviointien yhdistys ryhmittäin) Itsearviointilomakkeiden muuttujat kuvasivat eri osioihin (1=datan ymmärrys, 2=esiprosessointi, 3=mallinnus, 4=tulosten arviointi ja tulkinta, 5=raportointi, 6=esityksen valmistelu) liittyviä työmääriä ja pisteitä. Kunkin kysymyksen kohdalla tuli määrittää (jollekulle ryhmän jäsenelle tai koko ryhmälle) 1) kertoimet R i, paljonko työajasta kului osion i parissa ja 2) pistemäärä tai arvosana (1,..., 5) A i, joka kuvasi suoriutumista ko. osiosta. (Käytetään vain kahta muuttujasymbolia, sillä kontekstista on selvää mihin kysymykseen R i ja A i kulloinkin viittaavat.) Itsearviointilomakkeista muodostettiin joka ryhmälle kahdentyyppisiä pisteitä: 1) ryhmäkohtaiset pisteet ja 2) ryhmän jäsenten yksilölliset pisteet. Seuraavassa on kuvattu näiden laskenta yksityiskohtaisesti. Lopuksi on kerrottu, miten pehmennettiin liian itsekriittisten arvioijien vastauksien vaikutusta. 1.1 Ryhmäkohtaiset pisteet Merkitään henkilön j antamia muuttujan R i arvoja r ij :llä ja muuttujan A i arvoja a ij :llä. Ryhmäkohtaiset pisteet laskettiin painotettuina keskiarvoina kaavalla rp = 5 i=1 r i a i + r 6 e 6 i=1 r, i missä r i = avg j ryhma (R ij ) eli ryhmäläisten antamien kertoimien keskiarvo, a i = avg j ryhma (A ij ) eli ryhmäläisten antamien pisteiden keskiarvo ja e 1

on ryhmän esityksestä saama arvosana. (Yleisön antamat esityspisteet olivat vähintään yhtä hyviä kuin ryhmäläisten itsearviot, joten niitä käytettiin kaikkien kohdalla.) Painotetun keskiarvon ideana oli huomioida se, että ryhmät käyttivät eri tavalla aikaa eri tehtävissä (joko tarpeellisesti tai tarpeettomasti, siihen ei otettu kantaa). Puuttuvia R i :n ja A i :n arvoja esiintyi muutamissa arvioinneissa. Mikäli joku ryhmän jäsen ei ollut määrittänyt kertoimia, käytettiin puuttuvien arvojen korjaukseen kahta strategiaa: 1) Jos vastaaja kertoi työn jakautuneen suurinpiirtein kuten ehdotuksessa, käytettiin ehdotuksen oletuskertoimia. 2) Muuten ko. vastaus jätettiin pois keskiarvojen määrityksestä. Pistemuuttujien A i puuttuvien arvojen kohdalla täytyi käyttää hieman eri strategiaa: Mikäli vastaaja oli antanut vain kokonaisarvosanan ryhmälle, käytettiin kyseistä arvoa kaikkien osioiden A i -arvona. Mikäli vastaaja ei sanonut aiheesta mitään, täytyi ko. arvio vain jättää pois keskiarvolaskennasta. 1.2 Yksilölliset pisteet Yksilölliset pisteet määritettiin hyvin samaan tapaan kuin ryhmän pisteet. Erona on että nyt muuttujat R i ja A i koskevat henkilön oman työajan jakautumista ja yksittäisille ryhmäläisille annettuja pisteitä. Arvot r ij, a ij ja e ovat kuten edellä. Henkilön h saamat yksilölliset pisteet määritettiin kaavalla yp h = 5 i=1 r ih a i + r 6h e 6 i=1 r, ih missä a i = avg j ryhma (A ij ) on keskiarvo ryhmäläisten antamista pisteistä henkilölle h kyseisessä osiossa (mukaan lukien h:n itsearviointi). Tässä siis painotettiin kutakin osiota henkilön h siihen käyttämällä ajalla. Ideana oli, että tämä huomioi ryhmäläisten erilaisten roolit harjoitustyössä. (Huom! Kaavan nimittäjä olisi ollut turha, mikäli kaikki olisivat jakaneet 100% työajan osiin eivätkä esim. 102%:ia.) Yksilöllisten pisteiden laskenta edellytti, että henkilö oli määrittänyt arvot r ih (edes kertonut, että ne vastasivat lomakkeen oletusarvoja). Joissain tapauksissa yksittäinen ryhmäläinen oli saattanut antaa yleisluonteiset a ij :t (eli vain kokonaisarvosanan, jolloin kaikkien a ij :den oletettiin olevan yhtä suuria). 1.3 Itsekritiikin pehmennys ja hienosäätö Jotkut kurssilaiset olivat olleet aivan liian itsekriittisiä. Tämä näkyi siitä että henkilön h itselleen antamat arvot a ih olivat selvästi pienempiä kuin muiden 2

ryhmäläisten hänelle antamat arvot a ij, j h, j ryhma. (Poikkeuksetta ne olivat myös alhaisempia kuin opettajan käsitys ja jopa suora evidenssi henkilön työstä). Tällaisessa tapauksessa henkilön itsearvio kyseissä osiossa i jätettiin huomiotta keskiarvoa a i määrittäessä. Ääritapauksessa henkilön ei annettu osallistua itsensä arviointiin lainkaan Mikäli useammat ryhmäläiset olivat olleet ylikriittisiä niin itseään kuin toisia kohtaan, vastoin tervettä järkeä, saatettiin kokonaispisteitä korottaa muutamalla kymmenesosalla ylöspäin. Tämä koski niin ryhmien kokonaispisteitä kuin ryhmän jäsenien yksilöllisiä pisteitä. Samoin työmäärän kaatuminen (kohtuuttomasti) yhden henkilön niskaan pyrittiin huomioimaan pienillä lisäkorotuksilla. Työmäärien jakautumisesta tarkemmin alla. 2 Opiskelijoiden itsearviointi vs. open priorimutu. Harjoitustöiden itsearviointi tarjosi ainutlaatuisen tilaisuuden tutkia, miten hyvin opettajan mutu (a priori eli ennen opiskelijoiden itsearvioiden näkemistä) korreloi opiskelijoiden itsearvioinnin kanssa. Tätä varten opettaja määritti mutu-arvosanat puolen arvosanan tarkkuudella kaikille töille, luettuaan raportit, mutta ennen opiskelijoiden arviointilomakkeiden katsomista. Tämän jälkeen ryhmien kokonaisarvosanat määritettiin itsearviointilomakkeista em. kaavalla (mutta niille ei tehty mitään hienosäätöä, koska tarkoitus oli tutkia opiskelijoiden aitoa itsearviointia). Kuvassa 1 näkyy, että opettajan ja opiskelijoiden arviot sattuvat erittäin hyvin yksiin eli pisteet sijaitsevat jokseenkin diagonaalilla (suora y = x). Koska jotkut pisteet ovat hieman tämän suoran yläpuolella, se kertoo että opiskelijoiden itsearviointi on näissä ryhmissä ollut opettajan intuitiota itsekriittisempää. Mielenkiintoista kyllä, kaikki tällaiset itsekriitikkoryhmät ovat oikeastikin keskivertoa parempia. Vain yhden ryhmän kohdalla opettajan mutuarvio on ollut hieman opiskelijoiden itsearviota alhaisempi. Huomaa että erot voivat osittain johtua esitystarkkuuden eroista (opettajan mutu oli vain 0.5 pisteen tarkkuudella, mutta opiskelijoiden itsearvioista laskettu mitta 0.1 pisteen tarkkuudella). Sinänsä kaikki poikkeamat sopivat kuitenkin pedagogiikassa (länsimaissa) tunnettuun havaintoon: erittäin hyvät opiskelijat ovat taipuvaisia aliarvioimaan osaamistaan ja erittäin huonot yliarvioimaan; lähelle keskivertoa sijoittuvat opiskelijat kykenevät yleensä objektiivisimpaan itsearviointiin. (Suomalaiseen kulttuuriin kuuluva vaatimattomuuden hyve saattaa myös vaikuttaa asiaan, korostamalla erinomaisten opiske- 3

lijoiden harjoittamaa itsensä aliarviointia.) 5.5 x 5 4.5 4 W-mutu 3.5 3 2.5 2 1.5 1 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 itsearvio Kuva 1: Opiskelijoiden itsearviointi vs. open priori-mutu. 3 Heinäsirkat ja muurahaiset eli harjoitustöihin käytetty aika Harjoitustöihin käytetyt ajat vaihtelivat hyvin paljon. Kuvassa 2 on esitetty arvioiden minimit ja maksimit ryhmittäin. Ryhmän jäsenen työhön keskimäärin käyttämän ajan mimimi ja maksimi on määritetty yksinkertaisesti kaavoilla min = min j ryhma{t j,min } ja max = max j ryhma{t j,max }, ryhma ryhma missä ryhma on ryhman koko ja t j,min ja t j,max ovat henkilön j antamat ala- ja yläraja-arviot ryhmän kokonaistyöajasta. (Osa oli antanut osavälin t j,min t j,max, toiset taas yhden kokonaisarvion, jolloin t j,min = t j,max.) Kuvassa on esitetty myös ryhmän löysäranteisimman ja työteliäimmän jäsenen työmäärän ala- ja yläraja-arviot. Symbolit: s=(heinä-)sirkka joka soitteli lehdellä, m=muurahainen joka ahersi ja a=avg sadusta puuttuva outo eläin. Joissain ryhmissä siis heinäsirkatkin paiskivat töitä ja toisissa oli laiskoja muurahaisia (valepukuja?). Kuvaan on merkitty myös suotavan työajan minimi (40h) ja maksimi (70h). Kurssin opintopistemäärähän nousi 5:een, joten harjoitustyöhön olisi ollut suotavaa käyttää 60 70h alkuperäisen 40 50h sijasta. Peräti viidessä ryhmässä ainakin ryhmän heinäsirkka teki paljon vähemmän töitä ja ylityömuurahaisia löytyi kolmesta ryhmästä. Joissain ryhmissä muurahaisen ja sirkan välinen epäsuhta oli myös huolestuttavan 4

suurta! Kaikkein erikoisin oli yksi pelkästään sirkoista koostuva ryhmä, jonka muurahaisetkin olivat siis oikeasti heinäsirkkoja. 120 100 80 60 40 20 0 s a m s a m s a m s a m s a m s a m s a m Kuva 2: Harjoitustöihin ryhmittäin käytetty aika. s=heinäsirkka, a=keskimääräinen, m=muurahainen. Virheä pylväs kertoo minimin ja sinisen huippu maksimin. Todellinen työaika on siis vihreän huipulla tai jossain sinisen pylvään alueella. Punaiset viivat osoittavat suotavan työajan minimin ja maksimin. 4 Kurssin arvostelu ja arvosanajakauma Kurssin kokonaispisteet määritettiin ennalta sovitun kaavan mukaan eli 75% pisteistä koostui harjoitustyöstä ja 25% harjoitustehtävistä. Tämän päälle tulivat mahdolliset ekstrapisteet (työkaludemot tai niiden hyvät aikomukset sekä tietysti mutal information -laskimen toteutuspisteet). Koska harjoituspisteiden summa oli valmiiksi 25, riitti skaalata harjoitustyöpisteet kertomalla ne 15:llä (5 15 = 75). Oletusarvona oli että läpipääsy edellyttäisi 50% pisteistä, mutta harjoitustehtäviä oli tehty niin luvattoman laiskasti, että pisteraja laskettiin 45:een. Arvosanat määräytyivät seuraavan taulukon mukaan: 45 54 1 55 64 2 65 74 3 75 84 4 85 5 5

Valitettavasti yliopiston kursseista ei saa antaa arvosanaa 6 (95 104) tai 7 ( 105). Kurssilla olisi nimittäin tullut kaksi kutosta (Jonne ja Ville; Floriankin oli lähellä kutosen rajaa) ja jopa yksi seiska (Sami Hyv(ä!)). Huippusuorituksia! 5 "arvosanat.txt" using 2 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 Arvosanajakauma Kuva 3: 12.6.13 hyväksyttyjen arvosanajakauma. Kuvassa 3 on esitetty tällä hetkellä (12.6.139 hyväksyttyjen (16 kpl) arvosanajakauma. Pari saattaa korottua ja pari uutta liittyä vielä suorittaneiden joukkoon. 5 Korrelaatioita Taulukossa 1 on esitetty joitain muuttujien välisiä korrelaatioita (Pearsonin korrelaatiokertoimet ja MI- eli mutual information-arvot, kun diskretointivälien lkm oli 50). Taulukko 1: Korrelaatioita. Pearsonin korrelaatiokertoimet ja suluissa mutual information-arvot (diskretointivälien lkm=50). htyop harjp yht aika htyop 1 harjp 0.71 (0.65) 1 yht 0.96 (0.62) 0.88 (0.66) 1 aika 0.47 (0.60) 0.50 (0.58) 0.52 (0.61) 1 Yhteispistemäärän (yht) ja sen osioiden (htyop, harjp) väliset korrelaatiot ovat triviaaleja (yllättävää kyllä, ne olivat MI-mitalla paljon heikompia; 6

100 80 60 htyop 40 20 0 0 5 10 15 20 25 30 harjp Kuva 4: Harjoituspisteet vs. harjoitustyöpisteet. arvot eivät kuitenkaan ole vertailukelpoisia). Sen sijaan harjoitustyöpisteiden (htyop) ja laskuharjoitus- (+extra) pisteiden (harjp) välinen vahva korrelaatio on syytä huomata: Ts. ne jotka tekivät paljon harjoitustehtäviä, saivat aikaiseksi hyviä harjoitustöitä. Tämä saattaa kertoa siitä, että harjoituksissa todella oppi työssä tarvittavia taitoja tai siitä, että henkilöt jotka ovat hyviä harjoituksissa tekevät myös hyviä harjoitustöitä. Kuvassa 4 on plotattu datapisteet näiden muuttujien suhteen. Kuvasta näkyy selvä lineaarinen trendi, vaikka mukana onkin yksilöllistä vaihtelua. Mielenkiintoinen lisäkysymys on kuinka paljon harjoitus- ja harjoitustyöpisteiden välisessä riippuvuudessa on kyse on ahkeruudesta ja kuinka paljon osaamisesta (jotka tosin kulkevat yleensä käsi kädessä). Harjoitustehtäväpisteet mittasivat ennen kaikkea ahkeruutta ja vähemmän osaamista, kun taas harjoitustyössä tarvittiin molempia (ellei ollut tosi taitava ja osannut pienellä työajalla tehdä huippujälkeä). Ahkeruutta mittaa parhaiten ajankäyttö (joka siis tunnetaan vain harjoitustyön osalta, itsearviona). Suuri ajankäyttö korreloi kyllä sekä harjoitustehtävä- että harjoitustyöpisteiden kanssa (eikä näiden välillä ollut suurta eroa!), mutta korrelaatiot olivat kuitenkin heikompia kuin harjoitusten ja harjoitustyön välillä. Yllättävää kyllä, näiden riippuvuuksien MI-arvot olivat paljon vahvempia, mikä viittaisi epälineaariseen riippuvuuteen. Kuvasta 5 näkyy, että ajankäytön ja yhteispisteiden (eli arvosanan) välillä on kyllä ihmissilmällä selvästi näkyvä riippuvuus: Kuvaajan oikea alakulma on tyhjä eli jos käytti paljon aikaa harjoitustyöhön, ei voinut saada huonoa arvosanaa). Kuvaajassa näkyy myös todella erikoinen outlier lähinnä yläreunaa: henkilö on käyttänyt alle 40h harjoitustyöhön, mutta saanut silti 7

huippupisteet! Mahdollisia selityksiä ovat ainakin aiempi harjaantuminen datan mallinnuksessa (esim. kurssin alkuosan aikana tai aiemmilla kursseilla), oman ajankäytön aliarviointi tai poikkeuksellisen tehokas työskentelytapa. Valitettavasti muuttujissa ei ollut harjoitustehtäviin tai asioiden opiskeluun käytetyn ajan arviota, jolloin kuvaaja (ajankäyttö vs. kokonaispisteet) olisi voinut olla selkeämpi (todennäköisesti vähemmän/lievempiä outliereita ja selvemmin lineaarinen riippuvuus). Muita mielenkiintoisia selittäviä muuttujia olisivat olleet opiskeluvuosien lukumäärä sekä tiettyjen kurssien (esim. ohjelmoinnin ja tietorakenteiden) arvosanat. 100 80 yhtp 60 40 20 20 40 60 80 100 aika Kuva 5: (Yllä) Ajankäyttö harjoitustyöhön vs. yhteispisteet (eli arvosana). 6 Jatkokehitysideoita Raportti kaipaisi kuvia heinäsirkoista, muurahaisista ja avg-eläimistä. 8