Tietotekniikan perusopetuksen kehittäminen Kokemuksia ja suuntaviivoja Lauri Malmi Teknillinen korkeakoulu ivät 1
Sisält ltö 1. Taustaa 2. Erää ään n kurssin kokemuksia 3. Havaintoja kokemuksista 4. Entä tulevaisuus? ivät 2
Taustaa Ohjelmoinnin perusopetus on massaopetusta Massakurssien paineet: miten selviytyä niistä? Mitä oppiminen on? Miten opetus voi tukea sitä? Mitä voi tehdä massakurssilla opetuksen laadun nostamiseksi, jos lisää opettajia ei ole saatavilla? ivät 3
Puitteet antavat mahdollisuuksia Kulttuuri, jossa on kokonaisvastuu kurssista ja oma budjetti, jonka puitteissa suuri vapaus toteuttaa kurssi eri tavoin Mahdollisuus toteuttaa järjestelmij rjestelmiä oppilastöin inä Korkeakoulun antama rahoitus ivät 4
Kokemuksia kurssista TRAK (Tietorakenteet ja algoritmit) a) Vanha kurssi 1980-luvulla b) Siirtyminen kotitehtäviin v. 1990. Miksi? välitön n ongelma räjähti r käsiink => Ratkaisu: TRAKLA toteutus oppilastyönä c) Kulttuurimuutos 1991-92 d) Tuotantokäytt yttö kevää äästä 1992 ivät 5
Kokemuksia... e) Ongelma: esitysmuodon keinotekoisuus => Ratkaisu: TRAKLA-EDIT 1993 TKK:n rahoituksella tekniikka ei vielä kypsä,, jääj käyttämättä ivät 6
Kokemuksia... f) Ongelma: liian vähän v n vuorovaikutusta, enemmän n palautetta => Ratkaisu: TRAKLAn kirjoittaminen uudelleen tietyin osin toteutus: oppilastyönä tuotantokäytt yttöön n 1997 ivät 7
Kokemuksia... g) Ongelma: esitysmuodon keinotekoisuus => Ratkaisu: WWW-TRAKLA toteutus virkatyönä tuotantokäytt yttöön n 1997 ivät 8
Kokemuksia... h) Ongelma: kurssin yksipuolisuus => Ratkaisu: Lisätää ään n uudenlaisia tehtävi viä, 1998 => Ongelma: Tarkastuksen työmää äärä => Ratkaisu: Vertaisarviointi Ristiriitaista palautetta ivät 9
Kokemuksia... i) Parannus edelliseen 1999, 2000,... realistinen suunnittelutehtävä työel elämän n tilanteen simulointi vertaisarviointi palautemenetelmänä toteutus virkatyönä ja tuntiopetuksen avulla => Ongelma: töiden t välitys v 300 ryhmän n kesken => Ratkaisu: työt t verkkoon ja välitys v verkossa ivät 10
Kokemuksia... j) Oppimisympärist ristö,, Matrix, 2000- ympärist ristö,, jossa oppilaat voivat "leikkiä ja kokeilla tietorakenteita ja algoritmeja palaute ratkaisuprosessista mahdollisuus avoimempiin tehtäviin avoin oppimisympärist ristö elektroninen oppikirja toteutus OPM:n huippuyksikkörahoituksen sekä TKK:n projektirahoituksen turvin ivät 11
Kokemuksia... k) Evaluointitutkimus, 2001 satunnaistettu koejärjestely tausta-aineiston kartoitus yhteistyö HY:n kasvatustieteellisen tiedekunnan kanssa tavoitteena kansainvälisen tason julkaisut toteutus OPM:n huippuyksikkörahoituksen turvin ivät 12
Havaintoja kokemuksista Mikä on opettajan rooli? Mikä on tekniikan merkitys? Millainen kehitysprosessi? Opetus ja tutkimus ivät 13
Mikä on opettaja? Klassinen malli Opettaja on asiantuntija,, joka kerää ja jakaa tietoa opiskelijoille Luentojen sisält ltö,, oppimateriaalin sisält ltö Tärkein kriteeri: opettaja osaa substanssin hyvin, mielellää ään n on myös s hyvä luennoija ivät 14
Mikä on opettaja? Massakurssin vastuuhenkilö Opettaja on organisoija,, joka huolehtii siitä, että opetukseen liittyvät t järjestelytj pelaavat Aikataulut, budjetit, työnohjaus, tiedotus, hyvät t www-sivut Tärkein kriteeri: opettaja on tunnollinen ja huolellinen ivät 15
Miksi opetamme asioita? Laadukas opetus auttaa oppimaan asian nopeammin, helpommin ja syvällisemmin kuin omin päin p opiskellen olisi mahdollista. ivät 16
Opettajan rooli on... Pohtia kysymyksiä: MITÄ opetan? MITEN opetan? MIKSI opetan asioita tietyillä tavoilla? Valita opetusmenetelmät t ja käytettk ytettävä teknologia perustellulla tavalla. ivät 17
Opettajan rooli on... Suunnitella prosessi,, jonka kautta oppiminen tapahtuu. Tähän T n liittyy mm. seuraavia asioita määritellä tarvittavat käsitteelliset k mallit suunnitella oppimisteot toteuttaa seuranta ja palaute määritellä hyväksymiskriteerit Laatia prosessin käytk ytännön n toteutus ivät 18
CASE: Tietorakenteet ja Käsitteelliset mallit: algoritmit Algoritmisimulaatio keskittyy olennaiseen Tietorakenteiden keskinäiset iset suhteet Suorituskyvyn arviointi Sovellettavuuden arviointikriteerit ivät 19
Tietorakenteet ja algoritmit... Oppimisteot Luennot ja luentoharjoitukset, keskustelu Algoritmien opiskelu simulaatiotehtävien avulla Analyyttiset ja kontruoivat tehtävät Soveltava suunnittelutehtävä Vertaisarviointi ivät 20
Tietorakenteet ja algoritmit... Seuranta ja palaute Automaattinen tarkastaminen (TRAKLA, TRAKLA2) Harjoitustehtävien palaute Suunnittelutehtävän n jokaisen vaiheen palaute Vertaisarvioinnin palaute ivät 21
Tietorakenteet ja algoritmit... Hyväksymiskriteerit Jokaiselta osa-alueelta riittävä osaaminen Henkilökohtaiset kohtaiset tehtävät Kaikki osasuoritukset vaikuttavat kokonaisarvosanaan ivät 22
Tietorakenteet ja algoritmit... Käytännön n toteutus Automatisoidaan se, mitä voidaan, erityisesti perustehtävät Verkon käyttk yttö hallinnollisiin asioihin Luento- ja luokkaopetus siinä,, missä ne ovat parhaimmillaan, vaativammissa asioissa ivät 23
Tekniikan merkityksestä Automaattinen palaute on nopeampaa kuin henkilökohtainen kohtainen palaute tukee itsenäist istä opiskelua skaalautuu loistavasti mahdollisuudet personoituihin tehtäviin tarjoaa mahdollisuuden kerätä dataa online- seurantaa varten Kurssihallinto verkossa sääs äästää resursseja ivät 24
Kehitysprosessista Kahdenlaisia prosesseja, joilla kehittämistoiminta näyttn yttää etenevän. n. Kokeiluprosessi Järjestelmällinen llinen kehittäminen ivät 25
Kokeiluprosessi Uusi mielenkiintoinen idea Rohkeasti kokeilemaan Jaetaan kokemuksia kollegoille Ohjeet jäävät dokumenteiksi Luovutaan Parhaat työt talteen Omaan tuotantokäyttöön Jatkokehitykseen Muiden vastuulle ivät 26
Järjestelmällinenllinen kehittäminen Ongelman tiedostaminen Toteutus Ratkaisuidea Evaluointi Keskustelu kollegoiden kanssa Raportointi ivät 27
Opetus ja tutkimus Järjestelmällinen llinen kehitysprosessi avaa ovet tutkimukselle Voidaan rakentaa hypoteeseja ja testata niitä Voidaan yrittää selittää ilmiöit itä Esimerkki: TRAKLA-tuloksia vuosilta 1993-2001 ivät 28
Tulokset: 1993-2001 Annual report 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 Failed Passed Max grade Full points ivät 29
Tulokset: 1993-2001 tarkemmin 100% 90% Annual report 1997 Resubmission effect 1998 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 1993 1994 1995 1996 1997' 1997 1998' 1998 1999 2000 2001 Failed Passed Max grade Full points ivät 30
Suuntaviivoja tulevaisuuteen Miten ohjelmointia opitaan? Miten sitä pitäisi isi opettaa? Mitä automaattisen tarkastamisen tuottamasta datasta saadaan irti oppimisesta? ivät 31