mathstatOpiskelu

Matematiikan ja tilastotieen laitoksen opintosivualue

Skip to end of metadata
Go to start of metadata

DIGest

.....tilastotieteen kandiopintoja

  • Tilastotieteen ja matematiikan kandikursseilla iso osa oppimisesta perustuu viikoittaiseen harjoitustehtävien ratkaisemiseen. Tehtävät ovat tyyppiä "kynällä ja paperilla" tai tietokoneella (esim ohjelmointia), sekä näiden yhdistelmiä; tilastotieteen kandikursseilla on myös pieniä esseitä ja tieteellisten artikkeleiden referointeja. 
  • Opintojen perusopintovaiheen kurssit ovat suuria, opiskelijoita on 350-650 ja heitä on kaikilta kampuksilta. Kurssit ovat useille tieteenaloille keskeisiä sivuaineopintoja

Miten hoidetaan viikoittain esim. 500 opiskelijan kurssilla 500*10 (tai 500*6, 500*8, riippuen kurssista) tehtävän tarkastus siten että jokainen opiskelija saa palautteen jokaisesta ratkaisemastaan harjoitustehtävästä? 

DIGest menetelmällä - sulavasti vertais- ja itsearvioinnin kautta

  • DIGest -kursseja ovat kaikki tilastotieteen perusopintokokonaisuuteen (MAT120) kuuluvat kurssit (MAT12001, MAT12002, MAT12003, MAT12004, MAT12005), joista MAT12003 Todennäköisyyslaskenta I on myös matematiikan kurssi.

  • DIGestissä opiskelija on keskiössä ja myös vertaisena opettajana kanssaopiskelijoilleen.

      • Viikoittaiset tehtävät ja tarvittava oheismateriaali julkaistaan Moodlessa.

      • Tehtäviin voi kysyä apua digitaaliselta keskustelualueelta, jossa ohjaajat neuvovat ja opiskelijat neuvovat toisiaan. Kurssiyhteisöä tukevasta keskusteluaktiivisuudesta voi saada lisäpisteitä. Vapaaehtoiseen kontaktiohjaukseen on viikoittainen laskupaja, muutama tunti viikossa.

      • Opiskelija palauttaa tehtävät digitaalisesti Moodlen työpajaan viikon kuluessa; palautusalue sulkeutuu klo 23:55.  

      • Malliratkaisut avautuvat välittömästi ajastetun palautusajan sulkeuduttua ja samalla avautuu......

        • ....jokaiselle opiskelijalle Moodlen arpomana kahden anonyymin opiskelijan tehtävät tarkastettavaksi; opiskelija tarkastaa myös omat tehtävänsä

      • Malliratkaisuissa on pisteytysohjeet ja pisteet - tarkastuksen tulokset - kirjataan pisteytysmatriisiin, jossa on tilaa sanalliselle palautteelle. Kysymyksiä voi esittää keskustelualueella myös tässä vaiheessa koska aina ei ole selvää olisiko syytä antaa esim 1 piste vai 2 pistettä.

      • Opiskelija palauttaa itse- ja vertaisarvion Moodlen ajastettuun työpajaan neljän päivän kuluessa. Palautusalue sulkeutuu klo 23:55.

      • Tämän jälkeen ohjaaja tarkastaa tilanteen ja julkaisee viikoittaiset tulokset.

        • Mikäli opiskelijan saamat kolme pisteytystä, eli pisteet itselleen ja pisteet kahdelta muulta opiskelijalta, poikkeavat toisistaan liikaa (kriteerit kurssikohtaisia), ohjaaja tekee oman arvionsa opiskelijan tehtävistä.

        • Ohjaaja tekee arvion myös, jos opiskelija on saanut vain yhden pisteytyksen, eli molemmat vertaisarviot puuttuvat tai itsearvio ja toinen vertaisarvio puuttuvat.

        • Alla on pari työpajanäkymää; klikkaa kuvaa ja suurenna.


Tyytyväisyystakuu

        • Viikoittaiset pisteet ovat osa kurssin loppuarvosanaa: arvosana 1-5 muodostuu useimmilla kursseilla siten että DIGest-pisteet ovat 30% ja tentti 70%. DIGest-pisteet koostuvat opiskelijoiden toisilleen ja itselleen antamista arvioista, ja jos näissä on liian suuri ero, ohjaaja on tehnyt oman arvionsa.
        • Vaikka lopullinen vastuu pisteistä onkin ohjaajilla ja kurssin vastuuopettajalla, niin voi kuitenkin jokin pisteytys jäädä harmittamaan - vaikuttaako toinen opiskelija minun arvosanaani..... 
          • Ei saa jäädä harmittamaan!
          • Kun kurssin kaikki viikoittaiset pisteet ovat kertyneet, ja kun on vahvistettu pisterajat / arvosanat, Moodleen avataan valituslaatikko.
            • Jokaisella opiskelijalla on mahdollisuus pyytää, perustellen, korjausta sellaiseen pistetytykseen, josta seuraisi arvosanan nouseminen.
            • Tällaisia valituksia on tullut 0-5 opiskelijalta / kurssi.
              • Kursseja on ollut kahden vuoden aikana 13.
              • Opiskelijoita yhteensä n 4000.
              • Yksittäisiä tehtävien ratkaisuja n 100 000.
            • Kaikilta kursseilta yhteensä 10 kpl / 100 000 ratkaistuun tehtävään on perustellusti pyydetty pisteiden korjaamista. Suurin osa valituksista, eli 5-10 valitusta / kurssi, on koskenut teknisen/satunnaisen epäonnistumisen huomioimista.
            • Tulkitsemme 0.1 promillen epäonnistumisen vahvaksi signaaliksi DIGest menetelmän oikeudenmukaisesta toiminnasta.

DIGest -menetelmä ja oppiminen

  • Jokaisen opiskelijan jokainen palautettu tehtävä tulee tarkastettua ja virheelliset ratkaisut kommentoitua.
  • Vertaispalautetta tekevä opiskelija näkee - ja joutuu perehtymään - malliratkaisujen lisäksi eri tavoin toteutettuihin oikeisiin ja vääriin ratkaisuihin. Tämä on merkittävä oppimista auttava elementti.
  • Opiskelijat antavat ja vastaanottavat korjaavaa palautetta, reflektoivat itsearvion vertaispalautteeseen ja malliratkaisuihin.
  • Yleishyödyllistä: opiskelija oppii antamaan palautetta sekä myös vastaanottamaan palautetta, myös negatiivista.
  • Ajankäyttö: aikaa voi allokoida muuhun kuin matkustamiseen Kumpulan kampukselle

DIGest kurssit ja jatkojalostus

  • Vertais- ja itsearviointiin perustuva tehtävien tarkistus käynnistyi keväällä 2015 tilastotieteen kurssilla Data-analyysi R-ohjelmistolla ja jatkui syksyllä 2015 Tilastotiede tutuksi kurssilla. Kevätlukukauden 2016 III-periodissa Todennäköisyyslaskenta I -kurssi oli seuraava kohde. Tämän kurssin yhteydessä mitattiin menetelmän kannatus: äänestys menetelmän käytöstä myös Tilastollinen päättely I kurssilla periodissa IV perinteisen laskuharjoituskäytännön tilalla:
    • Kannatus opiskelijoiden keskuudessa oli selvä: 85% kannatti ja toi vuolaasti esille tyytyväisyytensä Moodlen anonyymillä palautealueella.
  • Nykyään koko tilastotieteen perusopintojen 25 op kokonaisuus (MAT120, viisi kurssia), uudessa Matemaattisten tieteiden kandiohjelmassa koostuu DIGest-kursseista (MAT12001 Tilastotiede ja R tutuksi I, MAT12002 Tilastotiede ja R tutuksi II, MAT12003 Todenäköisyyslaskenta I, MAT12004 Tilastollinen päättely I, MAT12005 Data-analyysin projekti).

  • DIGest -kursseiksi muutetaan seuraavan lukuvuoden kuluessa matematiikan kurssit MAT11005 Integraalilaskenta sekä MAT21002 Sarjat.

  • Jatkossa kurssien digitaalisuus ulotetaan myös luentoihin siten että auditoriossa pidettävien luentojen vaihtoehtoina ovat videotallenteet. Tarkoitus on tehdä videoklippejä, ei pitkiä luentotallenteita (tosin tämäkin on harkinnassa).
  • Tilastotieteen perusopintojen ensimmäisiin kursseihin, eli MAT12001 Tilastotiede ja R tutuksi I ja MAT12002 Tilastotiede ja R tutuksi II,  joihin ei liity luentoja, tulee itseopiskelun tueksi teorian, käsitteiden ja menetelmien videoklippiesityksiä.

    • Tämä leventää Avoimen yliopiston väylää opiskeluoikeuteen Matemaattisten tieteiden kandiohjelmassa. 
      • Kaikilla tilastotieteen perusopintojen kursseilla on jo nyt yhteisopetus Avoimen yliopiston kanssa, eli kiintiöt Avoimen kautta opiskeleville. Ensimmäisellä kierroksella kevään 2017 haku Avoimen väylässä opiskelupaikan sai kuusi opiskelijaa.

      • Kun kurssit muunnetaan sellaisiksi että niillä on täydellinen digitaalinen profiili, niistä tulee kelposia MOOC-kursseja.

  • Suurin osa tilastotieteen perusopintojen kursseista käyttää R-ohjelmointia keskeisenä työkaluna.
      • DIGest kursseissa R-tehtävät ovat myös vertais- ja itsearvioitavia tehtäviä eli opiskelija, ja tarvittaessa ohjaaja, ajaa palautetun R-koodin.
    • Tämä osio parannetaan, koska R-tehtäviin soveltuu erinomaisesti myös automaattitarkastus:
      • Yhteistyö tietojenkäsittelytieteen laitoksen kanssa.
      • Test My Code järjestelmän (TMC) nivoutus R-ohjelmointitehtäviin: askeleittainen ongelmanratkaisuprosessi ja automaattinen palaute.


kysy lisää: Sirkka-Liisa Varvio ja Mika Koskenoja









  • No labels