Ammatillisen koulutuksen laatu ja opiskelijoiden saavutukset perustuvat yhä enenevässä määrin monipuolisen datan ja oppimisanalytiikan käyttöön. Tämän esityksen tarkoitus on tarkastella, kuinka integroidut tietojärjestelmät, henkilökohtaistaminen, omadata ja pedagoginen tiedolla johtaminen voivat yhdessä muodostaa vankan perustan oppimisen personoinnille.

Esityksessä kerromme, kuinka tietojärjestelmät mahdollistavat monipuolisen datan keräämisen ja hyödyntämisen, ja kuinka ML ja AI -pohjaisen oppimisanalytiikan käyttö voi tuoda uusia näkökulmia opetuksen ja oppimisen arviointiin ja kehittämiseen. Esitämme kolme vaihtoehtoista tulevaisuuden skenaariota.

Pedagogisen tietojohtamisen dataa voidaan hyödyntää toiminnan laadun, tehokkuuden ja vaikuttavuuden parantamiseksi.  Pedagogisen tietojohtamisen onnistumisen edellytyksiä ovat selkeästi määritellyt tietotarpeet, informatiivinen tietotyöpöytä, dialoginen vuorovaikutus käyttäjien ja asiantuntijoiden välillä sekä sovelluksen jatkuva kehitys.  Oppimisanalytiikalla on selkeä rooli pedagogisesti viisaan päätöksenteon tukena ja tukitoimien tarpeen havaitsemisessa.

Henkilökohtaistamisen ja oppimisen personoinnin yhdistäminen tuo esille, kuinka yksilölliset oppimispolut voidaan rakentaa ja miten datan avulla voidaan tukea opiskelijoiden itseohjautuvuutta sekä syventää opettajan ja opiskelijan välistä vuorovaikutusta. Omadata-osiossa pohdimme yksilöllisten oppimispolkujen rakentamisen mahdollisuuksia ja esittelemme ammatillisen koulutuksen omadata konseptia.

Lopuksi pohdimme, kuinka monipuolinen data voidaan integroida ammatillisen koulutuksen oppimisanalytiikan käytäntöihin edistäen koulutuksen laatua ja opiskelijoiden saavutuksia. Käymme myös lävitse onnistumisen edellytyksiä, jotta saavutamme tavoitteet.

Esityksemme kuljettaa kuulijat nykyhetkestä kohti datan mahdollistamaa tulevaisuutta, jossa jokainen oppija voi saavuttaa potentiaalinsa, ja missä koulutusjärjestelmä oppii ja kehittyy jatkuvasti kerätyn tiedon valossa.