Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
Digitaaliset välineet opetuksessa ja
oppimisessa opettajankoulutuksen
kontekstissa – tasapainoilua tulevaisuuden
mahdollis...
1997
20101999
2003
KM 2013Yliopisto-opettaja Yliopistonlehtori
Opettajaopinnot
Tietojenkäsittelytieteen opinnot
Koulutuste...
Tämä hetki: kaupalliset tuotteet ja
opettajien kokeilut
Tutkimushankkeen kesto +
kaupallistaminen
Kaukainen tulevaisuus
Te...
DIGI ON ARKEA: TYÖVÄLINE
1. TÄNÄÄN
Opettajankoulutus seuraa ”kenttää”
Verkot ovat hitaita tai
puutteellisia
Ei laitteita tai
ohjelmistoja
Ei vapautta valita
mitä sovelluksia
/järjestelmiä käyt...
https://www.slideshare.net/la
rux/digitaalisen-oppimisen-
vlineit-yhdess-kehittmss-
varhainen-omaksuja-uhka-vai-
mahdollis...
Kovat taidot: opetettavat
aineet
Pehmeät taidot
● Yhteisöllinen työskentely ja
oppiminen
● Luovuus ja mielikuvitus
● Kiiri...
Ideaalikuva digiaikakauden opettajasta
Pehmeä osaaminen:
● Yhteisöllinen työskentely
ja oppiminen
● Luovuus ja mielikuvitus
● Kiirittinen ajattelu ja
ongelmanrat...
OPS:n laaja-alaisen osaamisen taidot
”Ensimmäistä kertaa joku
sanoo, että pelaamisesta
on hyötyä”
”Mahtavaa, että saan
käyttää aiempaa
harrastustani gradussa j...
Uudet oppimisympäristöt
FabLab / Makers
aktiviteetit
Tilat ovat myös osa
opettajan identiteettiä ja
sen murrosta
DIGILUOKKA:
• 15 chromebook kannettavaa
• 15 windows kannettavaa
• 30 iPadia
• Robotiikkaa,kameroita yms
• 4x Greenscreen
...
Computater literacy (oppii
perustaitoja)
Computational fluency (oppii
aikakaudelle tärkeitä taitoja ja
käytänteitä)
Comput...
”However, a critical gap remains in
understanding how to best integrate
CT into NGSS (next generation
science standardards...
Computational Thinking in STEM classes
David Weintrop, Elham Beheshti, Michael Horn, Kai Orton, Kemi Jona, Laura Trouille,...
Asare, K. O., Leikanger, T., Schuss, C., Klakegg, S., Visuri, A., &
Ferreira, D. (2018, September). S3: environmental fing...
ESIMERKKI
A B C D
Gendreau Chakarov, A., Recker, M., Jacobs, J., Van Horne, K., & Sumner, T. (2019, February). Designing a...
Computational thinking is not only
something programmers must know, but it
is also a thinking tool to for understanding
ou...
Computing as pervasive information
processes: nothing to automate
COMPUTATIONAL INTERPRETATION OF THE
WORLD
• Natural proc...
DIGI (ON) HYPEÄ: TUTKIMUS
2. HUOMENNA
Tutkijoiden kammioista..
https://www.slideshare.
net/larux/predicting-
future-of-edtech-2030-
v2
To adress 21st centyry challenges and opportunities,
Woolf (2010) suggests..
● User modeling
● Mobile and network tools
● ...
Example of smart Learning Environment [metatutor]
Adaptive learning materials: early steps
Chew, S. W., Cheng, I. L., & Ch...
https://www.oulu.fi/eudaimonia/node/50067
https://www.slamproject.org/uploads/5/7/5/1/57512023/j%C3%A4rvel%C3%A4
-keynote_lak_2017-final_optimized.pdf
101 hours of ...
Educational robots
Educational robot is not just a tool used in the
class, but more general learning companion
• Ability t...
D. Hood, S. Lemaignan and P.
Dillenbourg. The CoWriter
Project: Teaching a Robot how
to Write. 2015 Human-Robot
Interactio...
https://medium.com/@shivsoni377/the-difference-between-augmented-reality-virtual-reality-and-mixed-reality-
a028bdd81f9d?f...
To adress 21st centyry challenges and opportunities,
Woolf (2010) suggests..
● User modeling
● Mobile and network tools
● ...
DISTANT FUTURE (No ETA,
surprise)
We have no idea about it.
Next generation hardware and software: tool for
living (so easy, intuitive and supportive)
Kiitos! Ole yhteydessä!
• LinkedIN
• Researchgate
• Google Scholar
• Facebook
• Twitter
• Instagram
• jne
Digitaaliset välineet opetuksessa ja oppimisessa opettajankoulutuksen kontekstissa – tasapainoilua tulevaisuuden mahdollis...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Digitaaliset välineet opetuksessa ja oppimisessa opettajankoulutuksen kontekstissa – tasapainoilua tulevaisuuden mahdollisuuksien ja teknologian opetuskäytön arkirealismin välillä

344 views

Published on

Esitys interaktiivinen tekniikka koulutuksessa (ITK) tapahtumassa.

Published in: Education
  • Be the first to comment

Digitaaliset välineet opetuksessa ja oppimisessa opettajankoulutuksen kontekstissa – tasapainoilua tulevaisuuden mahdollisuuksien ja teknologian opetuskäytön arkirealismin välillä

  1. 1. Digitaaliset välineet opetuksessa ja oppimisessa opettajankoulutuksen kontekstissa – tasapainoilua tulevaisuuden mahdollisuuksien ja teknologian opetuskäytön arkipäiväistymisen arkirealismin välillä Jari Laru, KT, yliopistonlehto, teknologiatuettu oppiminen ja opetus, oppimisen ja koulutusteknologian tutkimisysikikkö (LET), kasvatustietieden tiedekunta, Oulun yliopisto @Larux, @LetOulu, @UniOulu
  2. 2. 1997 20101999 2003 KM 2013Yliopisto-opettaja Yliopistonlehtori Opettajaopinnot Tietojenkäsittelytieteen opinnot Koulutusteknologia Tutkijakoulutettava Opetuksen ja opetusolosuhteiden kehittäminen alkoi 2010… Opiskelija Opettaja
  3. 3. Tämä hetki: kaupalliset tuotteet ja opettajien kokeilut Tutkimushankkeen kesto + kaupallistaminen Kaukainen tulevaisuus Technology Enhanced Learning Technology Enhanced & Augmented Learning Processes No idea  Tänään ”Huomenna” ”Ei aavistustakaan” ESITYKSEN RAKENNE
  4. 4. DIGI ON ARKEA: TYÖVÄLINE 1. TÄNÄÄN Opettajankoulutus seuraa ”kenttää”
  5. 5. Verkot ovat hitaita tai puutteellisia Ei laitteita tai ohjelmistoja Ei vapautta valita mitä sovelluksia /järjestelmiä käyttää Erittäin rajoitettu budjetti Liikaa mahdollisuuksia Ei ole aikaa ottaa välineitä käyttöön Hyvin rajallinen täydennyskoulutus
  6. 6. https://www.slideshare.net/la rux/digitaalisen-oppimisen- vlineit-yhdess-kehittmss- varhainen-omaksuja-uhka-vai- mahdollisuus-tietohallinnolle- 137649224
  7. 7. Kovat taidot: opetettavat aineet Pehmeät taidot ● Yhteisöllinen työskentely ja oppiminen ● Luovuus ja mielikuvitus ● Kiirittinen ajattelu ja ongelmanratkaisu ● Elämä muuttuvassa yhteiskunassa ● Informaatiolukutaito ja ICT skilsl
  8. 8. Ideaalikuva digiaikakauden opettajasta
  9. 9. Pehmeä osaaminen: ● Yhteisöllinen työskentely ja oppiminen ● Luovuus ja mielikuvitus ● Kiirittinen ajattelu ja ongelmanratkaisu ● Elämä muuttuvassa yhteiskunassa ● Informaatiolukutaito ja ICT skilsl Kognitiiviset taidot Monialaiset + sivuaineet Digikurssit + monialaiset
  10. 10. OPS:n laaja-alaisen osaamisen taidot
  11. 11. ”Ensimmäistä kertaa joku sanoo, että pelaamisesta on hyötyä” ”Mahtavaa, että saan käyttää aiempaa harrastustani gradussa ja opettajankoulutuksessa” Osa opettaja(n/opiskelijan) identiteettiä
  12. 12. Uudet oppimisympäristöt FabLab / Makers aktiviteetit Tilat ovat myös osa opettajan identiteettiä ja sen murrosta
  13. 13. DIGILUOKKA: • 15 chromebook kannettavaa • 15 windows kannettavaa • 30 iPadia • Robotiikkaa,kameroita yms • 4x Greenscreen • Kattava esitystekniikka • Laajennettavissa aulaan
  14. 14. Computater literacy (oppii perustaitoja) Computational fluency (oppii aikakaudelle tärkeitä taitoja ja käytänteitä) Computational thinking (ohjelmallinen ajattelu, integroituu digitaaliseen elämäntapaan) Computational Design (digitaalisten tuotosten suunnittelu) Focus on tools like word processors & spreadsheets Fluency with language and practises of computing. Asset in emerging digitalized world. Wing’s essay on computational thinking (2006). A lot of CT framworks, but generally computing practises are taught by using computing concepts and practises through games, magic tricks, and activites
  15. 15. ”However, a critical gap remains in understanding how to best integrate CT into NGSS (next generation science standardards)-aligned science instruction beyond simply including more and bigger datasets or adding technological instruments. Instead, the goal is to provide students with ongoing experiences to advance their CT skills and support their understanding of how those skills are a fundamental aspect of contemporary scientific inquiry”
  16. 16. Computational Thinking in STEM classes David Weintrop, Elham Beheshti, Michael Horn, Kai Orton, Kemi Jona, Laura Trouille, and Uri Wilensky. 2016. Defining computational thinking for mathematics and science classrooms. Journal of Science Education and Technology 25, 1 (2016), 127–147. https://link.springer.com/article/10.1007/s10956-015-9581-5 (LINKIN TAKANA TARKEMMAT KUVAUKSET)
  17. 17. Asare, K. O., Leikanger, T., Schuss, C., Klakegg, S., Visuri, A., & Ferreira, D. (2018, September). S3: environmental fingerprinting with a credit card-sized NFC powered sensor board. In Proceedings of the 20th International Conference on Human- Computer Interaction with Mobile Devices and Services Adjunct(pp. 298-305). ACM. http://www.akuvisuri.com/wordpress/wp- content/uploads/2018/09/mhci18.pdf
  18. 18. ESIMERKKI A B C D Gendreau Chakarov, A., Recker, M., Jacobs, J., Van Horne, K., & Sumner, T. (2019, February). Designing a Middle School Science Curriculum that Integrates Computational Thinking and Sensor Technology. In Proceedings of the 50th ACM Technical Symposium on Computer Science Education (pp. 818-824). ACM. Vaiheet, sensoreiden hyödyntäminen
  19. 19. Computational thinking is not only something programmers must know, but it is also a thinking tool to for understanding our technology infused social world • It increases our awaraness of how our everyday digital tools work • Improves our resilience against diff threats: • Algorithm guided attemps to guide our behavior • Personally tailored fake news • Viral powers of social media • Massive, data-intensive analysis of our movements
  20. 20. Computing as pervasive information processes: nothing to automate COMPUTATIONAL INTERPRETATION OF THE WORLD • Natural processes of DNA transcription are computational • Many brain processes can be seen as computational • Simulations & mathematical models MANY NEW TECHNOLOGICAL innovations * blogging, blockchain, image recognizitioon, artificial intelligence etc. https://commons.wikimedia.org
  21. 21. DIGI (ON) HYPEÄ: TUTKIMUS 2. HUOMENNA Tutkijoiden kammioista..
  22. 22. https://www.slideshare. net/larux/predicting- future-of-edtech-2030- v2
  23. 23. To adress 21st centyry challenges and opportunities, Woolf (2010) suggests.. ● User modeling ● Mobile and network tools ● Rich interfaces and environments, including gamification and intelligent systems ● Educational data mining ● Personalizing education ● Assessing student learning ● Diminishing boundaries ● Developing altenative teaching strategies ● Enhancing the role of stakeholders ● Adressing policy changes Technology should be used for:New designs that include: Woolf B.P., A roadmap for education technology, National Science Foundation, Washington, DC, 2010, https://hal. archives-ouvertes.fr/hal-00588291. Technology is not answer, unless it can be used for ?
  24. 24. Example of smart Learning Environment [metatutor] Adaptive learning materials: early steps Chew, S. W., Cheng, I. L., & Chen, N. S. (2018). Exploring challenges faced by different stakeholders while implementing educational technology in classrooms through expert interviews. Journal of Computers in Education, 5(2), 175-197. Metatutor Environment (left side:) Azevedo, R., Harley, J., Trevors, G., Duffy, M., Feyzi- Behnagh, R., Bouchet, F., & Landis, R. (2013). Using trace data to examine the complex roles of cognitive, metacognitive, and emotional self-regulatory processes during learning with multi-agent systems. In International handbook of metacognition and learning technologies, Springer New York, p. 431 ..towards developing ”smart learning environment” • That monitors learners’ learning process and their progress, • adapting to their learning patterns and needs, • suggesting and feeding learners with relevant information what they need in different forms that suits each learner’s learning preference and style Future: Automated real-time adaptive learning environment?
  25. 25. https://www.oulu.fi/eudaimonia/node/50067
  26. 26. https://www.slamproject.org/uploads/5/7/5/1/57512023/j%C3%A4rvel%C3%A4 -keynote_lak_2017-final_optimized.pdf 101 hours of video, 266 216 000 data points of physiological data, 236 000 EdX log events… Collaboration with LA, data-mining and signal processing experts => Methodological development (LA) => Data vizualisation SLAM PROJECT https://www.slamproject.org/ Järvelä, S. , Kirschner, P. A., Hadwin, A., Järvenoja, H., Malmberg, J. Miller, M. & Laru, J. (2016, in press). Socially shared regulation of learning in CSCL: Understanding and prompting individual- and group-level shared regulatory activities. International Journal of Computer Supported Collaborative Learning. Järvelä, S., Malmberg, J. & Koivuniemi, M. (2016). Recognizing socially shared regulation by using the temporal sequences of online chat and logs in CSCL. Learning and Instruction, 42, 1-11. DOI: 10.1016/j.learninstruc.2015.10.006 Järvelä, S., Järvenoja, H., Malmberg, J., Isohätälä, J. & Sobocinski, M. (2016). How do types of interaction and phases of self-regulated learning set a stage for collaborative engagement? Learning and Instruction 43, 39-51. DOI:10.1016/j.learninstruc.2016.01.005 Järvelä, S., Malmberg, J., Sobocinski, M., Haataja, E., & Kirschner, P. (2016). What multimodal data can tell us about the self-regulated learning process? Submitted. Malmberg, J., Järvelä, S., Holappa, J., Haataja, E., & Siipo, A. (2016). Going beyond what is visible –What physiological measures can reveal about regulated learning in the context of collaborative learning. Submitted. Malmberg, J., Järvelä, S., & Järvenoja, H. (2016). Capturing temporal and sequential patterns of self-, co-, and socially shared regulation in the context of collaborative learning. Submitted. Pijeira-Díaz, H. J., Drachsler, H., Järvelä, S., & Kirschner, P. A. (2016). Investigating collaborative learning success with physiological coupling indices based on electrodermal activity. Proceedings of the Sixth International Conference on Learning Analytics and Knowledge. ACM. DOI:10.1145/2883851.2883897 Pijeira-Díaz, H. J., Drachsler, H., Kirschner, P. A., & Järvelä, S. (2018). Profiling sympathetic arousal in a physics course: How active are students? Journal of Computer Assisted Learning, (April), 1–12. DOI:10.1111/jcal.12271 Sedrakyan, G., Malmberg, J., Verbert, K., Järvelä, S., & Kirschner, P. A. (2018). Linking Learning Behavior Analytics and Learning Science Concepts: Designing a Learning Analytics Dashboard for Feedback to Support Learning Regulation. Computers in Human Behavior. DOI:10.1016/j.chb.2018.05.004 Sobocinski, M., Malmberg, J. & Järvelä, S. (2016). Exploring temporal sequences of regulatory phases and associated interaction types in collaborative learning tasks. Submitted.
  27. 27. Educational robots Educational robot is not just a tool used in the class, but more general learning companion • Ability to have fully context aware whereby it would be to feed learner’s preference (Mishra, 2015) • Ability to understand and attain learning patterns and characteristics of the learners • Would be able to react to the learner’s input • Robot would grow together with child, learning the child’s living style and learning habits
  28. 28. D. Hood, S. Lemaignan and P. Dillenbourg. The CoWriter Project: Teaching a Robot how to Write. 2015 Human-Robot Interaction Conference, Portand, USA, 2015. Educational robots: example robot which can teach children to write See the project: https://chili.epfl.ch/page-92073-en-html/robotics/cowriter/
  29. 29. https://medium.com/@shivsoni377/the-difference-between-augmented-reality-virtual-reality-and-mixed-reality- a028bdd81f9d?fbclid=IwAR17d57MG4e9-ClKnGKEk8Sv9tSn87Uac2Gqx28pnw2NIM8gq_-zEwcYy_g Rich interfaces & Environments: virtual assistants and xReality
  30. 30. To adress 21st centyry challenges and opportunities, Woolf (2010) suggests.. ● User modeling ● Mobile and network tools ● Rich interfaces and environments, including gamification and intelligent systems ● Educational data mining ● Personalizing education ● Assessing student learning ● Diminishing boundaries ● Developing altenative teaching strategies ● Enhancing the role of stakeholders ● Adressing policy changes Technology should be used for:New designs that include: Woolf B.P., A roadmap for education technology, National Science Foundation, Washington, DC, 2010, https://hal. archives-ouvertes.fr/hal-00588291. Technology is not answer, unless it can be used for ?
  31. 31. DISTANT FUTURE (No ETA, surprise) We have no idea about it.
  32. 32. Next generation hardware and software: tool for living (so easy, intuitive and supportive)
  33. 33. Kiitos! Ole yhteydessä! • LinkedIN • Researchgate • Google Scholar • Facebook • Twitter • Instagram • jne

×