Etä- ja verkko-opetus ovat tulleet jäädäkseen. Tämä on lisännyt vaatimuksia myös opetuksessa käytettäville tehtäville ja luonut tarpeen automaattisille ja palautetta antaville tehtäville. Matematiikassa ja sitä sivuavilla tieteenaloilla on käyttökelpoisiksi havaittu STACK-tehtävät, jotka pohjautuvat avoimeen lähdekoodiin ja toimivat hyvin Moodle-oppimisalustalla (Github, Inc. 2023).
Automaattiset tehtävät toimivat tehokkaasti ajasta ja paikasta riippumatta, kun halutaan testata opitun ymmärtämistä. Tällöin riittää, kun tehtävä kertoo tekijälle ja opettajalle, onko vastaus oikein vai väärin. Etäoppiminen ja -opettaminen vaatii kuitenkin erilaista aktiivisuutta sekä opettajilta että opiskelijoilta. Pienellä vaivalla automaattiset tehtävät voivat toimia täysipainoisemmin opetuksen ja oppimisen tukena sekä auttaa opettajia havaitsemaan tuen tarvitsijat.
![[ALT-teksti: Mekaniikan STACK-tehtäväesimerkki, jossa tavoitteena on laskea voiman jakautuminen x- ja y-suuntaisiin komponentteihin.]](https://blogit.lab.fi/labfocus/wp-content/uploads/sites/8/2023/03/180_2023_Automaattiset-tehtavat-opetuksen-tukena-1024x512.jpg)
Virheistä oppii eniten
STACK-tehtävillä ei ole ollut opiskelijoiden keskuudessa kovin hyvä maine, koska alkuinnostuksessa tehtäviä toteutettiin paljon ja nopeasti eivätkä kaikki tehtävät aina täyttäneet opiskelijoiden toivomaa laatutasoa. Mekaniikan opetuksen digitalisointi -hankkeessa (Linkki 1) tavoitteena oli kehittää mekaniikan opetusta automatisoinnin keinoin. STACK-tehtävien toteuttamiseen otettiin päinvastainen näkökulma. Määrän sijasta päätettiin keskittyä laatuun ja erityisesti tehtävien antamaan palautteeseen opiskelijoille. Linkki Mekaniikan opetuksen digitalisointi -hankkeen www-sivuille.
Tehtävien kehityksessä lähdettiin liikkeelle yksinkertaisemmista laskutehtävistä ja erilaisista mekaniikan hahmotuskykyä parantavista monivalintatehtävistä, joista siirryttiin vaativampiin ja pidempiin laskutehtäviin. Hyvien STACK-tehtävien tekeminen vaatii perehtymistä tietokonealgebrajärjestelmä Maximaan, jolla voidaan käsitellä symbolisia ja numeerisia lausekkeita ja piirtää funktioita (Maxima 2022).
Kaikissa tehtävissä panostettiin erityisesti väärien vastauksien opiskelijoille antamaan palautteeseen ja siihen, miten ohjata opiskelijaa oikean vastauksen löytämisessä. Käytännössä tämä tarkoitti myös pidempien laskutehtävien jakamista osiin, koska oli tärkeää paikallistaa mahdolliset virheet laskuista jo välivaiheissa. Palautteet annettiin tyypillisesti kuvina tai teksteinä. Tavoitteena oli käyttää myös videoita, mutta Moodle-alusta ei tukenut videoiden pysyväislinkkejä. Tehtävistä kysyttiin aktiivisesti opiskelijoiden palautetta eri vaiheissa, ja näin tehtäviä pystyttiin kehittämään edelleen.
STACK-tehtäviä on hyödynnetty konetekniikan mekaniikan opintojaksolla kotitehtävinä, harjoitustentteinä ja koetehtävinä. Ne ovat tarjonneet opiskelijoille mahdollisuuden harjoitella omaan tahtiin ja kehittää laskurutiinia. Samalla on uudistettu opetusta ja opetusmateriaaleja paremmin etäopetukseen soveltuviksi. Viimeisimmän opintojakson opiskelijapalautteet olivat merkittävästi parempia kuin kaksi vuotta aiemmin. Silloin STACK-tehtäviä ei vielä ollut tällä opintojaksolla käytössä.
Kirjoittajat
Neea Similä työskentelee LAB-ammattikorkeakoulussa TKI-asiantuntijana ja Mekaniikan opetuksen digitalisointi -hankkeen projektipäällikkönä.
Tuomo Liimatainen toimii lehtorina LAB-ammattikorkeakoulussa opettaen muun muassa mekaniikkaa ja koneensuunnittelua. Lisäksi hän työskentelee asiantuntijana Mekaniikan opetuksen digitalisointi -hankkeessa.
Lähteet
Github, Inc. 2023. STACK. Viitattu 13.2.2023. Saatavissa https://github.com/maths/moodle-qtype_stack/blob/master/doc/en/index.md
Maxima. 2022. A Computer Algebra System. Viitattu 14.3.2023. Saatavissa https://maxima.sourceforge.io/
Linkit
Linkki 1. LAB. 2022. Mekaniikan opetuksen digitalisointi. Projekti. Viitattu 10.2.2023. Saatavissa https://lab.fi/fi/projekti/mekaniikan-opetuksen-digitalisointi
