Tonttutreeni 2019: miten ketterä kokeilu starttasi?

Tonttutreeni on lyhyt, hupimielessä rakennettu kokeilu. Se on ”digitaalinen koulutusohjelma” tontuksi tahtoville. Sisällössä käydään läpi tonttuilun ja hyvän tonttunimen perusteita, tonttujen työssäjaksamisen haasteita sekä lasten asiakastietojen oikeaa käsittelyä. Treenin alussa lisäksi tuumitaan omia valmiuksia tonttuiluun ja lopussa arvioidaan mitä tuli opittua.

Oppimisen näkökulmasta pedagoginen sisältö on hyvin pinnallista ihan tarkoituksella. Oikeaa on treenistä kertyvä Experience API (xAPI) -muotoinen data, joka on homman varsinainen pihvi. Avoimeen standardiin pohjautuvalla data voi kuvata oppimistapahtumia yksityiskohtaisemmin kuin perinteisillä raporteilla. Halusin kerryttää testiaineistoa ja kutsua muitakin tutustumaan asiaan!

Miksi Tonttutreeni?

Ensin vähän taustoja. Aloitin syksyllä 2019 Tuotekehitystyön erikoisammattitutkinnon opinnot. Osana alkuvaiheen opintoja meillä oli kurssipäiviä, joilla puhuttiin nopeista kokeiluista ja palautteen pyytämisestä mahdollisimman aikaisessa vaiheessa tuote- ja palvelukehitystä. Aihepiiri oli ennestään tuttu, koska seurailen erilaisia hankkeita ja kaikenlainen pilotointi, kokeilu ja kehittäminen kiinnostaa. Kurssi rohkaisi kaivamaan vanhat ajatukset taas esille.

Olin jo aiemminkin tuottanut xAPI-muotoista oppimisdataa testailumielessä H5P-lisäosalla omissa WordPress-ympäristöissäni. Tästä oppimismatkasta kirjoittelin kokemuksia jo tämän vuoden alussa. Näistä yksittäisistä demoista ei kuitenkaan koskaan syntynyt dataa siinä laajuudessa, että sitä olisi voinut jotenkin järkevästi pyöritellä tai sen vaikutuksia miettiä oikean, organisaatioissa tapahtuvan oppimisen kannalta.

Marraskuun loppupuolella osallistuin Twitterissä keskusteluihin sekä digijoulukalentereista että oppimisanalytiikan soveltamisesta, joten lopullinen idea näiden yhdistämisestä tuli eräänä marraskuisena päivänä. Mikseipä tekisi joulukalenteriteemaa syvemmälle sukeltaen. Joten ei taas muuta kuin…

Tuumasta toimeen!

Ideasta toteutukseen kesti noin viikko marras-joulukuun vaihteessa 2019. Varsinainen toteutus muuttui tuona aikana jonkin verran johtuen siitä, että oma fokus tarkentui tekemisen myötä.

Jotta mitään Experience API -dataa voi saada, täytyy olla kuvassa esitetyt kolme asiaa:

Oppimisdatan keräämiseen tarvittavat järjestelmät ja kokonaisuudet: sisällöt, rajapinta, talletus (LRS)

Vanhastaan minulla oli olemassa WordPress-sivusto ja siellä tarvittavat xAPI:a tukevat lisäosat: H5P-sisällöntuotannotyökalu sekä WordPressin lisäosa lausekkeiden siirtämiseksi eteenpäin.

Lisäksi plakkarissa oli useampikin LRS (Learning Record Store) -tallennuspaikka. Avoimen lähdekoodin Learning Locker sekä ilmaisversiot kaupallisista Watershed Essentials ja Yet Analytics -järjestelmistä. Myös ilmainen SCORM Cloud olisi mahdollinen, mutta halusin saada datan heti visuaaliseen muotoon, mikä ei tuossa olisi onnistunut.

Sisältöpäätä ajatellen ajatukseni oli ensin toteuttaa sama treeni kahdessa laajuudessa, kahdelle eri yleisölle: yksi testitunnuksilla kirjautuville WordPress- ja H5P-käyttäjille ja toinen nettisivuillani kirjautumattomina käyville, suoraan HTML-sivujen kautta. Jälkimmäisestä olisi saanut myös sivustotasoista Google Analytics -dataa kävijöiden määristä ja palaavista kävijöistä.

Jouduin kuitenkin himmaamaan suunnitelman kanssa parin WordPress-pään teknisen ongelman vuoksi ja koska oma ajankäyttöni tähän ”ketterään” kokeiluun oli muuttumassa ei-enää-niin-ketteräksi-ja-kevyeksi.

Ensimmäinen lesson learned tästä kokeilusta oli siis se, että pieneenkin virittelyyn saa tuhrautumaan paljon aikaa ja teknisiä ongelmia voi tulla vastaan, vaikka kuvittelisi kaiken olevan jo valmiina.

Miltä kokeilu nyt näyttää?

Lopulta Tonttutreenin toteutus keventyi suunnitellusta. Rakensin treeniohjelman maksuttoman xAPIapps-sovelluksen päälle, koska siihen oli helppo koota erilaisia aktiviteetteja ja kyselyitä tehtäväksi, ja oppimisdata oli helppo ohjata kertymään haluamiini paikkoihin.

Varsinaisen treeniohjelman toteuttamiseen xAPIappsissa meni lopulta vain yksi aamupäivä. Tältä se näyttää oppijalle mobiililaitteelta katsottuna:

Loin muutamalle vapaaehtoiselle testailijalle demotunnukset käsin ja tiedotin tunnukset heille esim. sähköpostitse tai muita keskustelukanavia pitkin. Treeniohjelma ei siis käytä kenenkään oikeaa sähköpostiosoitetta, eikä se lähettele ilmoituksia. Sen vuoksi treenin tuloksista kertyvää dataa voi huolettaa jakaa testailijoiden kesken sekä käyttää myöhemmin esim. koulutusaineistona – tai vaikka kertoa siitä täällä!

Yrityksen ja erehdyksen jälkeen…

Se ilme, kun homma toimii!

Datan tallennus- ja näyttämispaikkoina olivat yhteistyökumppanini ylläpitämä avoimen lähdekoodin LRS Learning Locker sekä sen rinnalla myös kaupallisen järjestelmän ilmaisversio (Watershed). Jo muutamien treenaajien avustuksella Learning Lockeriin alkoi tikittää rivi riviltä xAPI-lausekkeita.

Yksittäisinä nämä eivät tietenkään lämmitä yhtään (”Treenaaja1 terminated video”) mutta kun niitä alkaa visualisoida ja niistä alkaa rakennella koosteita ja queryja, alkaa tilanne näyttää ymmärrettävältä jo tavalliselle humanistillekin (tai vaikka 80-luvun rokkarille).

Kirjoitan toisessa tekstissä lisää näiden käppyröiden rakentamisesta, mutta alla joitakin maistiaisia dashboardilta ensimmäisen viikon ajalta.

Aktiivisin päivä oli viime tiistai 3.12.2019, jolloin suurin osa ensivaiheen testaajista oli kutsuttu mukaan. Itsenäisyyspäivän ja viikonlopun tienoilla treeni-into lopahti: ne, joilla homma oli kesken, eivät asian pariin enää palanneet. Toisaalta ne, jotka tekivät homman valmiiksi, tekivät sen lähes kerta istumalta.

Tämä kokeilu lähti kerryttämään dataa ilman sen isompaa ennakkosuunnitelmaa siitä, mitä sille lopulta teen. On kuitenkin ollut mukava käyttää tätä testiaineistoa opetellen käppyröiden laatimista – ja alkaa miettiä sitä, miten tätä voisi paremmin huomioida esim. oppimissisällöissä, kyselyissä ja testeissä etukäteen. Vaikuttavuutta jahdattaessa tämä pitäisi ehdottomasti olla mietittynä ”up-front”. Myös se kiinnostaisi, mitä vaikutuksia oikea-aikaisilla tuuppauksilla (nudges) voisi olla treeniaktiivisuuteen niille, joilla treeni on edelleen kesken.

Kokeilemalla kuitenkin koko oppii lisää ja ilokseni suora palaute treenaajilta on tähän mennessä kertonut, että oivalluksia on tapahtunut muillakin. (Siitäkin huolimatta, että treeniohjelmassa ei Whamilta voi välttyä…)

Myöhemmissä teksteissä kerron lisää dashboardin ja visualisoinnin laatimisen mekaniikasta Learning Lockerissa. Myöhemmin pureudutaan tarkemmin myös siihen, miten testi- ja itsearviointikysymyksiä olisi kannattanut laatia, jotta niistä saisi paremmin irti oppimisen vaikutuksia.