Big datan hyödyt moderneissa verkko-oppimisympäristöissä

Opiskelu verkko-oppimisympäristöissä on lisääntynyt yhä enemmän viime vuosina. Samaan aikaan opiskelumuodon murros on esittänyt uusia haasteita oppilaitoksille: kuinka integroida tehokkaasti tätä uutta teknologiaa osaksi opettamista? Eräänä ratkaisuna ongelmaan on esitelty oppimisen analytiikka, jos...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Toitturi, Mikko
Other Authors: Informaatioteknologian tiedekunta, Informaatioteknologia, University of Jyväskylä, Jyväskylän yliopisto
Format: Bachelor's thesis
Language:fin
Published: 2018
Subjects:
Online Access: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/57052
_version_ 1826225803438850048
author Toitturi, Mikko
author2 Informaatioteknologian tiedekunta Informaatioteknologia University of Jyväskylä Jyväskylän yliopisto
author_facet Toitturi, Mikko Informaatioteknologian tiedekunta Informaatioteknologia University of Jyväskylä Jyväskylän yliopisto Toitturi, Mikko Informaatioteknologian tiedekunta Informaatioteknologia University of Jyväskylä Jyväskylän yliopisto
author_sort Toitturi, Mikko
datasource_str_mv jyx
description Opiskelu verkko-oppimisympäristöissä on lisääntynyt yhä enemmän viime vuosina. Samaan aikaan opiskelumuodon murros on esittänyt uusia haasteita oppilaitoksille: kuinka integroida tehokkaasti tätä uutta teknologiaa osaksi opettamista? Eräänä ratkaisuna ongelmaan on esitelty oppimisen analytiikka, jossa verkko-oppimisympäristöt käyttävät big dataa osana oppimisen ja opettamisen tehostamista. Tutkielmassa esitellään eri tapoja hyödyntää big dataa osana opetusta ja oppimista, arvioidaan niiden hyötyjä ja verrataan niitä perinteisen verkko-oppimisen esittämiin haasteisiin. Tuloksina ilmaantui kolme päätapaa käyttää big dataa osana verkko-oppimisympäristöjä: datan visualisaatio ja ennusteet, suositusjärjestelmät sekä oppimisympäristöjen personointi. Näiden päähyötyinä esiteltiin mm. paranneltu päätöksenteko sekä oppimisen ja opettamisen tehostaminen kerätyn datan pohjalta. Perinteisiin verkko-oppimisen haasteisiin se vastasi mm. monipuolisemmalla ympäristön käytöllä ja jatkuvalla ympäristön kehityksellä. Tutkielma toteutettiin kirjallisuuskatsauksena. Nowadays, education is shifting more and more into different e-learning environments. This poses a new challenge to the learning institutions: how to effectively integrate these new technologies into teaching? As one solution to the problem learning analytics is presented. In learning analytics, e-learning environments utilize big data to reinforce both teaching and learning. In the thesis, different ways of utilizing big data in e-learning environments are presented and their benefits are assessed and compared to the traditional challenges of e-learning. As result, three ways to utilize big data were discovered: data visualization and prediction, recommendation systems and personalized learning environments. The main benefits of these technologies were more effective decision-making, learning and teaching based on the data collected. To the traditional challenges of e-learning learning analytics offered i.a. more versatile usage of the environment and the continuous development of the environment. The thesis was conducted as a literature review.
first_indexed 2018-02-12T22:12:38Z
format Kandityö
free_online_boolean 1
fullrecord [{"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Clements, Kati", "language": null, "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.author", "value": "Toitturi, Mikko", "language": null, "element": "contributor", "qualifier": "author", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.accessioned", "value": "2018-02-12T10:59:51Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "accessioned", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.available", "value": "2018-02-12T10:59:51Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "available", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.issued", "value": "2018", "language": null, "element": "date", "qualifier": "issued", "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.uri", "value": "https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/57052", "language": null, "element": "identifier", "qualifier": "uri", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Opiskelu verkko-oppimisymp\u00e4rist\u00f6iss\u00e4 on lis\u00e4\u00e4ntynyt yh\u00e4 enemm\u00e4n viime vuosina. Samaan aikaan opiskelumuodon murros on esitt\u00e4nyt uusia haasteita oppilaitoksille: kuinka integroida tehokkaasti t\u00e4t\u00e4 uutta teknologiaa osaksi opettamista? Er\u00e4\u00e4n\u00e4 ratkaisuna ongelmaan on esitelty oppimisen analytiikka, jossa verkko-oppimisymp\u00e4rist\u00f6t k\u00e4ytt\u00e4v\u00e4t big dataa osana oppimisen ja opettamisen tehostamista. Tutkielmassa esitell\u00e4\u00e4n eri tapoja hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 big dataa osana opetusta ja oppimista, arvioidaan niiden hy\u00f6tyj\u00e4 ja verrataan niit\u00e4 perinteisen verkko-oppimisen esitt\u00e4miin haasteisiin. Tuloksina ilmaantui kolme p\u00e4\u00e4tapaa k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 big dataa osana verkko-oppimisymp\u00e4rist\u00f6j\u00e4: datan visualisaatio ja ennusteet, suositusj\u00e4rjestelm\u00e4t sek\u00e4 oppimisymp\u00e4rist\u00f6jen personointi. N\u00e4iden p\u00e4\u00e4hy\u00f6tyin\u00e4 esiteltiin mm. paranneltu p\u00e4\u00e4t\u00f6ksenteko sek\u00e4 oppimisen ja opettamisen tehostaminen ker\u00e4tyn datan pohjalta. Perinteisiin verkko-oppimisen haasteisiin se vastasi mm. monipuolisemmalla ymp\u00e4rist\u00f6n k\u00e4yt\u00f6ll\u00e4 ja jatkuvalla ymp\u00e4rist\u00f6n kehityksell\u00e4. Tutkielma toteutettiin kirjallisuuskatsauksena.", "language": "fi", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Nowadays, education is shifting more and more into different e-learning environments. This poses a new challenge to the learning institutions: how to effectively integrate these new technologies into teaching? As one solution to the problem learning analytics is presented. In learning analytics, e-learning environments utilize big data to reinforce both teaching and learning. In the thesis, different ways of utilizing big data in e-learning environments are presented and their benefits are assessed and compared to the traditional challenges of e-learning. As result, three ways to utilize big data were discovered: data visualization and prediction, recommendation systems and personalized learning environments. The main benefits of these technologies were more effective decision-making, learning and teaching based on the data collected. To the traditional challenges of e-learning learning analytics offered i.a. more versatile usage of the environment and the continuous development of the environment. The thesis was conducted as a literature review.", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted using Plone Publishing form by Mikko Toitturi (mipetoit) on 2018-02-12 10:59:50.194484. Form: Kandidaatintutkielma -lomake (https://kirjasto.jyu.fi/julkaisut/julkaisulomakkeet/kandin-tutkielma-lomake). JyX data: [jyx_publishing-allowed (fi) =True]", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted by jyx lomake-julkaisija (jyx-julkaisija.group@korppi.jyu.fi) on 2018-02-12T10:59:50Z\nNo. of bitstreams: 2\nURN:NBN:fi:jyu-201802121470.pdf: 564895 bytes, checksum: d5edcd7388ea97771396d510dbdb9783 (MD5)\nlicense.html: 4805 bytes, checksum: a56c396b582f44f250231d647542c6bf (MD5)", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Made available in DSpace on 2018-02-12T10:59:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2\nURN:NBN:fi:jyu-201802121470.pdf: 564895 bytes, checksum: d5edcd7388ea97771396d510dbdb9783 (MD5)\nlicense.html: 4805 bytes, checksum: a56c396b582f44f250231d647542c6bf (MD5)\n Previous issue date: 2018", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.extent", "value": "34", "language": "", "element": "format", "qualifier": "extent", "schema": "dc"}, {"key": "dc.language.iso", "value": "fin", "language": null, "element": "language", "qualifier": "iso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights", "value": "In Copyright", "language": "en", "element": "rights", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "Oppimisen analytiikka", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "big data", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "verkko-oppimisymp\u00e4rist\u00f6t", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "verkko-oppiminen", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.title", "value": "Big datan hy\u00f6dyt moderneissa verkko-oppimisymp\u00e4rist\u00f6iss\u00e4", "language": "", "element": "title", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.type", "value": "bachelor thesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.urn", "value": "URN:NBN:fi:jyu-201802121470", "language": null, "element": "identifier", "qualifier": "urn", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Kandidaatintutkielma", "language": "fi", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Bachelor's thesis", "language": "en", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Informaatioteknologian tiedekunta", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Informaatioteknologia", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "University of Jyv\u00e4skyl\u00e4", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopisto", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Tietoj\u00e4rjestelm\u00e4tiede", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.updated", "value": "2018-02-12T10:59:51Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "updated", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.coar", "value": "http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f", "language": null, "element": "type", "qualifier": "coar", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accesslevel", "value": "openAccess", "language": "fi", "element": "rights", "qualifier": "accesslevel", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.publication", "value": "bachelorThesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": "publication", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.url", "value": "https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "url", "schema": "dc"}]
id jyx.123456789_57052
language fin
last_indexed 2025-02-18T10:55:08Z
main_date 2018-01-01T00:00:00Z
main_date_str 2018
online_boolean 1
online_urls_str_mv {"url":"https:\/\/jyx.jyu.fi\/bitstreams\/098fabdf-fc03-4203-8e9e-1398a498cb3e\/download","text":"URN:NBN:fi:jyu-201802121470.pdf","source":"jyx","mediaType":"application\/pdf"}
publishDate 2018
record_format qdc
source_str_mv jyx
spellingShingle Toitturi, Mikko Big datan hyödyt moderneissa verkko-oppimisympäristöissä Oppimisen analytiikka big data verkko-oppimisympäristöt verkko-oppiminen Tietojärjestelmätiede
title Big datan hyödyt moderneissa verkko-oppimisympäristöissä
title_full Big datan hyödyt moderneissa verkko-oppimisympäristöissä
title_fullStr Big datan hyödyt moderneissa verkko-oppimisympäristöissä Big datan hyödyt moderneissa verkko-oppimisympäristöissä
title_full_unstemmed Big datan hyödyt moderneissa verkko-oppimisympäristöissä Big datan hyödyt moderneissa verkko-oppimisympäristöissä
title_short Big datan hyödyt moderneissa verkko-oppimisympäristöissä
title_sort big datan hyödyt moderneissa verkko oppimisympäristöissä
title_txtP Big datan hyödyt moderneissa verkko-oppimisympäristöissä
topic Oppimisen analytiikka big data verkko-oppimisympäristöt verkko-oppiminen Tietojärjestelmätiede
topic_facet Oppimisen analytiikka Tietojärjestelmätiede big data verkko-oppiminen verkko-oppimisympäristöt
url https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/57052 http://www.urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-201802121470
work_keys_str_mv AT toitturimikko bigdatanhyödytmoderneissaverkkooppimisympäristöissä