Digitaalne õppevara

Digitaalne õppevara nutiseadmetele

Nutiseadmete kasutamine muutub üha tavapärasemaks. Teksti on nutiseadmel pisut keeruline luua (väike ekraan, piiratud võimalused), kuid õppetöö rikastamiseks on need suurepärased vahendid.

Tegemist on minu lemmikteemaga, kuna nutiseadmed on minu ja mu õpilaste igapäevased vahendid õppetöös. Täiesti tavapärane on nende kasutamine videode, esitluste ja helindatud failide (nt luuletuste lugemine) loomisel.

Samuti kasutame väga sagedasti Kahoot!, LearningApps, Nearpod keskkondi.

Minu üks mäng 2. klassile

https://play.kahoot.it/#/k/5d60d81d-290b-48b2-b56d-cb80a7f833a8

Toon siia väikese loetelu rakendustest, mida ise kasutan: VoiceRecorder, Haickudeck,  iMovie, VideoLab, Nearpod, Padlet, AnswerGarden, SimpleMind.

Samuti pakub mulle suurt huvi liitreaalsus ning tunde teeb alati rikkamaks hologrammide kasutamine.

Kindlasti ei tohiks siin kohal ära unustada ka ohtust, et rakendus, mida alla laetakse on ka turvaline ja usaldusväärne.

http://e-ope.koolitus.ee/opiobjekt/index.html

Põldoja, H. (2017)D igitaalne õppevara nutiseadmetele Loetud aadressil  https://digioppevara.wordpress.com/2017/03/24/neljas-teema-digitaalne-oppevara-nutiseadmetele/

Digitaalne õppevara

Veeb 2.0 vahendid ja isiklik kogemus

Veeb 2.0 sisuhaldusvahendid võib jagada ajaveebiplatvormideks, vikiplatvormideks ning lihtsateks kodulehekülje sisuhaldussüsteemideks.

Kaks tuntumat ajaveebiplatvormi on WordPress ning Blogger.

WordPressiga olen kokku puutunud seoses oma õpingutega. Algul tundus kõik väga keeruline, seega tuli selgeks teha endale kõik mõisted, väljendid ja nupukesed. Böoggerit kasutan oma õpilastega alates neljandast klassist. Õpilased teevad sinna oma postitusi erinevates ainetes.

Vikitarkvaradest on tuntuimaks ilmselt MediaWiki, millel põhineb Wikipedia entsüklopeedia ning kõik sellega seotud vikiprojektid.

Lihtsad sisuhaldussüsteemid on mõeldud kodulehekülje loomiseks. Weebly peamiseks eeliseks WordPress ja Blogger ees on kasutuslihtsus ja piirangute puudumine vistutamisel. Weebly tasuta konto puhul on mahupiiranguks 500 MB, loodavate lehtede arvu osas piirang puudub. Hariduskasutajatele on eraldi versioon Weebly for Education, mille tasuta pakett sisaldab 10 veebisaidi loomist ning 40 õpilase kontot.

Google Sites eeliseks on integreeritus teiste Google’i teenustega, kuid samas ei paku see nii kaasaegseid kujundusmalle kui Weebly või WordPress. Google Sites mahupiiranguks on 100 MB ühe veebisaidi kohta.

WordPress, Weebly, GoogleSites, Blogger on mõeldud eelkõige teksti, piltide, tabelite, loetelude jm staatilise sisu toimetamiseks. Lehekülgede rikastamiseks meediasisu ja interaktiivsete komponentidega tuleb kasutada väliseid teenuseid. Paljud interaktiivse meediasisu loomiseks ja jagamiseks mõeldud Veeb 2.0 keskkonnad toetavad vistutamise (ingl embedding) tehnoloogiat, mis võimaldab ühes rakenduses loodud sisu näidata teise veebilehe sees.

Olen kasutanud Õpiveebi, mis koosneb õpetajate loodud õppematerjalide kogust. Mulle meelidib, et seal saab luua teste ja esitlusi. Hetkel on seal palju töölehti, mis tuleb täitmiseks välja printida (kas see on hea?)

Kasutatud materjal:

https://digioppevara.wordpress.com/lugemismaterjalid/veeb-2-0-vahendite-kasutamine-oppematerjalide-koostamiseks/

Ülesanne

Digitaalne õppevara

Sisupakettide koostamise vahendid

Vahendid, mis on mõeldud õppematerjalide loomiseks, võib liigitada järgnevalt:

  • Sisupakettide koostamise vahendid
  • Veebipõhised õppematerjalide koostamise keskkonnad
  • Multimeediumi autorsüsteemid ja veebilehekülgede koostamise tarkvara
  • Küsimuste ja testide koostamise vahendid
  • Ekraanisalvestuste koostamise vahendid
  • Interaktiivse tahvli õppematerjalide koostamise vahendid
  • e-raamatute koostamise vahendid

Ülesandeks oli valida üks SCORM sisupakettide eksportimist võimaldav autorvahend (eXe Learning, udutu, Xerte Online Toolkits) ning katsetada selle abil lihtsa õppematerjali koostamist. Minu jaoks olid kõik vahendid tundmatud ja katsetamata.

SCORM sisupakett tähendab kindla struktuuriga ZIP faili, kuhu on pakitud kõik õpiobjektis kasutatud tekstid, pildid, meediafailid ja interaktiivsed komponendid. Lisaks nendele on sisupaketis olemas fail imsmanifest.xml, mis kirjeldab ära paketi sisu ja materjalide esitamise järjekorra.

Õppematerjali koostajatele tähendab SCORM seda, et standarditele vastavat sisupaketti on sõltumata koostamiseks valitud vahendist võimalik esitada erinevates õpihaldussüsteemides. Näiteks nii eXe Learning kui Xerte abil koostatud sisupaketi saab laadida nii Moodle kui mõnda teise SCORM’i toega õpihaldussüsteemi.

Esimene mõte oli, et kõik tundusid hirmus keerulised ja rasked. Lähemal uurimisel tekkis vau-efekt, et nii see asi käibki.

Minu lemmikuks osutus Xerte Online Toolkits, mille katsetamisest tekkis mitmetunnine maraton.

Plussidena võin välja tuua võimaluste rohkuse ja lõpptulemuse kiire nägemise.

Miinused: puudub eestikeelne menüü, puuduvad selgitused, mida miski “nupp” teeb. Vajab harjutamist.

Samuti puudusid mul varasemad kogemused SCROM vahenditega töötamise ja eksportimisega. Antud kodutööst sain juurde väga palju uusi kogemusi. Samas näen, et vahendite katsetamisega peab tegelema pidevalt, et asi muutuks omaseks.

Kasutatud materjal:

https://digioppevara.wordpress.com/lugemismaterjalid/sisupakettide-koostamise-vahendid/

Ülesanne

 

 

Digitaalne õppevara

Digitaalne õppevara ja selle levitamise platvormid

Õpiobjekt on (Wiley 2000) igasugune digitaalne materjal, mida kasutatakse õppimise toetamiseks.

Enamlevinud elektroonilised õpiobjektide liigid:

  • Animatsioon
  •  Audioloeng
  • Esitlus
  •  Harjutus (ülesanne)
  • Õppevideo
  • Simulatsioon
  • Sisupakett (lühikursus)
  •  Sõnastik
  • Test
  • Videoloeng / multimeedia konspekt

Enamasti disainitakse õpiobjektid õppijale iseseisvalt läbimiseks. Hea õpiobjekt on taaskasutatav, terviklik, õppimist toetav. Õpiobjektides on välja toodud põhieesmärk ja õpiväljundid, mille täitmist toetatakse erinevate interaktiivsete õpitegevustega (nt e-testid, küsimustikud jne).

Õpiobjekte kasutavad nii õppijad kui ka õpetajad. Viimased kasutavad õpiobjekte oma aine rikastamisel. Õpetaja jaoks on oluline, et ta saaks õpiobjekti muuta vastavalt oma aine sisule. Sobilikud õpiobjektid leiab õpetaja repositooriumitest, mis on elektrooniliste õppematerjalide korrastatud kogumid.

Isiklikult olen kasutanud kõige enam Koolielu ja Miksikese õppematerjalide kogusi. Viimasel ajal on esile kerkinud ka Õpiveebi materjalide kogu. Neid materajale kasutades tuleb olla kriitiline, kuna materjale saavad üles laadida kõik, kes soovivad. Koolielus on olemas oma ainemoderaatorid, kes vaatavad materjalid üle, kuid Õpiveebis neid ei ole. Mikiskese materjalid aga kuuluvad  kaugesse aega ning pole märgata nende uuenemist. Samuti puuduvad neil materjalidel ka metaandmed.

LOM standard, mis avaldati 2002.aastal,  pakub õppematerjali kirjeldamiseks 58 elementi, mis on jagatud 9 kategooriasse:

  1. Üldine (General): materjali pealkiri, keel, kirjeldus, märksõnad jms üldinfo.
  2. Elutsükkel (Life Cycle): materjali versioon, autor ja avaldamise aeg.
  3. Meta-metaandmed (Meta‐Metadata): metaandmete sisestaja, keel ja sisestamise aeg.
  4. Tehniline (Technical): õppematerjali formaat, suurus, asukoht, tehnilised nõudmised materjali kasutamiseks, kestvus.
  5. Hariduslik (Educational): õppematerjali interaktiivsuse tüüp ja tase, õppematerjali tüüp, sihtgrupp, kontekst, vanuseaste, keerukuse tase, omandamiseks kuluv aeg, pedagoogiline kirjeldus.
  6. Õigused (Rights): litsents, maksumus.
  7. Suhe (Relation): suhe teiste õppematerjalidega.
  8. Annotatsioonid (Annotation): materjali kohta kirjutatud kommentaarid.
  9. Klassifikatsioon (Classification): materjali sidumine õppekava teemadega.(Põldoja)

Enda loodud õppematerjale jagan kolleegidega hea meelega. Kasutame selleks meie koolile loodud õppematerjalide kogu Getwapps keskkonnas. Samuti olen loonud ka materjalide jagamiseks võimaluse Google Drive´ís. Alates sellest aastast alustasin meie koolis ka õppimisest huvitatud õpetajate õpikogukonnaga, kus kord kuus saame kolleegidega kokku ning vahetame uusi teadmisi, kogemusi ning täiendame oma õppematerjalide kogu. Hetkel on meie õpetajatel loodud erinevaid materjale, aga nende jagamisel ja süstematiseerimisel vajavad nad abi.

Samuti on meil ka kogu õpilaste loodud materjalidest ja töödest, mida saavad kasutada nii õpilased kui ka õpetajad. Kogu sisaldab loodud esitlusi, videosid, õppemänge, mis on loodud Learningapps keskkonnas, interaktiivseid ristsõnu, koomikseid jne.

Arvan, et järjest enam tuleb ära kasutada võimalust, et õpilased saaksid jagada oma mõtteid ja teadmisi õpetajatele. Üksteiselt õppimine on põnevam ning kasulik mõlemale poolele.

Kasutatud allikad

https://sisu.ut.ee/opiobjekt/1-mis-%C3%B5piobjekt

Põldoja Hans loengumaterjal “Sissejuhatus digitaalsesse õppevarasse” loetud 12.02 https://digioppevara.wordpress.com/lugemismaterjalid/sissejuhatus-digitaalsesse-oppevarasse/

1. ülesanne

Haridustehnoloogilise taristu seminar

1. ülesanne

Mõisted haridus ja tehnoloogia eraldi vaadatuna on kõigile mõistetavad. Eesti keele seletav sõnaraamat selgitus “haridusele” kooli(de)s v. iseõppimise teel omandatud teadmised, oskused ja vilumused; teadmiste, oskuste ja vilumuste omandamine v. andmine, koolitus.

“Tehnoloogia” tähendab tootmismenetlust v -menetluste kogumit; tootmismenetluste õpetust.

Mart Laanpere on tuginenud Niemineni ja Pohjoneni määratlusele aastast 1994 ning sõnastanud haridustehnoloogia järgnevalt: “Haridustehnoloogia on pedagoogilise uurimis- ja arendustegevuse valdkond,mille aluseks on õppimise, õpetamise ja tehnoloogia vaheliste seoste ning uuteõpikeskkondade terviklik käsitlemine. Haridustehnoloogia keskendub koolitus-ja õpisüsteemide, neid toetavate tegevuste, kontseptsioonide ja tehnilistevahendite uurimisele ja arendamisele.” (Laanpere)

Mida tähendab haridustehnoloogi roll minu jaoks?

Sellele küsimusele otsisin vastust juba oma õpingute esimesel aastal, kuid kahjuks ei ole ma sellele vastust veel saanud, kuna selle tähendus muutub minu jaoks pidevalt. Eelnevalt olen arvanud, et haridustehnoloog on nii IT-juht, õpilaste, õpetaja ja juhtkonna tugi. Mida aeg edasi, seda selgemaks saab, et HT ei suuda teha ära kõike. Kinnitust sain ka esimesesttaristu seminarist. Õpetajad tegelevad õpilastega ja haridustehnoloog toetab ja julgustab õpetajaid. Samas on alati ise esimene, kui kooli saabub mingi uus “vidin”.

Meie koolis on tänaseks olemas kõikides klassides interaktiivsed tahvlid. Õpetajad on rõõmsameelsed ja kasutavad neid igapäevaselt, kuigi enamus kasutab neid kriiditahvli ja projektori kaasaegse asendajana. Nüüd ongi hetk, kus mina saan midagi ära teha. Aitan õpetajatel avastada interaktiivse tahvli erinevaid võimalusi. Soovitasin neiel HITSA interaktiivse tahvli koolitust ning neile, kes selles ei soovi osaleda, teen koolituse ise. Eriti meeldib mulle, et meie kooli kõige skeptilisem õpetaja sai ka endale interaktiivse tahvli ning pöördub julgelt minu poole, kui tekib mingi arusaamatus. Samas on näha, kuidas ta ise proovib ja pusib.

Meie koolis on olemas IT-spetsialist, kes ei ole küll igapäevaselt meie majas, kuid vajadusel tuleb ja putitab arvuteid, haldab lisaks direktorile ja õppealajuhatajale Studiumit ning kooli kodulehte.

Pärast õpingute alustamist eelmisel aastal pöörduvad õpetajad julgemalt ning usaldavamalt minu poole nõu küsimiseks või mõne muu probleemi lahendamiseks. Samas näen, et omavahel jagatakse loodud õppematerjale. Siin näen, et mina peaksin nüüd olema see, kes looks ühise pesa loodud õppematerjalidele.

Pean enda suurimaks edu-elamuseks oma kolleegide usalduse suurenemist haridustehnoloogia rolli suhtes ning nende soovi tutvuda ja kasutusele võtta uusi vahendeid.

Suurim väljakutse on seada sisse haridustehnoloogi ametikoht, koostada ametijuhend ning hakata tegutsema eesmärgistatult. Hetkel tunnen, et teen seda, milleks on vajadus, abistan jooksvate probleemide lahendamisel.

  1. Meil on lootust saada tahvelarvutid. See eeldab, aga korraliku süsteemi välja mõtlemist (kes?, kuidas?, millal? neid kasutab, missugused äpid on vajalikud? jne)
  2. Kuidas oleks võimalik koolis tagada korralik (töötav) printeri ja paljundussüsteem?
  3. Kuna nüüd on meil koolis töötavad lauaarvutid, siis kuidas saaks õpetajaid klassiruumist välja neid aktiivsemalt koos õpilastega kasutama.

Selliseid küsimärke ja mõtteid on palju ning tean, et esmalt pean need kuidagi kaardistama, et saaks üldse mingis suunas edasi liikuma hakata.

Kasutatud materjalid:

Laanpere, Mart Sissejuhatus haridustehnoloogiasse. Loetud aadressil https://app.box.com/s/4eefe06b80ed606225c2

Õpianalüütika

Tegevuste ja sisu analüütika

I. Tegevustepõhine õpisüsteemi analüüs

e-õppe keskkonnas toimuvaid tegevusi tuleks vaadelda ka nende tähendusest lähtuvalt.

Õpitegevusi on võimalik kategoriseerida erinevaid uurimiseesmärke silmas pidades.

Loeng näidetega analüüsiskeemidest: opianalyytika2

Veel näiteid analüüsiskeemidest

Erinevaid klassifitseerimissüsteeme e-õppe õpitegevuste analüüsimiseks võib leida teadusartiklitest näiteks teadusliku põhjendamise, argumenteerimise, reflektsiooniga seoses.

Erineva tähendusega tegevustel on e-õppe keskkonnas kindlad rollid, nad interakteeruvad omavahel, vahel on see tegevuste omavaheline koosmõju sünergiline, mõnikord aga pärsivad sarnased tegevused üksteist.

Õpianalüütiline lähenemisviis e-õppes eeldab süsteemset vaadet õpisüsteemis toimuvate tegevuste omavahelisele koosmõjule. Süsteemi õpianalüütilise vaate tagasisidestamisel õppijatele ja tuutorile saavad need kohandada oma õpitegevust lähtuvalt õpikogukonnals ja süsteemis toimuvale.

Oluliseks on õpianalüütilises tagasisides peetud järgmisi strateegiaid:

  • Sotsiaalset soovitamist lähtuvalt õppija profiilist – õppijale antakse valikute tegemisel soovitusi, mis tulenevad süsteemi hetkesisust; kasutaja näeb vaid soovitusi, talle ei visualiseerita süsteemi üldpilti. Sotsiaalse soovitamise efektiivsus sõltub kasutajamudelite täpsusest ja seotusest dünaamiliselt muutuva süsteemi andmetega.
  • Teatud õpimustrite ja õpivoogude visualiseerimist süsteemis, võimaldamaks õppijal ise teha valikuid ja otsuseid – õpimustrid  ja õpivood näitavad, mida enamik õppijaid on teinud teatud eesmärgile jõudmiseks. Muster kirjeldab teatud probleemi efektiivset ja tunnustatud lahendust. Sellise õpimustri järgimine on nagu keskteel püsimine; see on efektiivne, kuna seda on mitmete kasutajate poolt proovitud. Selle meetodi nõrkuseks on aga kaks aspekti – järgida tasub vaid efektiivseks osutunud õpiteid, kuid on vaja läbi mõelda, kuidas efektiivsuse määra õpiteega siduda ning mustrite visualiseerimisel võimaldada eristada efektiivseid mustreid mitteefektiivsetest; teine probleem on, et muster on sobilik “keskmisele” õppijale, kuid “keskmist” õppijat reaalsuses ei ole, igaüks vajab optimaalse õpikogemuse saamiseks mustrist pisut erinevaid lahendusi.

Ülesanne: Õpisüsteemi tegevuste vaheliste seoste süsteemne analüüsimine

  • Kogu oma õpisüsteemist õpitegevuse andmed või kasuta andmeid ülalolevate näidete juurest
  • Otsusta, millise kategooriate süsteemiga andmeid oleks sobilik klassifitseerida
  • Loo kategooriate süsteemi kirjeldav tabel (sisaldab kategooriate nimesid, selgitusi ja näiteid. Kirjelda seda kategooriate süsteemi koos näidetega oma andmetest!)
  • Vaata kogutud üle. Märgi kategooriaid andmete juurde. Kasutades valitud kategooriate süsteemi ja märgi ära, mitu korda iga isik/rühm/juhtum/stsenaarium teatud tegevusi on sooritanud.
  • Loo väike andmemaatriks Exceli abil

………….. tegevus 1……tegevus 2……..tegevus 3………..tegevus 4

õppija 1  ..sagedus…….sagedus………sagedus……………sagedus

õppija 2  ..sagedus…….sagedus………sagedus……………sagedus

  • Kui õpitegevusest saadud andmekogum on väiksem ja õpitegevuste sagedus madal, võib andmemaatriksis proovida näiteks ajaintervallide/nädalate kaupa vaadelda kõikide õppijate õpitegevuste sagedusi

………….. tegevus 1……tegevus 2……..tegevus 3………..tegevus 4

nädal 1  ..sagedus…….sagedus………sagedus……………sagedus

nädal 2  ..sagedus…….sagedus………sagedus……………sagedus

  • Püstita uurimisküsimus. Uuri oma andmeid – kas andmetes võib märgata põhjuslikke seoseid, mis annavad vastuse sinu uurimisküsimusele? Vajadusel pööra andmetabeli ridu ja tulpi. Online andmeanalüüsi vahendid.

 https://ifi7060.wordpress.com/about/3-kontaktpaev/

Õpianalüütika

Sotsiaalvõrgustiku seoste analüütika

Seosed sotsiaalvõrgustikus

Millised uurimisküsimused on sotsiaalvõrgustikus huvipakkuvad:

  1. Kuidas erineb virtuaalne sotsiaalvõrgustik mittevirtuaalsetest võrgustikest?
  2. Mis motiveerib (nt. teadmiste, nõu ja innovatiivsete ideede saamine ja jagamine, interaktsioon, identiteedi kujundamine, enesereklaamimine, kuulumisvajadus, sõprade omamine, enese lõbustamine, emotsionaalse toe saamine, toetamise soov, sidemete hoidmine, kaugsidemete loomine) ja pärsib (reaalsete kontaktide kadumine, pinnapealsus, digitaalne lõhe, erinevad digioskused, enesekindluse puudumine, viha väljaelamine, usalduse puudumine) sotsiaalvõrgustikus osalema? -> saab põhjendada, kuidas õpetajate, õppijate toomine sotsiaalvõrgustikku kannaks lisaväärtusi
  3. Millised on N õpivõrgustiku struktuur (näiteks, kas selles esineb koostöörühmi) ja kuidas see muutub õpitegevuse käigus, nt. mingite interventsioonide mõjul? -> saab kasutada tagasisidestamiseks ja õpitegevuste parendamiseks
  4. Milline on sotsiaalvõrgustiku struktuuri mõju õppimistegevustele, õpikultuurile jt.?
  5. Kuidas mõjutada sotsiaalse õpivõrgustiku efektiivsust (nt. lisades või  ellimineerides keskseid isikuid, objekte; tõstes info levimise kiirust võrgustikus kas vähendades vahendatust või tõstes seotust; ühtlustades info jõudmise aega kõigi võrgustiku liikmeteni)? -> neile küsimustele saab vastuseid paremini dünaamilise sotsiaalvõrgustiku analüüsiga

Sotsiaalvõrgustiku struktuuri elemendid

sna loenguslaidid

Sotsiaalvõrgustikku kujutatakse isikute (või objektide) (nodes) ja nendevaheliste seostega (edges).

Seosed liikmete vahel võivad viidata kogukonna olemasolule (sarnastele huvide, väärtuste, vajaduste või ühiste tegevustega liikmed), interaktsioonile ja vastasmõjule (ühe või mõlemasuunaline) isikute vahel, mille intensiivsut iseloomustab seoste tugevus(näiteks sagedus või kestvus) Graafidel saab vastasmõju illustreerimiseks näidata seoseid ilma suunata või suunaga. Samuti võib graafile seoste olulisuse iseloomustamiseks paigutada seoste tugevuse näitajad.

Seoste asetus iseloomustab, kes on interaktsioonis olulise tähtsusega, näiteks liikmete omavaheline seotus ja kaugus üksteisest võrgustikus illustreerib kuulumist rühmadesse või näitab passiivsust ja isolatsiooni võrgustikus.

Sotsiaalvõrgustiku liikmed võivad võrgustikus täita erinevaid rolle, näiteks olla tõmbekeskuseks, kes jagab infot või info saajaks, info ümbersuunajaks, info vahendajaks erinevate kogukondade vahel jne. Sotsiaalvõrgustiku infovahetuse kvaliteedi ja intensiivsuse mõjutajana on oluline ka, kas ollakse üksteise sõbrad või lihtsalt tuttavad. Isiku mõju teistele sotsiaalvõrgustiku liikmetele mõjutab ka nende huvide sarnasus, mida saab näiteks analüüsida nende poolt kasutatud märksõnade sarnasuse kaudu. Seega võib sotsiaalvõrgustiku uurimisele läheneda ka sisuanalüüsi meetoditega.

Rühm on võrgustikus eristatav seoste või interaktsioonide olemasoluga isikute (objektide) vahel. Isikute tähtsust võrgustikus ja rühmas saab mõõta tsentraalsuse (centrality) näitajaga, mis näitab isiku suhtelist keskset või perifeerset asetust teiste isikute suhtes. Tsentraalsuse näitaja abil saab leida võrgustiku liikme mõju ja olulisust. Tsentraalsuse näitaja (degree centrality)  võib olla näiteks isiku seoste arvu suhe võrgustiku või rühma seoste arvusse. Kõrge tsentraalsusega näitajaga isikud on tõenäoselt võrgustikus info saaja ja edastaja rollis. Isiku tsentraalsuse arvutamine on suhteline ja sisaldab vea võimalust (keda arvata või mitte arvata rühma, võrgustiku liikmeks). Tsentaalsuse näitajat võib käsitleda ka kui isiku kontrolli määra võrgustiku infovoogude üle. Sageli läbivad tsentraalses asetuses olevaid isikuid infovood ja nad täidavad info vahendaja (broker) rolli. Vahendajaks olemist saab mõõta vahendatuse (betweenness) näitajaga. Veel üks viis isiku rolli võrgustikus määratleda on läheduse (closeness) arvutamine teiste võrgustiku liikmete suhtes, lähedus sõltub otseste või kaudsete kontaktide olemasolust teiste liikmetega.

Olulised näitajad, mis võrgustikku üldisemalt iseloomustavad on võrgustiku tihedus, kohesiivsus ja suurus.

Informatsioon on oluline näitaja, mida võrgustikes edasi antakse ja salvestatakse. Informatsiooniteooria üks olulisemaid mõisteid on entroopia. Algselt võeti entroopia mõiste kasutusele kui info hulk mida saab üle kanda läbi müraga suhtluskanali – milline on ebakindluse aste, et sõnum antakse edasi. Sotsiaalvõrgustiku analüüsis kasutatakse näiteks juhtetee informatsiooni ülekandmise näitajat (path transfer flow) – jälgitakse, mil määral on tõenäoline, et algne info jääb iga võrgustiku liikme juures edasi andmata. Tsentraalsete liikmete info antakse suurema tõenäosusega edasi iga järgmise liikme poolt, vähem tsentraalsete liikmete puhul aga liigub info edasi vaid mõnede liikmete kaudu, kellele info saadeti.

Ülesanne:Analüüsi sotsiaalvõrgustiku joonist

  • Näide: Ülikoolidevaheline eLearning kursus sotsiaalmeediaga, milles osalesid ka meie ülikooli tuutorid ja üliõpilased (Joonis pärineb artiklist Nguyen-Ngoc ja Law  (2009).  Analysis of Weblog-Based Facilitation of a Fully Online Cross-Cultural Collaborative Learning Course. In U. Cress, V. Dimitrova, and M. Specht (Eds.): EC-TEL 2009, LNCS 5794, pp. 181–195).

    iCamptrial

    Kursuse sotsiaalvõrgustiku joonisel tähistavad sinised ringid erinevatest ülikoolidest pärit tuutorite blogisid, kes igaüks juhendas ühe rahvusvahelise üliõpilaste rühma tegevust, kuid võis jälgida ja kommenteerida ka teisi rühmi. Punased ringid täistavad erinevatest ülikoolidest pärit üliõpilaste blogisid. Rühmades oli liikmeid erinevatest ülikoolidest.

  • Leia jooniselt, milline tuutor kommenteeris süstemaatiliselt ka teiste rühmade üliõpilasi ja omandas seetõttu suurima tsentraalsuse. Kas antud tuutori suur tsentraalsus tuli kasuks tema enda rühma üliõpilaste koostööle?
  • Leia eri rühmadest pärit üliõpilaste vahelisi seoseid, mis tõenäoselt tähistavad sama ülikooli üliõpilaste omavahelisi kommentaare.
  • Millistes rühmades oli üliõpilaste vaheline koostöö hea ja millistes koostöö ei laabunud? Kas see oli seotud tuutori aktiivsete kommentaaridega selles rühmas?

Sotsiaalvõrgustiku analüüsimine

Andmete analüüsimisel kasutatakse kas isikukeskset (ego-tsentrilist) või võrgustiku liikmete-keskset (sotsio-tsentrilist) seoste analüüsimise meetodit.

Ego-tsentrilises analüüsis keskendutakse teatud isikutele, nende  tegevusruumile (teistele isikutele, objektidee või kohtadele). Vaadeldava isikuga seoses leitakse kõik tema tegevusruumi kontaktid. Iga kontakti seosele isikuga antakse erinev kaal sõltuvalt sotsiaalsest kapitalist, mis kaasneb interaktsiooniga selle kontaktiga, või isiku poolt saadud kasule seal. Egotsentrilise analüüsi jaoks läheb vaja kas ridade või tulpade maatriksit. Egotsentrilise meetodiga kogutud andmeid võib kasutada näiteks võrgustikus olevate isikute võrdlemiseks.

…………………Kontakt X…..Kontakt Y

Õppija A…………2*………………6………..

*tähistab kaalu, väärtsut

Sotsiaalvõrgustike sotsio-tsentriliseks analüüsimiseks tuleks koguda andmeid isikute ja nendevaheliste seoste (näiteks, kes on kelle sõber võrgustikus) või seoste sageduse (näiteks, mitu korda kedagi on kommenteeritud) või kestvuse (kui pikaajaline on seos) kohta. Andmed paigutatakse andmemaatriksisse: ridades olevad seosed tähistavad ühe suunaga interakstioonide sagedust, tulpades olevad seosed vastassuuanlise interaktsiooni sagedust.

……………….Õppija A ..Õppija B..Õpetaja C

Õppija A  ……………………. 1* ………….4

Õppija B  …….3  ………………………..  3

Õpetaja C ……8 ……………5…………….

* tähistab sagedust

Andmeid sotsiaalvõrgustike kohta saab koguda ka küsitluse abil.
Näiteks:
  • Kui paljudega isikutega (objektidega) oma õpivõrgustikus oled viimase 7 päeva jooksul olnud kontaktis?
  • Loetle need ja nende roll sinu õppimises (nt. võin määratleda kategooriad kaasõppija, sõber, tuutor/ uue info allikas, abi saamine jne).
  • Kellega sinu õpivõrgustikus olevad isikud on seotud? (samu küsimusi küsitakse ka igalt nimetatud isikult)
  • Hinda skaalal 0-5, kui tähtis on sulle õppimise seisukohalt iga eelnimetatud isik/objekt.
  • Hinda skaalal 0-5, mil määral sa usaldad nimetatud isikuid koostöö seisukohalt (objekte info usaldusväärsuse seisukohalt).

Skaalaga küsimuste abil on võimalik joonistada erinevaid võrgustikke, sõltuvalt nt. tähtsusest õppimise seisukohast, usaldusväärsusest või muust tegurist.

Õpianalüütiliste süsteemidega saab sotsiaalvõrgustike andmeid andmekaeve abil.

Loe lisaks:

Introduction to social network methods. Hanneman, R. http://faculty.ucr.edu/~hanneman/nettext/

Virtuaalsete praktikakogukondade toetamise ja kaardistamise võimalused – M.Kusmini magistritöö http://www.cs.tlu.ee/osakond/opilaste_tood/magistri_tood/2007_kevad/Marge_Kusmin/Marge_Kusmin_Magistri_Too.pdf

Sotsiaalvõrgustiku analüüs Facebook’is WAYNi meetodiga 

Seoste visualiseerimise vahendid:

Gephi

SocNetV Windows, Linux and Mac OS X

SocNetV käsiraamat (ingl.k.)

/Many eyes võrgustiku analüüs – enam ei saa teha http://www-958.ibm.com/software/data/cognos/manyeyes/page/Network_Diagram.html

Andmekuju Many eyes võrgustiku jaoks: edufeedrdata

Andmetabel

Andmed2/

Ülesanne: Proovi Gephi või SocNetViz abil analüüsida EduFeedr’iga kogutud andmeid.

  • Salvesta EduFeedr’ist võrgustiku andmed.
  • Kopeeri andmed ManyEyes’i
  • Visualiseeri võrgustik

ifi7056

Näide Edufeedriga kogutud sotsiaalvõrgustikust IFI7056  kursuselt.

Ülesanne: Proovi koguda märksõnaga andmeid Topsy.com abil.

  • Otsi märksõnaga andmed ja saadud andmetes leia paarid, kes on kelle säutsu korranud.

layers1

  • Korralda andmed paaridena andmetabelisse.

layers2

  • Kopeeri andmed ManyEyes võrgustiku analüüsiks

layers3

Näide: LearningLayers projekti säutsude seosed edasisäutsujatega (ManyEyes)

Allalaaditavad:

Gephi http://gephi.org

  • Windows
  • Linux
  • Mac OS X

Andmete kuju Gephi jaoks

gephi_SNAdata1                   gepgiSNAdata2

Näide: LearningLayers projekti säutsude seosed edasisäutsujatega (Gephi)

layerstweets1

  • Algandmed on saadud Topsy.com analüüsiga.

layerstweets2

  •  Gephi võimaldab teada saada ka võrgusikku iseloomustavaid andmeid:
Isikuid (nodes) – 11
Seoseid (edges) – 15
Seotud komponente: (tugevalt) 15, (nõrgalt) 4
Kesksuse näitaja mõõdab isiku seoste arvu suhet võrgustiku või rühma seoste arvusse (average degree) – 0.733
Keskmine tee pikkus (average path lenght) – 1,577
Graafi tihedus – (graph density) – 0,052
Võrgustiku läbimõõt (network diameter) – 2
Võrgustikku kirjeldavaid andmeid võib võrrelda näiteks erinevate rühmade, erinevate ajaperioodide osas, vastates uurimisküsimusele:
  • millised on rühmade (võrgustiku alaosade) erinevused ja kuidas on erinev võrgustiku struktuur seotud võrgustikus saavutatud õpitulemustega
  • kuidas muutub võrgustik mingi interventsiooni mõjul
  • milline on isereguleeruva võrgustiku dünaamika
  • jne

Nodexl http://nodexl.codeplex.com/

  • Windows XP, Vista, or 7
  • Office 2007 or 2010

Commetrix http://www.commetrix.de/

a free evaluation trial license for 30 days

Ülesanne: Katseta demosid

http://mentionmapp.com/

Dünaamiliselt võrgustiku andmeid visualiseerivaid süsteeme võib kasutada õpitegevuse tagasisidestamiseks, nt. ülevaate saamiseks kursusel osalejate omavahelistest seostest või neile olulistest märksõnadest.

 

http://inmaps.linkedinlabs.com/network

linkedingraph

http://www.touchgraph.com/seo

NB: ära keelatud

Võid proovida analüüsida teatud märksõnaga veebiressursside seoseid või oma Facebook-i kontakte. Demo näitab ka korrastatud andmemassiivi, mida võib sealt välja kopeerida ja uurimise eesmärgil kasutada.

Näide: Ego-tsentriline sotsiaalvõrgustik

ecocentricfacebook

Seminari ja iseseisvate katsetuste tulemused vormistatakse järgnevalt:

Rühmad kirjutavad kokkuvõtteraporti oma õpisüsteemi kasutamisest SNA meetodiga.

Raport SNA kohta sisaldab:

  • Uurimisküsimused õpivõrgustiku kohta teie õpisüsteemis
  • Milliseid andmeid ja kust õpivõrgustiku (SNA) analüüsiks kogutakse, kuidas andmeid korraldatakse ja kasutatakse analüüsi läbiviimiseks ? Mis on puudu SNA andmekaeveks, milliseid analüütilisi võimalusi ootaksite arendajatelt?
  • Kuidas õpivõrgustiku andmeid visualiseeriti ja miks just nii? Mis võimalused jäid puudu soovitud visuaalsest esitusest?
  • Kellele SNA andmed teie õpisüsteemis esitatakse ja kuidas nad neid peaks saama kasutada? Millised SNA esitusvõimalused kasutajatele on veel puudu, mida teie sooviks näha?
  • Mis on tagasisidestatud SNA andmete eesmärk õpitegevuse seisukohast?