About Viive

Kuusalu Keskkooli infojuht alates aastast 2000.

2. ülesanne – haridustehnoloogiline nõustamine

http://htpraktika.wordpress.com/2013/10/20/pohipraktika-2-ulesanne-eneseanaluus/

2. põhipraktika ülesanne – haridustehnoloogiline nõustamine.
Üliõpilane vaatab Ingrid Maadvere poolt välja toodud nõustamistehnikaid, millega haridustehnoloog võib oma töös kokku puutuda ning valib neist välja neli ning rakendab neid oma praktikal. Seejärel kirjutab üliõpilane oma ajaveebi sissekande, kus kirjeldab nelja nõustamise juhtumit (sh ka probleem, mis vajas nõustamist) koos enda tegevuse kirjeldamise ja analüüsimisega.

Ingrid Maadvere on välja toonud järgmised nõustamistehnikad:
1. Grupikoolitus arvutiklassis
2. Ekspertide kaasamine
3. Individuaalkonsultatsioon
4. E-maili teel nõustamine
5. Näidistunnid/materjalid
6. Õpilaste nõustamine
7. Järjepidev nõustamine
8. Organisatsiooniväline nõustamine

Oma praktika jooksul olen kogenud veel kahte nõustamistehnikat, lisan need siia:
9. Juhtkonna nõustamine ehk IT alane teavitus
10. Lastevanemate nõustamine

1. Juhtkonna nõustamine ehk IT alane teavitus
Veerandi viimasel nädalal jagasin vaatluspraktikal nähtut kooli juhtkonna liikmetele. Toetust leidis mõte iganädalastest arvutitundidest algklassides. Seni kasutati arvutiklassi
peamiselt veerandilõppudel. Algklasside koordinaatori ülesandeks oli rääkida õpetajatega ja suunata neid arvutitunde läbi viima. Uuel veerandil ongi elavnenud arvutiklassi
kasutus. Olen kõigis esmakordsetes tundides kohal olnud. Arvutitunnid on alati õnnestunud, nii lapsed kui õpetajad on rahule jäänud. On ka õpetajaid, kes pole varem käinud arvutiklassis ja küsivad: Kas arvutiklassi tunnid on kohustuslikud? Seni oleme liberaalset suunda hoidnud. Kindlasti on tegemist ka järjepideva nõustamisega, sest nagu Maadvere kirjutas: “ainult järjepideva nõustamisega on võimalik suuri asju ära teha”.

2. Näidistunnid/materjalid
Pean õnnestunuks viimaseid arvutitunde algklassides. Neis tundides oleme klassiõpetajaga koos. Mina tutvustan arvutiklassi reegleid ja arvuteid, õpetaja suunab ainealast tegevust. Kindlasti on vaja abistada õpilasi Miksikese kasutajakontode loomisel. Minu viimane üllatus oli 2. klassi tunnis. Küsisin lastelt, kas nad on varem teinud kasutajakontosid mõnes keskkonnas. Selgus, et kuus 8-aastast õpilast on teinud endale Facebooki konto. Kontrollisin hiljem üle, kas FB on muutnud oma kasutustingimusi, kuid seal oli endiselt kirjas alates 13. aastast. Tegelikult on lubatud ka noorematel registreeruda. Heameel oli kogeda tunni õnnestumist, kui minu juurde tuli õpetaja, kes palus mul läbi viia “samasugune tund nagu ma teise klassiga tegin”. Ta pidas silmas tundi paralleelklassiga, mis toimus eelmisel päeval. Head uudised liiguvad kiiresti!

3. Individuaalkonsultatsioon
Kõige sagemini esinev nõustamisviis, mis õpetajatele väga meeldib. Üha rohkem olen viimasel ajal “välknõustamist” vältinud ja lepin kokku mõlemale sobiva aja. On ka juhtunud, et õpetaja leiab vahepeal ise lahenduse või mõni kolleeg aitab. Probleeme esineb nö seinast seina. Viimasel ajal minu jaoks põnevamad väljakutsed on seoses uute gümnaasiumi valikkursustega. Näiteks gümnaasiumikursuse “Loodusteadused, tehnoloogia, ühiskond” materjalid asuvad HITSA moodles ja õpetaja küsis nõu, kuidas neid materjale saaks õpilastele edasi anda. Koos leidsime lahenduse materjalide toomiseks kooli moodle keskkonda, kuhu on õpilastel ka juurdepääs. Tutvustasin õpetajale ka eKoolis materjalide jagamist. Sama küsimus oli ka teisel õpetajal, kes käib gümnaasiumi majandusmatemaatika kursuse koolitusel. Moodle keskkonna laiem tutvustamine (grupikoolitus) tuleb järgmisel nädalal. Hea on, et õpetajad saavad käia erinevatel kursustel ja tagasi kooli tulles tekivad küsimused, mida saab haridustehnoloogiga arutada.

4. Lastevanemate nõustamine
Lapsevanemad pöörduvad minu poole peamiselt seoses eKooli kasutajakontoga. Iga-aastane küsimus on, kuidas pääseda ligi teise lapse õppeinfole, kui vanemal on eelnevalt juba üks laps eKoolis. Tihti on vaja abi, et leida üles kinnituskiri, mis saadetakse vanema postkasti. Küsitakse ka, kuidas siseneda eKooli parooli abil. Lapsevanema nõustamist olen teinud nii telefoni ja emaili teel ning ka kutsunud enda juurde abi saamiseks. Sellised kohtumised on alati kahepoolselt meeldivad ning vanemad on väga tänulikud abi eest.

Praktika 3. nädal

Koolivaheajal plaanisin valmis teha Uurimistööde (UT) kursuse  Moodle keskkonnas. Üldtööplaani kohaselt tutvustan 6. ja 13. novembril Moodle keskkonda meie õpetajatele.

Kursuse „Uurimistööde alused“ läbiviiva õpetajaga arutasime, millised materjalid peaksid selles Moodle kursuses olema. Koondasime vajalikud failid ja minu ülesanne oli need materjalid süstematiseerida, et tekiks terviklik e-kursus Moodles. Otsustasin sissejuhatuseks alustada kursuse tutvustusega ja edasi tuli neli teemat:

  1. Üldised nõuded ja dokumendid: (UT koostamise juhend ja vormistamise nõuded)
  2. Kalenderplaan ja esialgne kava
  3. Esitlused uurimistöö koostamiseks
  4. Koolituste materjalid uurimistööde koostamisest.

Kursuse idee on selles, et kõik uurimistööga seotud materjalid on koondatud ühte keskkonda. Seni jagas õpetaja faile õpilastele ekoolis. Kooli kodulehel olid avalikult väljas uurimistööde koostamise juhend ja kirjalike tööde vormistamise nõuded. Õpetajad, kes juhendavad õpilaste uurimistöid, ei omanud varem ülevaadet kõikidest materjalidest. Nüüd on kõik uurimistöödega seonduv ühes kohas. Kursus täieneb edaspidi veelgi, juurde tulevad teemade nimekiri ja juhendajad, hiljem ka retsensendid. Kuna praegune õpetaja lõpetab tundide andmisega, siis uuest aastast jätkan selle kursusega mina.

Kursuse materjalid asuvad meie kooli serveris, aadressil www.kuusalu.edu.ee/e-ope/. Kursuse nimi on „Uurimistööde koostamine“. Materjale saab vaadata praegu ka külalise rollis, kursuse salasõna on „ut2013“. Õpetajate koolitusel on plaanis tutvustada keskkonda ja luua Moodle kasutajakontod. Edasi saavad õpetajad ise luua endale Moodle kursuse, kus oma kalenderplaani alusel suhtlevad oma juhendatavaga. Selline skeem toimis ka Lilleküla Gümnaasiumis, kus olin vaatluspraktikal.

Koolivaheaeg on õpetajatele ka koolituste aeg. 23. oktoobril olin IKT sügiskonverentsil „Kooli uus õppetava“. Janek Mäggi ettekandest jäi kõlama mõte „Tee, mis sulle endale meeldib ja õpi seda, mida sa tahad tegelikult õppida“. Üks vana tõde, mis meil kipub ikka ununema: inimene teeb eelkõige seda, mis talle meeldib või on talle kasulik – kehtib nii õpilaste kui täiskasvanute kohta.

Paralleelsessioonidest valisin teema „Kuidas sünnib hea e-õppe materjal“, kus õpetajad tutvustasid Koolielu konkursi parimaid töid. Kolm väga vahvat ja erinevat keskkonda, mida plaanin kindlasti ka meie õpetajatele tutvustada: Anneli Kesksaare Rohenäpu matemaatika, Janika Kaljula GeoGebra töölehed ja Katri Mirski M-õpe geograafiatunnis.

„Tahvelarvutite rakendamine õppetöös“ töötoas rääkisid Tartu Erakooli õpetajad iPadide kasutamise raskustest ja rõõmudest õppetöös. Suur pluss oli see, et saime ise proovida erinevaid rakendusi. Miinuseks oli internetiühenduse vajakajäämine. Siit tuli ka tõsiasi: lisaks tahvelarvutite ostmisele on märkimisväärne kulutus wifi võrgu arendamiseks. Suurusjärk 12 tuhat eurot pani tõesti mõtlema!

Moodle õpikeskkonna paralleelsessiooni ainus väärtus oli HITSA Innovatsioonikeskuse äsja välja antud trükis „Moodle – moodsa õpetaja sõber“. Materjalid kadusid välgukiirusel. 45-leheküljeline raamat on hea abiline Moodlega tutvumisel, mida saan oma koolis kasutada.

Praktika 2. nädal ja 1. ülesanne

http://htpraktika.wordpress.com/2013/10/12/pohiprakika-1-ulesanne-eneseanaluus/

Väikese hilinemisega teen 2. nädala praktika sissekande. Kuna oli veerandi viimane nädal, siis päevad möödusid väga kiiresti. Miskipärast on nii, et just viimasel nädalal on arvutiklassi kasutamine väga populaarne. Esmakordselt sel aastal külastasid arvutiklassi 1. ja 3. klassi õpetajad ning vene keele õpetaja. Meenutasin õpetajale, kuidas Miksikese keskkonnas õpilaste kontosid hallata. Ikka ununevad paroolid ja kasutajanimed! Suunasin õpilasi ka pranglima. 1. klassi õpilastele andsin hea matemaatikaülesande: arvutiklassis on 13 lauaarvutit, aga õpilasi on kokku 20. Mitu õpilast saab kasutada sülearvuteid? Õpetaja sõnul oskasid lapsed arvutada 10 piires, aga üks poiss ütles kohe õige vastuse: seitse!

Logopeed viis sülearvutitega läbi kaheksa tundi. Taas leidis kinnitust minu arvamus, et õpilased võtavad Windows 8 op-süsteemiga uued sülearvutid kiiremini omaks kui õpetajad. Algklassiõpilastel ei teki mingit probleemi nende kasutamisega ja ilma hiireta saavad nad edukalt hakkama.

Põhipraktika 1. ülesandena kirjeldangi, kuidas suunasin logopeedi kasutama mobiilset sülearvutikomplekti tugiõppe rühmades. Osa tunde viisime läbi arvutiklassis, kuid 4 tunniks teisaldasime sülearvutid teise ruumi. Kuna õpetaja polnud varem kokku puutunud uute arvutitega, siis esialgu tutvustasin kiirelt Windows 8 omapära. Arvutite viimisega teise ruumi tuli ka näidata, kuidas leida üles teine wifi-jaam ja luua internetiühendus. Kuna tegemist oli väikeste rühmadega (kuni 6 õpilast), siis saime kiiresti kõik ettevalmistused tehtud. Osa õpilasi olid esimest korda arvutitunnis, kuid kodust oli neil arvutikogemus olemas. Õpiabi vajavatele lastele sobisid hästi eesti keele harjutused minu kogutud õppimismängude lehelt http://www.getwapps.com/viive, mida oleme koos logopeediga pidevalt täiendanud. Lõpuks tutvusime kooli koduleheküljel söökla menüüga ja vaatasime pildigaleriid. Tunni lõpus tuletasime meelde, kuidas programmid sulgeda ja oma töökoht korrastada. Väga tublid lapsed olid. Logopeed sai kindlust juurde iseseisvalt tundi läbi viia. IT-tehnoloogi ülesanne koolivaheajal on üle kontrollida internetilevi kooli eri ruumides ja testida wifi võrku, et ühendusega ei tekiks probleeme. Selgus, et pidime juurde panema ühe wifi jaama ning kaks jaama välja vahetama kiiremate vastu.

Uuel veerandil saab logopeed kasutada sülearvuteid oma klassiruumis, mis on mõeldud tööks väikeste rühmadega. See variant sobib kõige paremini nii õpilastele kui õpetajale.

Vaiko essee retsensioon

Koostasin Vaiko innovatsiooniessee retsensiooni.

Vaiko töötab alates 2008. aastast haridustehnoloogina Sisekaitseakadeemias ning tema essee kirjeldab põhjalikult innovatsiooni selles haridusasutuses.

Essee ületab pea kahekordselt etteantud mahu, kuid arvestades organisatsiooni uuenduslikku ja innovaatilist lähenemist õppimisse, on see ka mõistetav. Innovatsiooniks hariduses loeb Vaiko efektiivsuse parendamist õppeprotsessides.

Vaiko kirjeldab järgmisi viimastel aastatel arendatud innovatsioonilisi tööprotsesse Sisekaitseakadeemias:

  • Moodle õpikeskkond
  • Õppeinfosüsteem (ÕIS)
  • Adobe tarkvara pakett
  • Küsitluskeskkond Limesurvey
  • Videokonverentsi seadmed
  • Loengusalvestustarkvara ECHO360

Põhjalikult on kirjeldatud Innovaatiliste Haridustehnoloogiate Keskuses (IHTK) rakendatud innovatsioone:

  • Virtuaalsimulatsiooni tarkvara XVR
  • Logistika simulaatoriprogramm ISEE
  • Evakuatsioonisimulaator Pathfinder
  • Tulekahjude simulaator PyroSim
  • Päästeteenistuse operatiivüksuste imitatsioonisüsteem Kosmas
  • Andmetöötlusprogramm STRES
  • Keeleõppe arendamise simulaator “Keelerobot”

Sisekaitseakadeemia otsib ning jagab pidevalt uudseid ideid. Selle tõestuseks on iga-aastane innovatsioonipäev ja innovatsioonikonkurss, kus õppurid ja töötajad tutvustavad oma ideid.

Sisekaitseakadeemia pälvis põhjamaade kvaliteedikonkursi „Quality Innovation 2012“ peaauhinna  kaasaegse simulatsioonitehnoloogia õppetöösse integreerimise ning seeläbi saavutatud mõju eest hariduse kvaliteedile.

Kokkuvõtteks oli väga hariv ja huvitav lugemine. Sisekaitseakadeemia on kindlasti Eesti üks eesrindlikum haridusasutus, kus toimumas nii teaduspõhine kui radikaalne innovatsioon.

Soovin Vaikole südamest edu selles raskes haridustehnoloogi ametis.

Viive Abel
HTmag12

III MOODUL: Teadmusjuhtimise süsteemid ja tehnoloogiad

Ülesanne 1: 

  1. Mida mõistad teadmusjuhtimise süsteemide ja tehnoloogiate all?
  2. Kuidas on teadmusjuhtimise protsessid, süsteemid, mehhanismid ja tehnoloogiad omavahel seotud?

S. Virkuse 3. teema loengukonspektis võib eristada järgmisi teadmusjuhtimise süsteeme:
1. Teadmuse hankimine (andmebaasid, veebipõhine juurdepääs andmetele, andmekaeve, inforepositooriumid, veebiportaalid, hea praktika ja kogetud õppetunnid (kombineerimine). Videokonverentsid, elektroonilised diskussioonigrupid, e-mail (sotsialiseerumine).

2. Teadmushõive (ekspertsüsteemid, vestlusgrupid, hea praktika ja kogetud õppetundide andmebaasid (eksternaliseerimine). Arvutipõhine kommunikatsioon, tehisintellektipõhine teadmiste omandamine, arvutisimulatsioonid (internaliseerimine).

Teadmushõive ja kogumise süsteemid toetavad uue vaiketeadmuse või väljendatud teadmuse loomise protsessi või sünteesi eelnevatest teadmistest. Need süsteemid võimaldavad hankida teadmist, mis on organisatsioonis või väljaspool organisatsiooni. Varaseim teadmushõive ja -kogumise mehhanism on nn storytelling ehk loo jutustamise kunst. Teadmushõive protsessid on: andmete eeltöötlemine, teadmiste hankimine (andmekaeve – data mining) ja järelanalüüs.
Teadmushõive süsteemi põhimõtteline skeem: (Han and Kamber)
 Andmeallikas: Andmebaasisüsteem, andmeladu, veeb – andmete puhastamine ja koondamine.
 Andmebaasi server, andmelao klastrid – andmete kitsendamine ja ettevalmistamine.
 Teadmistebaas – andmekaeve eksperimendis uuritavate jaoks vajalike üldteadmiste kogum.
 Andmekaevanduse “mootor” – andmekaeve algoritmide tarkvaralised moodulid.
 Tulemuste hindamise süsteem – testandmete rakendamine ja tulemuste hindamine.
 Kasutajaliides – tulemuste kuvamine ja tegevuste monitoorimine.

Andmekaeve tehnikad jagunevad kahte kategooriasse: prognoosiv analüüs (predictive analysis) ja kirjeldav analüüs (descriptive analysis). Prognoosiva analüüsi eesmärk on hetkel olemasolevate andmete põhjal tuleviku või tundmatute väärtuste hindamine. Kirjeldava analüüsi ülesanne on kirjeldada andmete omadusi. Rakendusalad: turundus – prognoosiv analüüs, finants ja kindlustusteenused, veebi andmekaeve.
Tehnoloogiad, mida kasutatakse teadmushõives: mõistekaardid (teadmiste modelleerimise vahendid).
3. Teadmuse jagamise süsteemid: videokonverentsid, elektroonilised diskussioonigrupid, e-mail (sotsialiseerumine). Rühmatöövahendid, veebipõhine juurdepääs andmetele, andmebaasid, repositooriumid, hea praktika andmebaasid, kogetud õppetundide süsteemid, teadmiste lokaatorsüsteemid (teadmiste vahetus).

Teadmiste jagamise süsteemid (teadmusrepositooriumid) toetavad protsesse, mille käigus väljendatud teadmus või vaiketeadmus edastatakse teistele isikutele.
Kaks peamist teadmiste jagamise süsteemide tüüpi on: kasulikud õppetunnid (lessons learned) ja teadmiste lokaatorsüsteemid (expertise locator systems).
Praktikakogukonnad (ühiste huvidega kogukond, mis toimib nii virtuaalselt kui ka reaalselt) on peamised vaiketeadmiste jagamise süsteemid. Wenger on välja toonud nende 3 tunnust: tegevusvaldkond, kogukond, tegevus. Näiteks hariduses õpetajate koolitus.
Teadmiste jagamise süsteeme on klassifitseeritud vastavalt nende iseloomulikele omadustele: juhtumi aruandeandmebaasid, hoiatussüsteemid, parima kogemuse või hea praktika andmebaasid, kasulike õppetundide süsteemid, teadmiste lokaatorsüsteemid.
4. Teadmuse rakendamise süsteemid: ekspertteadmuse hõive ja ülekanne, häiresüsteemid, juhtumipõhised arutlussüsteemid, otsuste vastuvõtusüsteemid (suunamine). Ekspertsüsteemid, ettevõtte ressursi planeerimissüsteemid, juhtimisinfosüsteemid (rutiinid).
Teadmuse rakendamise süsteemid toetavad protsesse, milles teatud isikud rakendavad teiste inimeste teadmisi, kusjuures nad tegelikult ei ole ise omandanud või õppinud neid. Selliste süsteemide alla kuuluvad ekspertsüsteemid.
Ekspertsüsteemidele iseloomulikud jooned:
a) nad sisaldavad organiseeritud teadmust, mis on üles ehitatud faktidest, seostest ja heuristikast;
b) organiseeritud teave on seotud kindla valdkonna ekspertiisiga;
c) ekspertsüsteeme kasutatakse kui konsultante/abistajaid, et lahendada keerukaid probleeme;
d) nad võivad lahendada probleeme sama hästi ja sageli isegi paremini kui inimekspert;
e) nad põhjendavad heuristiliselt, kasutades reegleid, mis arvatakse olevat efektiivsed inimeksperdi poolt;
f) nad püüavad mõningal määral järele aimata viise, kuidas inimeksperdid teevad otsuseid;
g) teadmus, mis sisaldub süsteemis hoitakse lahus kontrollimehhanismist, mis seda rakendab.
Ekspertsüsteem koosneb neljast põhilisest blokist: teadmusbaas, tööruum, kontrollstruktuur, kasutajaliides. Lihtsaimail juhul koosneb teadmusbaas järeldusreegleist, mille abil suudetakse tuntud faktidest järeldada uusi fakte, siiani kõige populaarsem teabeesitus kasutab reegleid vormis:
KUI……SIIS….

Teadmusjuhtimise süsteemide eesmärgiks on informatsiooni ja teadmiste loomise ja jagamise parendamine, organisatsiooni toimimise parandamine informatsiooni ja teadmiste parema loomise, jagamise ja kasutamise kaudu, samuti konkurentsieelise või kõrgetasemelise innovatsiooni tagamine.
Teadmusjuhtimise tehnoloogiatena võib käsitleda infotehnoloogiaid, mis soodustavad teadmusjuhtimist. Oma olemuselt ei erine need oluliselt infotehnoloogiatest, kuid peamine erinevus seisneb selles, et nad keskenduvad teadmusjuhtimisele, mitte infojuhtimisele. Näited: tehisintellekt, mitmesugused ekspertsüsteemid, arvutisimulatsioonid, teadmusandmebaasid jpt. Teadmusjuhtimise tehnoloogiatena võib vaadelda ka sotsiaalse tarkvara vahendeid, tänapäeval ka üldnimetusega web 2.0 vahendid.

Ülesanne 2:

Vali üks teadmusjuhtimise tehnoloogia, mida ei ole loengukonspektis (sissejuhatuses) ja õpiobjektides piisava üksikasjalikkusega kirjeldatud ja iseloomusta põhjalikult selle kasutamise võimalusi teadmusjuhtimises.

Otsustasin näiteks valida hoiatussüsteemi tehnoloogia, mis kvalifitseerub  teadmusjuhtimise rakendamise ekspertsüsteemi alla.

Hoiatussüsteemid on mõeldud  inimeste ennetavale teavitamisele ja kaitsmisele, kasutatakse ka mõistet häiresüsteem. Masinatööstuses ja teistes tööstusprotsessides on laialdaselt kasutuses rikkediagnostika, mis on seotud hoiatussüsteemidega. “Intelligentsed autod” on varustatud mitmete ohutusega seotud hoiatussüsteemidega. Globaalsete häiresüsteemide loomine nõuab paljude ekspertide kaasamist ja keerulist andmetöötlust. Seetõttu on nende loomine kallis ja ajamahukas. Süsteeme täiustatakse pidevalt, võttes arvesse uusi teadmisi ja konkreetseid juhtumeid. Internetist võib leida mitmeid hoiatussüsteemide näiteid:
Läänemere rannikuala üleujutuste hoiatussüsteem (Pärnu)
Sillamäe linna autonoomne hoiatussüsteem
Tartu Kaubajaama hoiatussüsteem
Maavärinate eelhoiatussüsteem
India ookeani ümbritsev tsunamihoiatussüsteem
Lennukite kokkupõrkeohust hoiatav automaatsüsteem
USA tornaadohoiatussüsteem