search query: @keyword virtuaalimaailma / total: 7
reference: 2 / 7
« previous | next »
Author:Palomäki, Sonja
Title:Using student-produced data trails for evaluating and enhancing learning in virtual worlds
Oppimisen arviointi ja edistäminen virtuaalimaailmoissa opiskelijoiden toiminnasta kerätyn datan avulla
Publication type:Master's thesis
Publication year:2014
Pages:viii + 58 s. + liitt. 37      Language:   eng
Department/School:Perustieteiden korkeakoulu
Main subject:Media   (IL3009)
Supervisor:Vartiainen, Matti
Instructor:Palomäki, Eero
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201412163240
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  2463   | Archive
Keywords:virtual world
learning analytics
molecular biology
higher education
virtuaalimaailma
oppimisen analytiikka
Abstract (eng):Virtual learning brings challenges for the support and evaluation of learning in the higher education since students are less on direct contact with the teacher.
Therefore, it is necessary to develop methods for enhancing and evaluating learning that is not dependent on the presence of the teacher.
Some learning environments are already collecting the data of student activity in virtual learning environments and using analytics for measuring learning and providing personalized support for the student, but there are no such methods for virtual worlds, which are the real world like, synchronous environments, where the representations of students i.e. avatars are exploring the world.

The purpose of this thesis is to develop and test a method for enhancing and evaluating learning in one virtual world exercise by using student activity data.
Examined virtual world exercise is Molecular biology exercise developed in Aalto University School of Chemical technology.
In this study, the exercise is explored by two test groups and their activity and performance is monitored through logging data recorded by the system and through questionnaires regarding the subject.
Findings are evaluated in expert interviews.

The main finding of the study is that combining activity data of the student with time spent in the exercise forms an individual timeline which can give some insight into the learning process.
The activity data points out the mistakes made by the student during the exercise, which enables instant feedback for the student in the areas that would need more effort.
Summing up of common errors would bring the teacher valuable knowledge on the areas that still need attention.
Moreover, the analysis of the larger set of individual timelines could support pattern recognition and thus enable personalized support already during the exercise.
Abstract (fin):Virtuaaliopetus tuo uudenlaisia haasteita opiskelijoiden oppimisen tukemiseen korkeakouluissa, kun suorat kontaktit opetushenkilökunnan kanssa vähenevät.
Virtuaaliopetuksessa tarvitaankin keinoja opiskelijoiden oppimisen tukemiseen ja arvioimiseen sen informaation perusteella, joka opiskelijoista virtuaalisissa oppimisympäristöissä on saatavilla.
Monissa oppimisympäristöissä kerätäänkin jo dataa opiskelijoiden toiminnasta ja hyödynnetään analytiikan menetelmiä opiskelijoiden edistymisen mittaamisessa ja oppimisen tukemisessa, mutta vastaavia menetelmiä ei ole vielä virtuaalimaailmoissa.
Virtuaalimaailmat ovat oikeaa maailmaa muistuttavia verkkoympäristöjä, joissa toimii oikeiden ihmisten representaatiot, avataret.

Tämän diplomityön tarkoitus on kehittää ja testata menetelmää, jolla oppimista voitaisiin tukea ja mitata virtuaalimaailmassa, järjestelmän tallentaman toimintalokin avulla.
Tutkimuskohteena on oppimisprosessi Molekyylibiologian virtuaalimaailmaharjoituksessa, joka on kehitetty Aalto-yliopiston Kemian tekniikan korkeakoulussa.
Tutkimuksessa koehenkilöt käyvät läpi harjoituksen ja heidän suoritustaan seurataan sisältöön liittyvien kysymysten ja virtuaalimaailman tallentaman toimintalokin avulla.
Löydöksiä arvioidaan asiantuntijahaastatteluissa.

Tutkimuksen tuloksena huomataan, että yhdistämällä harjoituksessa käytetty aika ja toimintalokin data muodostuu aikajana, josta voidaan tehdä alustavia tulkintoja oppimisprosessin etenemisestä.
Lisäksi toimintalokista voidaan tunnistaa opiskelijan tekemät virheet ja siten tarjota välitöntä palautetta aiheista, joihin opiskelijan tulisi paneutua enemmän.
Isommalla otoksella kerätty data auttaisi tunnistamaan yleisesti vaikeat aihealueet.
Opiskelijoiden aikajanoja analysoimalla, voisi olla mahdollista löytää kaava, joka johtaa tietynlaiseen tulokseen harjoituksessa, mikä voisi tuoda mahdollisuuden tarjota henkilökohtaista tukea oppimiseen jo harjoituksen aikana.
ED:2014-12-21
INSSI record number: 50248
+ add basket
« previous | next »
INSSI