Aihearkisto: LAMK RDI Journal

Liikunta-aktiivisuuden parantamisen mahdollisuudet yksilön ja työympäristön näkökulmasta

Tässä artikkelissa tarkastellaan liikuntakäyttäytymisen lisääntymiseen ja muutoksiin yhteydessä olevia yksilö- ja ympäristötekijöitä. Asioita tarkastellaan sekä aikaisempien tutkimusten että Työkyky- ja tuottavuusvalmennus (TTV) -projektissa saatujen kokemusten kautta. Artikkelissa esitettyjä näkökulmia voidaan käyttää yksilön ja työyhteisön liikuntakäyttäytymisen tukemiseen liittyvissä hankkeissa ja niiden suunnittelussa.

Kirjoittajat: Marja Leena Kukkurainen ja Ilkka Väänänen

Johdanto

Lahden ammattikorkeakoulun (LAMK) hyvinvointi ja uudistava kasvu –painoala on toteuttanut vuosina 2016 – 2018 yhteistyössä Koulutuskeskus Salpaus -kuntayhtymän ja Päijät-Hämeen Liikunta ja Urheilu ry:n kanssa ESR -rahoituksella Työkyky- ja tuottavuusvalmennus (TTV) hankkeen (Väänänen & Harmokivi-Saloranta 2017; Väänänen ym. 2018). Hankkeen tavoitteena oli edistää tuottavuutta ja työhyvinvointia metallialalla. Yksilötasolla tavoitteena oli työntekijöiden terveyden, fyysisen toimintakyvyn ja liikunta-aktiivisuuden paraneminen.

Tuottavuuden ja työkyvyn lisäämisessä on monia mahdollisuuksia, joista liikunta-aktiivisuuden lisääminen ja fyysisen toimintakyvyn edistäminen ovat vain yksi osa-alue. Fyysinen aktiivisuus on kuitenkin tärkeä työkyvyn rakennusaine ja sillä on myönteisiä vaikutuksia työkykyyn (Arvidson ym. 2013, Rutanen 2017), esimerkiksi tuki- ja liikuntaelimistön kuntoon (Sjögren 2006). Lisäksi fyysisellä aktiivisuudella on todettu olevan yhteyttä moniin terveysmuuttujiin (Sjögren 2006).

Viime aikoina tieteellisen mielenkiinnon kohteena on ollut mm. liikkumattomuuden tai istumisen vähentämisen terveysvaikutukset, joita on saatu aikaan jo pienilläkin muutoksilla, kuten yhden tunnin istumisen vaihtamisella seisomiseksi työpäivän aikana (Danquah ym. 2018). Myös liikunta-aktiivisuuden lisäämisen mahdollisuudet työpaikalla ovat olleet mielenkiinnon kohteena. Yksiselitteistä vastausta siihen, onko työpaikalla vai vapaa-ajalla toteutetulla liikunnalla suurempi vaikutus työkykyyn ei ole olemassa. Vapaa-ajalla tapahtuvan liikunnan on todettu lisäävän työkykyä metallialalla (Tuomi ym. 2004), mutta toisaalta Jakobsen ym. (2015) mukaan työpaikalla tapahtuvan harjoittelun vaikutukset ovat tehokkaampia kuin kotiharjoittelulla saavutetut vaikutukset terveydenhoitoalalla työskentelevillä. Työntekijät, joilla on mahdollisuus harjoittaa liikuntaa työssä ovat tuottavampia ja tehokkaampia kuin ne, jotka eivät pysty harjoittamaan sitä työssään (BBC 2019).

Fyysisen aktiivisuuden ja liikkumisen vaikutuksia tulee tarkastella yksilötasolla kokonaisuutena sekä työ– että vapaa-ajalla eikä kiinnittää huomiota vain istumiseen tai työn rasittavuuteen (Straker ym. 2018). Fyysisen aktiivisuuden ”kokonaisannos” muodostuu fyysisen kuormituksen tiheyden, keston, tehon ja muodon perusteella (Bouchard & Shephard 1994, 77).

Liikunnan ymmärtämistä yksilön arjessa kokonaisvaltaisesti sekä työn että vapaa-ajan näkökulmasta (Straker ym. 2018) tukee myös Hallman ym. (2017) tutkimustulokset. He havaitsivat vapaa-ajan liikunnalla olevan hyödyllisiä vaikutuksia yön aikaiseen tilanteeseen. Sen sijaan, jos liikunta oli runsasta sekä työssä että vapaa-ajalla, eivät tulokset olleet yhtä rohkaisevia. Straker ym. (2018) tuo esiin tuloksiin liittyviä varauksia, sillä tutkimuksessa oli mukana yleisiä aktiviteetteja, kuten dynaamista liikuntaa (kävely, juoksu ja pyöräily) eikä siinä esimerkiksi tutkittu muita oletettavasti tärkeitä sydänverenkiertoon liittyviä tekijöitä liikuntakäyttäytymisessä, kuten istuminen ja seisominen, vaan ne jätettiin huomioimatta.

Tässä artikkelissa hahmotetaan tekijöitä, jotka voivat selittää liikunta-aktiivisuuteen ja sen lisäämiseen vaikuttavia yksilö- sekä ympäristötekijöitä. Lisäksi tuodaan esiin, millaisilla interventioilla on voitu osoittaa olevan myönteisiä vaikutuksia. Artikkelissa tarkastellaan seuraavia kolmea kysymystä sekä yleisellä tasolla että erityisesti kone- ja metalliteollisuudessa:

  • Millaisia yksilölähtöisiä tekijöitä liittyy terveyskäyttäytymistä ja työkykyä tukevaan liikunta-aktiivisuuteen?
  • Millaiset työhön ja työympäristöön liittyvät tekijät tukevat tai ehkäisevät liikunta-aktiivisuutta?
  • Millaisia työkyvyn ja liikunta-aktiivisuuden muutoksia havaittiin TTV-hankkeessa?

Liikunta-aktiivisuuteen tai muihin terveysmuuttujiin liittyvät interventiot, joiden oletetaan olevan yhteydessä työkykyyn, tapahtuvat aina yksilön valmiuksien ja mahdollisuuksien ehdoilla. Interventioiden mahdollisuudet tuottaa tuloksia ovat yksilötekijöiden lisäksi aina riippuvaisia siitä kontekstista, jossa yksilö kulloinkin toimii joko työssä tai vapaa-ajalla.

Liikunta-aktiivisuuteen yhteydessä olevat tekijät
Yksilölähtöiset tekijät

Liikuntakäyttäytymistä yksilötasolla selittävät geneettiset ja fysiologiset tekijät, sekä erilaiset kokemukselliset ja motivaatioon liittyvät tekijät, jotka vaikuttavat esimerkiksi erilaisten interventioiden onnistumiseen (Bryan ym. 2011). Myös demografisten tekijöiden, kuten sukupuolen ja iän on todettu olevan yhteydessä yksilötason liikuntakäyttäytymiseen esimerkiksi miesten ollessa aktiivisempia kuin naiset (Kern ym. 2010, Smith ym. 2016). Myös työpaikkaan ja tehtävään liittyvät tekijät ovat yhteydessä liikunta-aktiivisuuteen (Smith ym. 2016). Heidän katsauksensa mukaan kokoaikainen työsuhde on positiivisesti ja toisaalta ruumiillisen työn tekeminen negatiivisesti yhteydessä työpaikalla liikkumiskäyttäytymiseen.

Persoonallisuuden piirteiden yhteys liikunta-aktiivisuuteen

Persoonallisuuden piirteet ovat kohtuullisen pysyviä ominaisuuksia ja taipumuksia. Fyysistä aktiivisuutta ja liikuntaa selittävien tekijöiden osalta on tärkeä tietää, miten pysyviä ihmisen persoonallisuuteen ja taipumuksiin liittyvät piirteet ovat, ja jos ne selittävät muutosta, voidaanko niihin vaikuttaa. Tietyt pysyvänä pidettävät persoonallisuuden piirteet, kuten ekstraversio, tunnollisuus ja avoimuus, sekä vähäisempi neuroottisuus, ovat yhteydessä suurempaan fyysiseen aktiivisuuteen (Sutin ym. 2016, Wilson & Dishman 2015). Myös Allen ja Laborde (2014) tuovat esiin katsauksessaan, että persoonallisuuden piirteet ovat yhteydessä vapaa-ajan vähäiseen liikkumisen määrään, sekä iän myötä voimaan ja liikkuvuuteen että epäterveeseen riippuvuuteen harjoittelusta.

Terveellisten elämäntapojen ja liikunta-aktiivisuuden kehittymisestä pitkällä aikavälillä on raportoitu Kern ym. (2010) tutkimuksessa. Tutkimuksessa korostetaan, että on tärkeä ottaa huomioon liikunta-aktiivisuuden tarkastelussa myös yksilön persoonallisuus pitkällä aikavälillä eikä keskittyä vain tämän hetken motivaatioon. Tutkimuksessa voitiin löytää kehityksessä tekijöitä, jotka ennustavat sitä, miten joillekin kehittyy terve elämäntyyli. Heidän mukaansa lapsuuden energisyys ja sosiaalisuus sekä aikuisuuden ekstraversio ja neuroottisuus ennustavat tyypillistä aktiivisuutta.

Terveyskäyttäytymistä selittävät teoriat ja mallit

Pystyvyyskäsityksen tai minäpystyvyyden (self efficacy) on osoitettu ennustavan tai selittävän fyysistä aktiivisuutta (Tavares ym. 2009, Young ym. 2014). Pystyvyyskäsityksen lisäksi itsekontrolli (self-control) ja itsesäätely (self-regulation) on tuotu esiin liikunta-aktiivisuuteen vaikuttavana tekijänä. Itsesäätely on tietoisen käyttäytymisen kokonaisuus, johon kuuluu ajatusten, käyttäytymisen ja tunteiden ohjaaminen tavoitteiden saavuttamiseksi. Itsesäätely -prosessiin kuuluu myös tavoitteiden asettaminen ja sellaisen käyttäytymisen tunnistaminen, joka on ristiriidassa tavoitteen saavuttamisen kanssa. Näin ihminen pystyy vaikuttamaan itsesäätely -systeemin kokonaisuudessa. (de Ridder ym. 2012, Gillebaart 2018) Itsekontrolliin sen sijaan kuuluu kaikki, mitä ihminen tekee ohjatakseen käyttäytymistään kohti toivottua tilaa (Gillebaart 2018). Itsesäätelyn kokonaisuuteen kuuluu standardin tai tavoitetason asettaminen, nykytilan ja tavoitteen välisen eron tarkkailu ja toiminta tavoitteen suuntaisesti (Carver & Scheier 1982, Gillebaart 2018 mukaan). Itsesäätelyprosessin eri vaiheissa on motivaatiolla merkittävä rooli. Voimavarojen ja ponnistelujen käyttöön vaikuttaa asian palkitsevuus, tärkeys, sitoutuminen ja eri vaihtoehdot ja toisaalta satsausten seurauksena arviointitulokset siitä, mitä ponnisteluja tarvittiin, millaista edistymistä ja/tai väsymistä oli seurauksena. (Molden ym. 2018.)

Itsekontrollia on määritelty mm. itsehillintänä, mikä on kuin lihas, joka väsyy, eikä väsyttyään jaksa seuraavissa tilanteissa toimia. Itsekontrolli on myös määritelty piirteenä, taipumuksena tai ominaisuutena. Viime aikoina korostettu nk. vaivatonta itsekontrollia, jossa näkökulma ei ole enää energiaa vaativissa ponnisteluissa erilaisten kiusausten hillitsemiseksi. Vaivaton itsekontrolli on automaattista, jolla on merkittävämpi rooli onnistuneessa käyttäytymisessä kuin tietoisessa ja ponnisteluja vaativassa käyttäytymisen hillinnässä tai itsekontrollissa. (Gillebaart 2018, Gillebaart & Adriaanse 2018, Gillebaart & de Ridder 2015)

Gillebaartin (2018) mukaan itsekontrolli on yhteydessä mm. terveyteen ja hyvinvointiin, onnellisuuteen, opiskelumenestykseen ja parempiin ihmissuhteisiin. Ihmiset, joilla on vahva itsekontrolli tekevät haluttuja valintojaan automaattisesti ja ponnistelematta. Tutkimukset ovat myös osoittaneet, että itsekontrolli -piirre on yhteydessä kykyyn automatisoida käyttäytymistä ja siten saada aikaan nk. vaivatonta itsekontrollia kehittyvien tapojen kautta, minkä vuoksi interventioiden aikana tehdyt toistot ovat merkittäviä muutoksen pysyvyyteen vaikuttavia tekijöitä. (de Ridder ym. 2012, Gillebaart & Adriaanse 2017, Gillebaart & de Ridder 2015.)

Itsekontrollia piirteenä tai taipumuksena voidaan arvioida Likert -asteikollisen mittarin avulla (Tangney ym. 2004) avulla, joko käyttämällä laajaa (36 kysymystä) tai myös luotettavaksi todettua suppeaa (13 kysymystä) versiota. Arviointiin sisältyy esimerkiksi tapoihin, kieltäytymiseen, itsekuriin, asioiden loppuun saattamiseen, tavoitteelliseen toimintaan ja toiminnan perusteluna olevien vaihtoehtojen puntarointiin liittyviä osa-alueita.

Työhön ja ympäristöön liittyvät liikuntaa vahvistavat tekijät

Yksilötekijöiden lisäksi liikunta-aktiivisuuteen vaikuttaa työympäristön monet mahdollistavat ja estävät tekijät. Watanabe ym. (2018) ovat arvioineet, miten itsesäätely, työpaikan ympäristötekijät ja fyysisen aktiivisuus ovat yhteydessä keskenään. Arvioinnissaan he käyttivät Dejoyn ym. (2008) luomaa arviointia ympäristötekijöistä, joiden avulla voidaan arvioida työympäristön liikunta-aktiivisuuden edistämiseen liittyviä tekijöitä:

  • Tiedonjako fyysisestä aktiivisuudesta
  • Kävelyteiden ja reittien esiintuonti
  • Rohkaisu portaiden käyttämiseen liikkumisessa
  • Ilmaiset polkupyörät rakennusten ja alueiden välillä liikkumiseen
  • Ilmaiset askelmittarit
  • Yrityksen sisäinen kuntosali
  • Liikuntaryhmät
  • Taloudellinen tuki kuntasaliin tai liikuntaryhmiin
  • Aikaa liikunta-aktiviteetteihin työaikana
  • Työpisteessä olevat harjoitusvälineet
  • Liikuntaan tarkoitetut alueet
  • Urheilujoukkueiden tuki ja järjestetyt fyysiset aktiviteetit
  • Lehden julkaiseminen tai kolumni liikunta-aktiiviteetteihin liittyen
  • Ilmoitustaulut fyysisistä aktiviteeteista ilmoittamista varten
  • Fyysistä aktiivisuutta tukevat toimintalinjaukset

Watanabe ym. (2018) on julkaissut viiden kuukauden seurantatutkimuksen, jossa on tutkittu työpaikan ympäristön, itsesäätelyn ja fyysisen liikunnan välistä yhteyttä ja todennut, että ympäristöllä ja itsesäätelyllä on vaikutusta liikuntaan. Työpaikan kuntosali ja fyysiseen liikuntaan liittyvät mahdollisuudet sekä kirjoitetut toimintalinjaukset olivat positiivisesti yhteydessä työssä liikkumiseen. Fyysiseen liikuntaan liittyvä itsesäätely oli yhteydessä vapaa-ajalla tapahtuvaan fyysiseen aktiivisuuteen, mutta ei kuitenkaan työssä eikä työmatkoilla tapahtuvaan liikkumiseen. (Watanabe ym. 2018.)

Työn tekemiseen liittyy myös monia työhön itseensä, kulttuurisiin ja sosiaalisiin normeihin ja käytäntöihin liittyviä tekijöitä, joilla on yhteys liikuntakäyttäytymiseen. Esimerkiksi laajassa (14 Euroopan maata, noin 170 naista ja miestä) seurantatutkimuksessa (Fransson ym. 2012) on osoitettu, että korkeat työn vaatimukset ja vähäiset mahdollisuudet kontrolloida työtä vähensivät liikkumisaktiivisuutta vapaa-ajalla. Pitkäaikaisseurannassa todettiin myös, että liikunta-aktiivisten työntekijöiden liikkuminen väheni seuranta-aikana, mikäli työn kuormitustekijät olivat korkeat.

Liikunta-aktiivisuuteen vaikuttamisen mahdollisuudet ja interventiot
Liikunta-aktiivisuuteen vaikuttaminen yksilötasolla

Kaikkein tärkein vaihe ja perusta interventiolle itsesäätelyprosessissa on seurantavaihe, jossa on erilaisia työkaluja, kuten havainnointi, seuranta ja/tai oman käyttäytymisen dokumentointi. Eri vaiheiden sisältöjä ja käytettyjä menetelmiä on kuvattu tarkemmin Tougas ym. (2015) tutkimuksessa. Käyttäytymiseen liittyvien interventioiden perustaksi tulee tarkkailla nykyisen käyttäytymisen ja toivotun tilan välistä eroa. Tarkkailuun voi käyttää havainnointia ja oman käyttäytymisen seurantaa ja dokumentointia. (Tougas ym. 2015.)

Inzlicht ym. (2014) mukaan itsekontrollia voidaan parantaa eri vaiheissa seuraavasti:

  • Tavoitteiden määrittelyvaihe
    • aseta konkreettisia, mitattavia, omien arvojen mukaisia ja itselle merkityksellisiä tavoitteita
  • Seuranta- ja tarkkailuvaihe
    • kiinnitä huomiota käyttäytymisen ja tavoitteiden välillä oleviin ristiriitoihin
    • kiinnitä huomiota tilanteisiin, joissa on alttius erilaisiin houkutuksiin toimia tavoitteiden vastaisesti
  • Tavoitteiden mukaisen käyttäytymisen toteuttaminen
    • tunnista väsymys
    • tunnista motivaatiomuutokset
    • suunnittele ennalta, miten toimia tavoitteiden mukaisesti – milloin, missä ja miten
Terveyskäyttäytymiseen ja työkykyyn liittyvät interventiot ja niiden vaikutus

Intervention arviointia auttaa, mikäli jo suunnitteluvaiheessa tiedetään, millaisin keinoin on mahdollista saavuttaa haluttuja tuloksia ja miten pitkäkestoinen interventio tarvitaan tavoitteiden saavuttamiseksi. Itsesäätelyn kannalta on oleellista arvioida lähtötilanne myös yksilötasolla, jotta muutostarve ja tavoite voidaan määritellä.

Fyysisen aktiivisuuden arviointia on pidetty hyödyllisenä ennustavana tekijänä (Arvidson ym. 2013). Mikäli halutaan saada itsekontrolliin liittyvä käyttäytyminen automaattiseksi (ks. de Ridder ym. 2012) tarvitaan myös pidempikestoisia interventioita.

Työterveyslaitoksen julkaiseman kirjallisuuskatsauksen (Laitinen ym. 2018) mukaan laadukkaita tutkimuksia työpaikoilla tapahtuvan terveyden edistämiseksi on vähän ja niistä vain osa on ollut vaikuttavia työkyvyn osalta. Lisäksi käytetyt mittarit ovat olleet vaihtelevia, eikä niitä osassa tutkimuksista ole lainkaan käytetty. Laitisen ym. (2018) katsauksen mukaan alustavissa tutkimustuloksissa on erilaisin harjoittein osoitettu myönteisiä tuloksia raskaassa työssä työkyvyn ja työsuoritteiden paranemisen, sairauspoissaolojen vähenemisen ja työkyvyttömyyden riskin vähenemisen osalta.

Työkyky ja liikunta-aktiivisuus TTV-hankkeessa

TTV-hankkeessa oli tavoitteena työntekijöiden terveyden, fyysisen toimintakyvyn ja liikunta-aktiivisuuden paraneminen yksilötasolla sekä itsensä johtamisen taitojen vahvistuminen. Yhteisötasolla tavoitteena oli työkykyä tukevien käytäntöjen ja toimintatapojen vahvistaminen. Organisaatiotasolla oli tavoitteena ymmärtää tietojen ja taitojen merkitys työkykyjohtamisessa ja rakentaa yhteistä tietoisuutta organisaation tavoitteista ja käytännöistä henkilöstön työkyvyn tukemisessa.

Hankkeessa huomioitiin miesvaltaisen (87,8 % miehiä) kone- ja metallituoteteollisuuden ikärakenne (keski-ikä 42,2 v) ja siihen liittyvät terveyden ja työkyvyn haasteet (matala fyysinen kunto, korkea työn fyysinen kuormittavuus, epäterveelliset elintavat). Hankkeen taustaviitekehyksenä oli Ilmarisen työkykytalomalli (Lundell ym. 2011). Keskeiset menetelmät tavoitteiden saavuttamiseksi hankkeessa olivat työkyvyn yksilötason arvioinnit ja niihin liittyvät yksilö- ja ryhmäpalauteet sekä työkyvyn osallistavat ryhmävalmennussessiot.

Valmennus toteutettiin ryhmätapaamisina, jolloin käsitys myös yhteisön yhdessä muodostetusta näkemyksestä tuli jaettua. Lisäksi hankkeessa tehtiin yrityskohtaiset työpistekartoitukset. Valmennuksen yhteydessä arvioitiin myös omaa liikunta-aktiivisuutta tukevia ympäristötekijöitä. Lisäksi tunnistettiin työssä olevia mahdollisuuksia sekä esteitä luovia tekijöitä. Arviointituloksia hyödynnettiin työhön ja työympäristöön liittyvien muutostarpeiden ja toimenpiteiden suunnittelussa ja toteuttamisessa. Ympäristössä tehtävien muutosten kautta nähtiin mahdollisena saavuttaa myös yksilötason tavoitteita ja siten parantaa hankkeen vaikuttavuutta.  

Valmennustapaamiset toteutettiin alkuvaiheessa noin 4 viikon välein ja myöhemmin kahden viikon välein. Viimeisen mikroyrityksen kanssa valmennukset pidettiin viikoittain, minkä ansiosta interventio oli huomattavasti intensiivisempi kuin harvakseltaan toteutettuna. Työkykyosion ajallinen kesto oli kaikkien valmennukseen osallistuneiden yritysten kanssa tunnin pituinen. Valmennukseen osallistuneiden kohdalla saatiin vajaalla puolella myönteisiä muutoksia terveyteen ja työkykyyn yhteydessä olevissa muuttujissa. Liikuntakäyttäytymisen myönteiset muutokset olivat pienempiä. Yrityksissä käynnistyi myös sisäisiä liikkumista tukevaan toimintaan liittyviä kehittämisprosesseja, kuten kuntosalin kunnostushanke ja erilaisten liikuntalajien kokeilu. Parhaimmat vaikutukset saavutettiin hankkeen loppuvaiheen yrityksissä valmennusmallin kehittyessä kokeilupilottien myötä.

Liikunta-aktiivisuuteen liittyvien yhteisöllisten hankkeiden, kuten TTV, yhteydessä on tärkeää ottaa huomioon sekä yksilö- että ympäristötekijät itsekontrolliin liittyvän käyttäytymisen saamiseksi automaattiseksi (ks. de Ridder ym. 2012) ja tällöin intervention keston tulisi olla riittävän pitkä. Yli kaksivuotisen TTV-hankkeen edetessä lisäsimme yrityskohtaisen valmennusintervention kestoa pilotti pilotilta päätyen viimeistä edeltävän yrityksen kanssa noin puolen vuoden pituiseen toimintamalliin. Työhyvinvointiin liittyvissä yhteisöllisissä kehittämishankkeissa ei ole mahdollisuutta eikä yleensä riittävää asiantuntemusta arvioida ja ottaa huomioon personallisuustekijöitä, mutta tietoisuus niiden mahdollisista vaikutuksista auttoi ymmärtämään ja saattoi selittää myös TTV-hankkeessa fyysisten muuttujien osalta saatuja tuloksia ja toimenpiteiden vaikuttavuutta.

Yksilön itsesäätelymekanismin kannalta tulee kuitenkin olla tavoitteena luoda interventio itsesäätelyä tukevaksi ja sitä ohjaavaksi esimerkiksi seuraavilla TTV-hankkeessa käytetyillä keinoilla:

  • liikunta-aktiivisuuden arvioinnilla
    • tavoitetason asettamisella konkreettiseksi, mitattavaksi, omien arvojen mukaiseksi ja itselle merkitykselliseksi
    • seurannalla sekä tavoitteiden ja käyttäytymisen välisen ristiriidan tunnistamiskeinoilla
    • toivotun käyttäytymisen suunnittelulla: milloin, missä ja miten toivottu käyttäytyminen toteutuu

Aikaisemmin Inzlicht ym. (2014) mukaan kuvattujen itsesäätelyä ja itsekontrollia tukevien keinojen, kuten tietoinen läsnäolo ja haasteellisten tilanteiden ennakointi, tulisi rakentaa jo projektisuunnitelmaan. Myös toistot tavan ja vaivattoman kontrollin aikaan saamiseksi ovat tärkeitä pitkäaikaisvaikutusten saavuttamiseksi, joten intervention intensiteetti ja kesto muutosprosessissa tulee olla riittävä, jotta toistojen kautta uusi käyttäytyminen muodostuu tavaksi.

Lähteet

Allen, M. & Laborde, S. 2014. The Role of Personality in Sport and Physical Activity. Current Directions in Psychological Science 23(6), 460. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: https://doi.org/10.1177%2F0963721414550705

Arvidson, E., Börjesson, M., Ahlborg Jr, G., Lindegård, A. & Jonsdottir, I. H. 2013. The level of leisure time physical activity is associated with work ability-a cross sectional and prospective study of health care workers. BMC Public Health, Vol 13(1), 1-6.

BBC. 2019. Work gyms ”lift mood and stress”. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: http://news.bbc.co.uk/2/hi/health/7785219.stm

Bouchard, C. & Shephard, R. J. 1994. Physical activity, fitness and health: The model and key concepts. Teoksessa: Physical activity, fitness and health. (toim.) Bouchard, C., Shephard, R.J. & Stephens, T. International Proceedings and Consensus Statement. Human Kinetics, Champaign, Illinois. 77-78.

Bryan A. D., Nilsson, R., Tompkins, S. A., Magnan, R. E., Marcus, B. H. & Hutchinson, K. E. 2011. The Big Picture of Individual differences in Physical Activity Behavior Change: A Transdisciplinary Approach. Psychol Sport Exerc. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: doi:10.1016/j.psychsport.2010.05.002

Danquah, I. H., Pedersen, E. S. L., Petersen, C.B., Aadahl, M., Holtermann, A., Tolstrup, J. S. 2018. Estimated impact of replacing sitting with standing at work on indicators of body composition: Cross-sectional and longitudinal findings using isotemporal substitution analysis on data from the Take a Stand! study. PLoS ONE 13(6): e0198000. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0198000

Dejoy, D. M., Wilson, M. G., Goetzel, R. Z., Ozminkowski, R. J., Wang, S., Baker, K. M., Bowen, H. M. & Tully, K. J. 2008. Development of the Environmental Assessment Tool (EAT) to measure organizational physical and social support for worksite obesity prevention programs. Journal of occupational and environmental medicine. 50(2), 126-37.

Fransson, E. I., Heikkilä, K., Nyberg, S. T., Zins, M., Westerlund, H., Westerholm, P., Väänänen, A., Virtanen, M., Vahtera, J., Theorell, T., Suominen, S., Singh-Manoux, A, Siegrist, J., Sabia, S., Rugulies, R., Pentti, J., Oksanen, T., Nordin, M., Nielsen, M. L., Marmot, M. G., Magnusson Hanson, L.L., Madsen, I.E., Lunau, T., Leineweber, C., Kumari, M., Kouvonen, A., Koskinen, A., Koskenvuo, M., Knutsson, A., Kittel, F., Jöckel, K. H., Joensuu, M., Houtman, I. L., Hooftman, W.E., Goldberg, M., Geuskens, G.A., Ferrie, J. E., Erbel, R., Dragano, N., De Bacquer, D., Clays, E., Casini, A., Burr, H., Borritz, M., Bonenfant, S., Bjorner, J. B., Alfredsson, L., Hamer, M., Batty, G. D. &, Kivimäki M. 2012. Job Strain as a Risk Factor for Leisure-Time Physical Inactivity: An Individual-Participant Meta-Analysis of Up to 170,000 Men and Women. American Journal of Epidemiology. 176(12), 1078-1089.

Gillebaart, M. 2018. The Operational’ Definition of Self-Control. Frontiers in Psychology, 9, 1231. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fpsyg.2018.01231

Gillebaart, M., & Adriaanse, M. A. 2017. Self-control Predicts Exercise Behavior by Force of Habit, a Conceptual Replication of Adriaanse et al. 2014. Frontiers in psychology, 8, 190. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: doi:10.3389/fpsyg.2017.00190

Gillebaart, M. & de Ridder D. 2015. Effortless Self‐Control: A Novel Perspective on Response Conflict Strategies in Trait Self‐Control, Social and Personality Psychology Compass. 9, 88–99. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: doi: 10.1111/spc3.12160

Hallman, D. M., Jørgensen, M. B., Holtermann, A. 2017. On the health paradox of occupational and leisure-time physical activity using objective measurements: Effects on autonomic imbalance. PLoS ONE 12(5): e0177042. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0177042

Inzlicht, M., Legault, L., & Teper, R. 2014. Exploring the Mechanisms of Self-Control Improvement. Current Directions in Psychological Science. 23(4), 302-307. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: https://doi.org/10.1177/0963721414534256

Jakobsen, M. D., Sundstrup, E., Brandt, M., Jay, K., Aagaard, P., & Andersen, L. L. 2015. Physical exercise at the workplace prevents deterioration of work ability among healthcare workers: cluster randomized controlled trial. BMC public health. 15, 1174. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: doi:10.1186/s12889-015-2448-0

Kern, M.L., Reynolds, C. S. & Firedman, H. S. 2010. Predictors of Physical Activity Patterns Across Adulthood: A Growth Curve Analysis. Personality and Social Psychology Bulletin 36(8), 1058.1072. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: https://doi.org/10.1177/0146167210374834

Laitinen, J., Turpeinen, M., Korkiakangas, E., Kaksonen, T., Oksanen, T., Salmi, A., Lusa, S., Ahola, S. & Promo@Work-konsortio. 2018. Mars matkalle! – Terveyttä työpaikoille. Työterveyslaitos. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: https://www.ttl.fi/wp-content/uploads/2018/11/Terveyden-edist%C3%A4misen-suositukset-ty%C3%B6paikoille_sivuttain_TULOSTUS.pdf

Lundell, S., Tuominen, E., Hussi, T., Klemola, S., Lehto, E., Mäkinen, E., Oldenbourg, R., Saarelma-Thiel, T. & Ilmarinen, J. 2011. Ikävoimaa työhön. Helsinki: Työterveyslaitos.

Molden, D. C., Hui, M.H. & Scholer A. A. 2018. What limits self-control? Teoksessa de Ridder, D., Adriaanse, M. & Fujita K. (toim.) The Routledge International Handbook of Self-Control in Health and Well-Being. Routledge. Taylor & Francis Group, 129-142.

de Ridder, D. T. D., Lensvelt-Mulders, G., Finkenauer, C., Stock F. M. & Baumeister, R. F. 2012. Taking Stock of Self-Control: A Meta-Analysis of How Trait Self-Control Relates to a Wide Range of Behaviors. Personality and Social Psychology Review. 16(1), 76–99. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: doi: 10.1177/1088868311418749

Rutanen, R. 2017. Physical Exercise, Work Ability and Quality of Life in Middle-aged Women Short- and long-term effects of a randomized controlled intervention. Acta Electronica Universitatis Tamperensis 1782. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa:
http://urn.fi/URN:ISBN:978-952-03-0441-6

Sjögren, T. 2006. Effectiveness of a workplace physical exercise intervention on the functioning, work ability, and subjective well-being of office workers: a cluster randomised controlled cross-over trial with a one-year follow-up. University of Jyväskylä. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: http://urn.fi/URN:ISBN:951-39-2659-1

Smith, L., McCourt, Sawyer, A. ym. 2016. A review of occupational physical activity and sedentary behaviour correlates. Occupational Medicine. 66(3), 185–92. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa:  https://doi.org/10.1093/occmed/kqv164

Straker, L., Mathiassen, S. E. & Holtermann, A. 2018. The ‘Goldilocks Principle’: designing physical activity at work to be ‘just right’ for promoting health. British Journal of Sports Medicine. 52 (13), 818-819.

Sutin, A. R., Stephan, Y., Luchetti, M., Artese, A., Oshio, A. & Teracciano, A.  2016. The Five-Factor Model of Personality and Physical Inactivity: A Meta-Analysis of 16 Samples. Journal of Research in Personality. 63, 22–28. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: doi:10.1016/j.jrp.2016.05.00

Tangney, J. P., Baumeister, R. F. & Boone, A. L. 2004. High self-control predicts good adjustment, less pathology, better grades, and interpersonal success. Journal of Personality. 72, 271-322. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: doi: 10.1111/j.0022-3506.2004.00263.x

Tavares, L. S., Plotnikoff, R. C. & Loucaides, C. 2009. Social-cognitive theories for predicting physical activity behaviours of employed women with and without young children.  Psychology, Health & Medicine.14(2), 129-142. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: https://doi.org/10.1080/13548500802270356

Tougas, M. E., Hayden, J. A., McGrath, P. J., Huguet, A., & Rozario, S. 2015. A Systematic Review Exploring the Social Cognitive Theory of Self-Regulation as a Framework for Chronic Health Condition Interventions. PloS one, 10(8), e0134977. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: doi:10.1371/journal.pone.0134977

Tuomi, K., Vanhala, S., Nykyri, E, & Janhonen, M. 2004. Organizational practices, work demands and the well-being of employees: a follow-up study in the metal industry and retail traid. Occupational Medicine. 54(2), 115-121.

Väänänen, I. & Harmokivi-Saloranta, P. 2017. Working capacity and productivity training. Teoksessa Well-being and Regenerative Growth Annual Review 2017. Peltonen, K. (toim.) The Publication Series of Lahti University of Applied Sciences, 35, 110-114. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: http://urn.fi/URN:ISBN:978-951-827-280-2

Väänänen, I., Harmokivi-Saloranta, P., Kukkurainen, M. L., Mikkola, A., Romo A. & Varajärvi, S. 2018. Työkykyä ja tuottavuutta metallialalle. Teoksessa: Hyvinvointi ja uudistava kasvu: painoalan kokoomajulkaisu 2018. Peltonen, K. & Kouvo, H. (toim.) Lahden ammattikorkeakoulun julkaisusarja, Lahden ammattikorkeakoulu. Grano Oy, Lahti. 42, 111-116. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: http://urn.fi/URN:ISBN:978-951-827-292-5

Watanabe, K., Kawakami, N., Otsuka, Y. & Inoue, S. 2018. Associations among workplace environment, self-regulation, and domain-specific physical activities among white-collar workers: a multilevel longitudinal study. The international journal of behavioral nutrition and physical activity. 15(1), 47. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: doi:10.1186/s12966-018-0681-5

Wilson, K. E. & Dishman, R. K. 2015. Personality and physical activity: A systematic review and meta-analysis. Personality and Individual differences. 72, 230-242.  [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: doi.org/10.1016/j.paid.2014.08.023

Young, M. D., Plotnikoff, R. C. & Collins, C. E., Callister, R. & Morgan, P. J. 2014. Social cognitive theory and physical activity: a systematic review and meta-analysis. Obesity Reviews, 15(12), 983-985. [Viitattu 27.2.2019]. Saatavissa: doi: 10.1111/obr.12225

Kirjoittaja

TtT, esh Marja Leena Kukkurainen toimi LAMKissa tuntiopettajana ja TTV -hankkeessa asiantuntijana

FT, LitL Ilkka Väänänen toimii LAMKissa erikoistutkijana ja projektipäällikkönä

Artikkelikuva: https://pxhere.com/en/photo/1437973 (CC0)

Julkaistu 11.3.2019

Viittausohje

Kukkurainen, M. L. & Väänänen, I. 2019. Liikunta-aktiivisuuden parantamisen mahdollisuudet yksilön ja työympäristön näkökulmasta. LAMK RDI Journal. [Viitattu ja pvm]. Saatavissa: http://www.lamkpub.fi/2019/03/11/liikunta-aktiivisuuden-parantamisen-mahdollisuudet-yksilon-ja-tyoympariston-nakokulmasta/

Opettajuuden muutokset ammattikorkeakouluissa

Artikkelissa pohditaan ammattikorkeakoulun opettajuuden muutosta tutkimalla eri muutostekijöitä ammattikorkeakoulujen perustamisesta tähän päivään. Pohdinnan tarkoituksena on kirjoittajan halu kehittää työtään opettajien esimiehenä ymmärtämällä paremmin opettajuuden muutoskaarta ja sitä kautta kyetä paremmin valmistautua tulevaisuuteen.

Kirjoittaja: Tapani Heikkilä

Muutokset koulutuksessa, ikäluokissa ja opiskelijarakenteessa

Ammattikorkeakoulut synnytettiin aikoinaan vastaamaan kasvaneeseen koulutuskysyntään. 1980-luvulla ylioppilaiden määrä oli kasvanut 1970-luvun alun noin 20 000:sta 1980-luvun lopun noin 32.000:een (Tilastokeskus 2018). Ylioppilaille ei riittänyt koulualoituspaikkoja ja monet suuntasivatkin ammattiopistoon ja sen käytyään hakivat uudelleen opiskelupaikkaa yliopistosta. Samaan aikaan nopea teknologinen kehitys ja kansainvälistyminen lisäsivät valtakunnallista koulutustarvetta. Ensimmäiset ammattikorkeakoulut aloittivat kokeiluina vuonna 1991 ja ensimmäiset toimiluvat myönnettiin vuonna 1996.

Ammattikorkeakouluihin valittavien AMK-opiskelijoiden määrää nostettiin 2000–luvun ensimmäisellä vuosikymmenellä lukemasta 32.881 (2001) lukemaan 36.399 (2010). Samaan aikaan aloitettiin myös ylemmän AMK-tutkinnon koulutus. AMK-tutkinto-opiskelijoiden sisäänottoa kasvatettiin siis yli 10 % ja kaikkien opiskelijoiden yhteismäärää noin 19 % (Vipunen 2018). Aloituspaikkoja leikattiin tuntuvasti vuonna 2012, mutta vuosikymmenen alun suuret opiskelijamäärät ovat heijastuneet toimintaan.

Samalla ylioppilastutkinnon suorittaneiden osuus ammattikorkeakouluopiskelijoista on pudonnut. Vuonna 2010 aloittaneista Lahden ammattikorkeakoulun opiskelijoista ylioppilaita oli 75 % ja vuonna 2016 aloittaneista ylioppilaiden osuus oli enää 66 %. Sosiaali- ja terveysalalla pudotus on ollut peräti 15 prosenttiyksikköä (Vipunen 2018). Kaiken kaikkiaan ammattikorkeakoulun aloittavien opiskelijoiden määrä ja taustakoulutus toimivat merkittävänä osatekijänä tutkittaessa amk- kentän muutosta ja opettajuuden muutosta siinä mukana.

Eräs merkittävä osatekijä tutkittaessa niin oppimisen kuin opettajuudenkin muutosta vuosikymmenten aikana liittyy korkeakoulupedagogiikan ja vanhan opistopedagogiikan eroihin. Korkeakoulupedagogiikalle tyypillinen piirre on opintojen valinnaisuus. Korkeakouluopiskelussa päävastuu opiskelusta on opiskelijalla itsellään ja vain opiskelija voi päättää oman etenemisrytminsä, opintojen tarkemman sisällön ja haluaako ylipäätään opiskella. (Laakkonen 2003)

Osakeyhtiö ja rahoitusmalli

Ammattikorkeakoululain mukaan ammattikorkeakoulutoiminta edellyttää valtioneuvoston myöntämää toimilupaa. Lain seitsemännen pykälän mukaan toimiluvan hakijalla on ”toiminnan laatu, vaikuttavuus ja tehokkuus huomioon ottaen taloudelliset ja toiminnalliset edellytykset 4 §:n mukaisten tehtävien asianmukaiseen järjestämiseen” (Ammattikorkekaoululaki 932/2014).

Koululla tulee siis olla taloudelliset edellytykset kunnossa, jotta toimilupa ylipäätään on myönnettävissä. Tästä päästään toiseen opetustyöhön vaikuttaneeseen olosuhdetekijään eli rahoitusmalliin.

Perinteinen rahoitusmalli perustui valtionosuusjärjestelmään kuten julkistalous yleisemminkin. Esimerkiksi Lahden alueella katsottiin tarvittavan tietyn kokoinen ammattikorkeakoulu ja sen ylläpito maksaa tietyn rahan vuodessa. Rahoittajan rahoituspäätös ei perustunut esimerkiksi tutkintojen määrään vaan ennakoitavien kustannusten – opetuksen ja muun toiminnan palkat, kiinteistökustannukset, järjestelmät ja koneet jne. – määrään.

Vuonna 2014 tämä muuttui, eli valtaosa rahoituksesta tulikin tutkinnoista sekä opintojen etenemisestä (55 op lukuvuodessa saavuttaneista). Tällä hetkellä tutkinnot tuovat 40 % rahoituksesta ja eteneminen 23 %. Seuraavaan rahoitusmalliin on ehdotettu tutkintojen osuudeksi peräti 56 %, mutta opintojen etenemisen mittari jäisi pois. (OKM 2018, 16)

Samaan aikaan koko rahoituspotti on laskenut viidenneksen vuodesta 2012. Vuosina 2015 – 2017 rahoitus on vähentynyt 41 miljoonaa euroa. (Arene 2017) Tämä on lisännyt opettajan työhön muutospainetta.

TKI ja aluekehitys

TKI-volyymin iso loikka on otettu viimeisen neljän vuoden aikana ulkoisen rahoituksen kasvettua vuoden 2015 noin 2,1 milj. eurosta tämän vuoden ennusteen mukaiseen reiluun 5 milj. euroon LAMKissa (LAMK 2018a). Tämä 150 % kasvu ei tietenkään ole yksinomaan opettajien työtä, mutta kyllä opettajienkin tekemä TKI-volyymi on kasvanut. Pelkästään tekniikan alalla ollaan vuoden 2019 työaikasuunnitelmiin budjetoimassa noin 9600 h TKI-työtä. Vastaava luku vuoden 2016 suunnitelmissa oli 2158 h (LAMK 2018b). Opettajien tekemä TKI-työn määrä on tekniikan alalla siis kolmessa vuodessa lähes viisinkertaistunut.

Hanketyön lisääntyminen muuttaa koko opettajuuden ja pedagogisen ajattelun identiteettiä. Metropolia ammattikorkeakoulussa tehdyn henkilöstökyselyn perusteella opettajat usein pohtivat, toimiiko hankkeessa opettaja vai asiantuntija. Joskus hankkeen koetaan jopa häiritsevän opetusta, vaikka hankesuunnitelma on laadittu nimenomaan siltä pohjalta, että opintojakso integroidaan hankkeeseen ja opiskelijat toimivat ikään kuin hankkeen koekaniineina. (Mannila & Heiskanen 2014, 47-48)

Aluekehitystä tukevaa yritysyhteistyötä on useilla aloilla tehty jo ammattikorkeakoulun alkupäivistä alkaen. Selkeänä esimerkkinä sosiaali- ja terveysala, missä todellisessa työympäristössä suoritettava harjoittelu on oleellinen osa koko tutkintoa. Myös esimerkiksi tekniikan alan konetekniikan koulutusvastuussa on mekatroniikan opintojen runko hyvin pitkälti perustunut projektioppimiseen ja tässä yritysprojektit ovat olleet keskeinen osa kokonaisuutta. Takavuosien projektioppimisessa on kuitenkin käytetty varsin selkeää ja koko opiskelijaryhmälle yhtenäistä mallia. Todellisia yritysyhteistyökumppaneita on ollut varsin niukasti ja heidän roolinsa on ollut enemmän asioita esittelevä ja työelämän faktoja avaava kuin opiskelijan kokonaisvaltaista ammatillista kasvua tukeva.

Tämän päivän mallissa haetaan syvällisempää yhteistyötä. Hyvinä esimerkkeinä LAMKin konetekniikan yhteistyö Rauten, Orferin, Alten Finlandin ja SEW-Eurodriven kanssa. Sen yksityiskohtaisemmin caseja avaamatta todettakoon yleisellä tasolla, että näissä yritykset antavat omia järjestelmiään / laitteitaan käyttöömme, osallistuvat omalta osaltaan opetustapahtumaan ja joissain tapauksissa myös arviointiin. Tämä tuo opettajuuteen lisävaatimuksen toimimisesta tiiviissä yhteistyössä ei vain opettajakollegoiden kanssa vaan täysin koulun ulkopuolisen toimijan kanssa. Yhtenä esimerkkinä haasteesta ovat esimerkiksi aikataulut. Koulumaailmassa on totuttu tiettyyn rytmitykseen esimerkiksi lukujärjestystyön osalta. Tämän päivän yritykset myös toivovat lisää yhteistyötä. Ammattikorkeakoulun toivotaan olevan vahvemmin mukana työmenetelmien ja osaamisen kehittämisessä (Vanhanen-Nuutinen ym. 2012).

Yksilölliset opintopolut

Seuraavaksi asiaksi osana suurta opettajuuden kokonaismuutosta nostetaan opiskelijoiden yksilölliset valintamahdollisuudet niin opintojen sisällön kuin etenemisenkin suhteen. Itse en ole koskaan opiskellut ammattikorkeakoulussa vaan juuri amk -aikaa edeltävässä opistomaailmassa. Koulun alkaessa olimme varsin homogeeninen joukko, etenimme tasatahtiin yhtä putkea ja valmistuttuamme olimme edelleen hyvin homogeeninen joukko. Valinnan mahdollisuuksia ei juuri ollut ja kaikki oli selkeästi ja etukäteen aikataulutettua.

Nyt aloittavien opiskelijoiden joukko on jo pelkästään koulutustaustaltaan huomattavasti entistä heterogeenisempaa. Osaamisen perustaso vaihtelee myös rajusti esimerkiksi matematiikan ja kielien osalta. Esimerkkinä ruotsin kieli, missä kuluvana syksynä ohjattiin valmentavalle peruskurssille 62 % aloittaneista opiskelijoista. Myös motivaatiotasot vaihtelevat mihin vaikuttaa alussa mainittu aloituspaikkojen määrä suhteessa ikäluokkiin sekä yleinen valinnan vapauden kulttuuri. Vetovoima esimerkiksi joissain tekniikan koulutusvastuissa on todella alhainen, mikä ei voi olla näkymättä opiskelijoiden motivaatiotasossa.

Toinen yksilöllisiä polkuja korostava yksityiskohta on opiskelijoiden työssäkäynti opiskeluaikana. Esimerkiksi tekniikan alalla työssä käyvien opiskelijoiden osuus on kasvanut vuodesta 2007 vuoteen 2016 suhteellisesti 70 % (2553 →4341 kpl) (Tilastokeskus 2018). Oman kokemukseni mukaan me 90-luvun alussa opistossa opiskelleet emme harvaa poikkeusta lukuun ottamatta lomien ulkopuolella juurikaan töissä käyneet. Tämä muutos aiheuttaa opettajille kahdenlaisia haasteita. Yksi jo pidempään näkyvissä ollut haaste liittyy opintojen aikatauluttamiseen eli kun opettaja tai muu opiskelijaryhmä järjestää jotain, ei aika välttämättä kaikille sovi työesteiden vuoksi. Kun samaan aikaan edellisessä osiossa mainittu yritysyhteistyön lisääntyminen vaikeuttaa aikataulujen ennakointia ja aiheuttaa helposti viime hetken muutoksia on yhtälö todella vaikea ratkaista.

Toinen uusi asia on työn opinnollistaminen. Perinteisen mallin mukaan opettaja hoiti tuntinsa ja arvioi opiskelijan osaamisen omaan opetukseensa liittyvän tentin tai harjoitustyön perusteella. Osaamisperusteinen opetussuunnitelma sekä opiskelijoiden lisääntynyt työssä käynti on tuonut opettajalle lisää työkaluja opiskelijan arviointiin. Haasteena tässä on se, etteivät kaikki opettajat ole osanneet näitä työkaluja hyödyntää – osittain ajankäytöllisistä syistä, osittain oman identiteetin kadottamisen pelossa. Voinko arvioida jotain, mitä en ole itse opettanut?

Toimintaympäristön tekninen muutos

Poliittisen ohjauksen, lisääntyneen hanke- ja yritysyhteistyön sekä opiskelijakentän heterogenisoitumisen lisäksi opettajan työtä ja työn sisällön muutosta haastaa myös toimintaympäristön tekninen ja hallinnollinen muutos. Tarkoitan tällä opiskelijarajapintatyöskentelyyn suoraan tai välillisesti vaikuttavia asioita sekä työtä, mikä ei suoraan liity opiskelijan osaamistason kasvattamiseen.

Syksyllä 2018 on Lahden ammattikorkeakoulussa noussut hyvinkin päivänpolttavaksi puheenaiheeksi opiskelun ja opiskelun tukitoimintojen tilat. Tämä on luonnollista näin uuden Mukkulankadun kampuksen käyttöönottovaiheessa. Tämän kirjoituksen tarkoituksena ei ole ottaa kantaa tilojen toimivuuteen millään lailla, mutta kaksi muutosta uudet tilat ainakin toistaiseksi tuovat: opetustilojen ja etenkin perinteisten opetusluokkien määrä pienenee huomattavasti sekä opettajilla ja opettajatiimeillä ei ole enää ns. omia huoneita.

Opetustilojen määrän vähenemiseen on jo varauduttu lähiopetuksen määrän vähenemisellä. Kymmenen vuotta sitten kun itse aloitin LAMK-uraani liiketalouden alan opettajana, käytettiin päiväryhmälle lukkaroinnissa yleisesti laskentakaavaa 1 h lukujärjestysvarausta yhtä opintopistettä kohti 14 viikon ajanjaksolle. Mikäli toteutus vedettiin yhden 7 viikon periodin aikana, tuplattiin tuntimäärä. Tämä piti sekä opiskelijaryhmän että opettajan kalenterit täytenä. Nyt kun katsoo tavallisen päiväryhmän lukujärjestyksiä, saattaa ryhmälle olla lukkaroituna 10 – 15 h lähiopetusta viikossa. Tilojen teoreettisesta maksimikapasiteetista ei ole tarkkaa laskelmaa, mutta karkeat laskelmat antavat mahdollisuuden noin 20-25 viikkotuntiin.

Tiloja on vapautettu nyt ns. juustohöyläperiaatteella eli vähentämällä tasaisesti kaikilta. Koska sekä verkkotutkinnot että monimuototutkinnot vaikuttavat melko vetovoimaisilta olisi tilaa kenties syytä vapauttaa mieluummin niin, että karkealla jaolla joka toinen ryhmä on lähimuotoinen ja joka toinen verkko- tai monimuotoinen. Näin lähiryhmän kontaktia voisi nykyisestä itse asiassa lisätä tilakapasiteetin silti riittäessä.

Lisätään verkko- ja etäopiskelua kuinka tahansa, tuo tämä muutoksen opettajan työnkuvaan. Perinteisen mallin mukaan opettajat tapasivat opiskelijoita säännöllisesti ja usein tunsivat nämä kohtuullisen hyvinkin – sosiaalinen kontakti luo turvallisuutta. Kontaktin väheneminen muuttaa tämän liitoksen laatua.

Ennen Mukkulankadulle muuttoa opettajilla oli omat työpisteet, joista heidät kohtuullisesti tavoitti niin yksilöinä kuin usein tiiminäkin. Näin ainakin Ståhlberginkadun, Kannaksenkadun ja Hoitajankadun toimipisteissä. Tällöin opiskelijat löysivät opettajat melko helposti. Lisäksi tiimihuoneissa syntyi spontaania keskustelua ja asiat saatiin selvitettyä mieleen juolahtaessa. En ota kantaa siihen, onko nykymalli parempi tai huonompi. totean sen vaan olevan erilainen ja vaativan opettajilta lisäpohdintaa muutoksessa.

Perinteisen mallin mukaan opiskeltaessa ryhmän opiskelijat eivät välttämättä ilmoittautuneet toteutuksille lainkaan vaan katsoivat puhtaasti lukujärjestyksistä mihin aikaan ja mihin tilaan he kulkeutuvat paikalle. Tarkempi sisältö paljastui sitten opetuksen edistyessä. Tämä oli siis aikana ennen yksilöllisiä polkuja, ennen osaamisperusteisuutta ja ennen valinnan vapautta. Nykymallissa opiskelija siis etenee yksilöllisesti ja valitsee runsaasta kokonaistarjonnasta itselleen sopivan paketin. Tämä tarkoittaa, että niin opintojaksojen (OPSissa) kuin toteutussuunnitelmien (aktiivisessa opetustarjonnassa) tulee täyttää tietyt informatiiviset kriteerit. Tämän informaation avulla opiskelija löytää ne itseään kiinnostavat toteutukset ja pääsee vertaamaan omaa esim. työelämässä hankittua osaamistaan opintojakson osaamistavoitteisiin. Tämän informaation laadusta ja määrästä vastaa kyseisen toteutuksen opettaja tai opettajatiimi.

Yllä esitetty toimii yhtenä esimerkkinä siitä, että opettajan työn sisältöön on tullut enemmän huolehdittavia yksityiskohtia. Jonkun mielestä työtä on tullut lisää, toisen mielestä työmäärä sinänsä ei ole lisääntynyt, mutta yhdenmukaisuuden, yhteisten aikataulujen ja yhdessä käytettävien järjestelmien virrassa varsin monien on tullut opetella jotain uutta. Kaiken kaikkiaan opettaja on enemmän vastuussa kokonaisuuksista – oikeastaan vähän kaikesta mikä opiskelijalle näkyy – ja tämä on yhtenä detaljina mukana opettajan työn muutoksessa.

Opettajaidentiteetin muutos

Perinteinen ammattiopettajamalli on ollut hyvin substanssikeskeinen. Opettajan osaaminen liittyy enemmän tausta-ammatin osaamiseen kuin nuorten ohjaamiseen tai pedagogisen ajattelun kehittämiseen (Kaljonen 2014). Tämä perustuu pyrkimykseen luoda autenttinen linkki työelämän ja koulun väliin. Opettajan tulee kyetä oman kokemuksen ja ammatillisen osaamisen kautta osoittamaan, mikä on ammatillisen osaamisen kannalta kaikkein merkittävintä. Ammatillinen opettaja haluaa kuulua alansa huippuihin ja toimia luotettavana kumppanina työelämälle (Kaljonen 2014).

Ammattikorkeakoulu-uudistuksen myötä haettiin toimintaan enemmän monialaisuutta. Tavoitteena on ollut tarjota eri alojen opiskelijoille enemmän mahdollisuuksia valita opintoja toisten alojen tarjonnasta. Eri alojen opettajat, jotka ovat valmistuneet perinteisestä sairaanhoito-oppilaitoksesta tai teknillisestä oppilaitoksesta, eivät omaa kokemusperäistä osaamista ohjata opiskelijoita muiden alojen opintoihin. (Laukia 2006)

Perinteisessä mallissa opettaja piti hyvänä opetuksena perehtymistä alan viimeiseen tutkimukseen. Tähän myös resurssoitiin voimakkaasti ja oikeastaan kaikki muu toiminta oli muun henkilökunnan vastuulla. Opettajalla ei ollut hallinnollisia tehtäviä, mutta ennen kaikkea opettaja ei ollut vastuussa opiskelijoiden keskeyttämisestä tai ylipäätään heidän mielialastaan. Tämä näkyy myös keskeyttäneiden määrässä eli esimerkiksi vuosien 1992-2001 välillä aloittaneiden LAMKin tekniikan alan opiskelijoista valmistui 50,2 % (1048 / 2088) eli käytännössä puolet keskeytti (LAMK 2018b). Lukemat ovat edelleen samat.

Tämä siis aikana jolloin opiskelijat kuitenkin kävivät vähemmän töissä ja opiskelijoiden suhteellinen määrä ikäluokasta oli nykyistä pienempi. Korkean keskeytysasteen voidaan siis katsoa pitkälti johtuneen ohjauksen puutteesta. Kaikki opettajakontaktit olivat enemmänkin silkkaa substanssiopetusta. Nyt kun rahoitus perustuukin tutkintomääriin eikä aloittaneiden opiskelijoiden määrään, ei vastaaviin keskeytysprosentteihin ole enää varaa vaan keskeyttäneiden määrää tavoitellaan alennettavaksi. Ja tämä siis nykyisillä resursseilla, nykyisessä toimintaympäristössä ja tämän hetkisellä lähtötasolla.

Tutkimusten perusteella ammattikorkeakoulujen lehtorit kokevat ison osan muutoksista tulleen hyökyaallon lailla. Samaan aikaan monet toimintatavat ja järjestelmät pohjautuvat perinteisiin malleihin. Tällaisia ovat opetussuunnitelmat, työaikasuunnittelu (TAS) ja lukujärjestyssuunnittelu. Kuilu hierarkkisen ja pitkäjänteisen suunnittelun sekä hektisen ja päivittäismuutoksia sisältävän todellisuuden välillä näyttää vain kasvavan. (Mäki ym. 2012)

Opettajan osaamisjakauma

Pedagoginen muutos vuosikymmenten aikana on vienyt opettajaa kohti oppimisen ohjaajaa työelämäperustaisilla opintojaksoilla. Näiltä opintojaksoilta odotetaan laajojen kokonaisuuksien ja syy-yhteyksien oppimista sekä monialaisuutta. Näille opintojaksoille on hyvin haastavaa allokoida resurssia jonkin tietyn erityisosaamisen kautta. Näin pelkkä kapea-alainen oman oppiaineen hallinta ei riitä vaan opettajalla tulee olla yleiskäsitys laajemmasta kokonaisuudesta. (Auvinen 2004)

Sama asia voidaan kertoa myös vaadittavan osaamisjakauman kautta. Jaan tässä opettajan osaamisen neljään vaadittavaan osaamisalueeseen:

  1. Substanssiosaaminen
  2. Pedagoginen osaaminen
  3. Työyhteisöosaaminen
  4. Sosiaalinen osaaminen

Substanssiosaamisella tarkoitetaan oman alan osaamista eli kuinka syvällisesti esim. rahoituksen opettaja tuntee oman alueensa ja kuinka suvereenisti näitä asioita itse pyörittää. Pedagoginen osaaminen liittyy opettajan kykyyn käyttää eri opetusmenetelmiä ja taitoon saada opiskelijat oppimaan esim. digitaalisuutta hyväksi käyttäen. Tähän liittyy myös opiskelijan ohjaaminen eli tutorointi. Työyhteisöosaaminen sisältää tiedot ja taidot pärjätä sujuvasti omassa työympäristössään ja suorittaa eri tehtäviä oikein ja aikataulussa. Tällaisia tehtäviä ovat monet opetusta tukevat työt kuten toteutussuunnitelmien laatiminen, tilavarausten teko ja arviointiaikataulut. Sosiaalinen osaaminen taas näkyy opettajan kykynä tehdä yhteistyötä niin koulun sisällä kuin ulkopuolisten toimijoidenkin kanssa.

Historian peilikuvassa substanssiosaaminen on ollut todella hallitsevassa asemassa. Pedagogista osaamista on toki aina tarvittu, mutta huomattavasti kapea-alaisemmin kuin tänä päivänä. Työyhteisöosaaminen on saanut olla hyvin kapealla tasolla, koska tehtävävastuuta on jaettu eri tavalla kuin nyt eikä sosiaalisen osaamisenkaan tarve ole samaa tasoa kuin tänä päivänä, koska opetustehtävät on valtaosaltaan tehty yksin.

Ihminen kehittyy ja kykenee kasvattamaan osaamisen kokonaispakettiaan. Jokaisen osaamiskokonaisuus sisältää kuitenkin rajat ja ennen kaikkea kokonaisosaamisen kehittyminen tapahtuu ennemmin hitaammin kuin nopeammin. Näin ollen, koska osaamisten 2-4 merkitys on tämän artikkelin perusteella kasvanut, voidaan pohtia voiko substanssiosaamisen merkitys enää vastata perinteistä mallia vai pitäisikö sitä osuutta pienentää joko yksilö- tai vähintään tiimitasolla?

Tulevaisuus

Ammattikorkeakoulujen tulevaisuudesta ja koulujen tulevaisuuskuvista on esitetty monenlaisia skenaarioita. Yksi mielenkiintoinen pään avaus tuli joulukuun 2018 alussa Supercell –yhtiöltä. Yrityksen perustamassa koulussa päämääränä on yhden osaamistason kasvattaminen vallankumouksellisin menetelmin: opettajia ei ole, luokkia ei ole, oppikirjoja ei ole. Koulu on tavallaan aina auki ilman lukujärjestyksiä ja koko oppiminen perustuu todellisten ongelmien ratkaisuun ryhmätyönä. Mielenkiinnolla jäämme odottamaan, tuleeko tämä vaikuttamaan ammattikorkeakoulujen toimintatapoihin. (Valkama & Salokorpi 2018)

Tulevaisuuden kannalta tärkeä tekijä on pedagogiikan johtaminen. Omassa tutkimuksessaan Marjo Kyllönen jakaa koulut lamaantuviksi kouluiksi sekä markkinoiden kouluiksi. Lamaantuvissa kouluissa johtaminen on keskusjohtoista, resursseja lasketaan tiukkojen raamitusten pohjalta ja työn oheistoiminnat kuormittavat raskaasti. Markkinoiden koulussa johtaminen tapahtuu jalkautettuna toimintana lopullisten tulostavoitteiden kautta. Opettajat toimivat hyvin yrittäjämäisesti omaa palveluaan tarjoten. (Kyllönen 2011)

Tässä artikkelissa esitettyjen seikkojen pohjalta voimme tehdä kohtuullisen luotettavia päätelmiä siitä, mihin suuntaan opetustyö on menossa tai vähintään siitä mihin suuntaan se ei ole menossa. Listataan tähän muutama faktana pidettävä detalji

  • Ammattikorkeakoulutukseen suunnattu kokonaisrahoitus ei ole merkittävästi kasvamassa
  • Koulun saama perusrahoitus tai ainakin merkittävä osa sitä perustuu tutkintojen määrään
  • Aloituspaikkojen määrä ei ole merkittävästi pienenemässä – osaamistarve on pikemminkin kasvamassa kuin vähenemässä
  • Koulun aloittavien opiskelijoiden lähtötaso heterogenisoituu edelleen, tai ainakaan se ei palaa homogeenisemmaksi
  • Opettajan osaamisvaatimukset – yksilö- tai tiimitasolla – laajenevat edelleen tasaisemmin eri osaamisalueiden kesken kasvavan yksilöohjauksen, lisääntyvän aluekehitystyön sekä hallinnollisten vastuiden myötä

Nämä ovat tosiasioita, joista kaikki eivät ole toivottuja. Yksittäisinä toimijoina me emme tälle kokonaisuudelle oikein voi mitään. Mitä tämä tarkoittaa opettajan työn sisällön kannalta? Mitä tämä tarkoittaa ammattiopettajan identiteetin näkökulmasta?

Johtopäätökset

Ammattikorkeakoulun opettajuuden muutos substanssidetaljien toistajasta kohti kokonaisvaltaista opiskelijan ammatillisen osaamisen kehittäjää jatkuu edelleen. Muutosta johdettaessa asiaa voi viedä eteenpäin kahdella eri vaihtoehtoisella tavalla:

  1. Muutos liitetään jokaisen opettajan henkilökohtaiseen kehitysohjelmaan ja jokaisen työaikaa kohdistetaan enemmän yleisohjaukseen kuin ennen
  2. Opettajatiimeissä yleisohjaamista kohdistetaan joillekin toimijoille enemmän. Näin koko koulutuksen budjetista entistä laajempi osa suunnataan tutorointiin tai vastaavaan toimintaan, mutta välttämättä muutos ei koske kaikkia opettajia ainakaan suoraan.

Ammattikorkeakoulun suunnatessa resursseja enemmän opiskelijoiden yksilölliseen ja substanssista erilliseen ohjaukseen, tulee koulun päättää, kuinka tämän aiheuttama substanssivaje täytetään. Tässä avainasemaan nousee aluekehitysyhteistyö sekä ulkopuolisella rahoituksella toteutettu hanketoiminta. Opiskelija osallistuu aktiivisesti yritysten ongelmien ratkaisuun sekä kehittää toiminnallisia ja teknologisia ratkaisuja hanketoiminnassa. Näissä tapauksissa varsinaisen substanssiohjauksen antaa yrityksen edustaja tai esimerkiksi hankkeen TKI-asiantuntija. Opettaja koordinoi tätä toimintaa.

Edellä mainittujen yhteistyöverkostojen lisääntyvä käyttö edellyttää uudenlaista osaamista asioiden koordinoinnin ja sosiaalisen kompetenssin osalta. Uudenlaista osaamista vaativat myös opiskelijoiden ohjaukseen liittyvät muut tehtävät kuten tämän tukeminen omalla kasvu-urallaan.

Lähteet

Arene. 2017. [Viitattu 23.11.2018]. Saatavissa: http://www.arene.fi/uutiset/ammattikorkeakoulujen-rahoitusmalli-rajoittaa-autonomiaa/

Auvinen, P. 2004. Ammatillisen käytännön toistajasta monipuoliseksi aluekehittäjäksi? Ammattikorkeakoulu-uudistus ja opettajan työn muutos vuosina 1992 – 2010. Väitöskirja. Joensuun yliopisto, kasvatustieteellisiä julkaisuja. 222 – 252.

Ammattikorkekaoululaki 932/2014. Finlex. [Viitattu 15.11.2018]. Saatavissa: https://www.finlex.fi/fi/laki/alkup/2014/20140932

Kaljonen, P. 2014. Identiteettien monimuotoisuutta – keskustelua opettajien identiteeteistä. Teoksessa: Merja Reijonen, Päivi Kaljonen, Marjo Mannila & Eija Heiskanen. Ammattikorkeakoulun opettajuus muutoksessa. Opettajien toimijuus, identiteetti ja käsitykset työstään. Helsinki: Metropolia. Metropolia-ammattikorkeakoulun julkaisusarja. Aatos-artikkelit 17. 29-39.  [Viitattu 30.11.2018]. Saatavissa: https://www.metropolia.fi/fileadmin/user_upload/Julkaisutoiminta/Julkaisusarjat/AATOS/PDF/AATOS_17_2014_Ammattikorkeakouluopettajuus_muutoksessa.pdf

Kyllönen, M. 2011. Tulevaisuuden koulu ja johtaminen – Skenaariot 2020-luvulla. Väitöskirja. Tampereen yliopisto, kasvatustieteiden yksikkö. Tampere: Tampereen Yliopistopaino.

Laakkonen, R. 2003. Muuttuva opettajuus. Teoksessa Kotila, H. (toim.). Ammattikorkeakoulupedagogiikka. Helsinki: Edita. 273-282.

LAMK. 2018a. Nykytila-analyysi. Respa -intranet. [Viitattu 24.11.2018]. Saatavissa: https://lamkfi.sharepoint.com/sites/intranet/Documents%20%20staff/Nykytila-analyysi_290818.pdf#search=tki%20volyymi%202018

LAMK. 2018b. Peppi. Lahden ammattikorkeakoulun opetuksenhallintajärjestelmä. [Viitattu 30.11.2018]. Saatavissa: www.peppi.fi

Laukia, J. 2006. Koulutusperinteet opettajuuden muovaajina. Teoksessa: Hannu Kotila (toim.). Opettajana ammattikorkeakoulussa. Helia Ammatillinen korkeakoulu. Helsinki: Edita Prima. 128 – 141.

Mannila, M. & Heiskanen, E. 2014. Ammattikorkeakouluopettajan työn haasteet. Teoksessa: Merja Reijonen, Päivi Kaljonen, Marjo Mannila & Eija Heiskanen. Ammattikorkeakoulun opettajuus muutoksessa. Opettajien toimijuus, identiteetti ja käsitykset työstään. Helsinki: Metropolia. Metropolia-ammattikorkeakoulun julkaisusarja. Aatos-artikkelit 17. 43-52.[Viitattu 30.11.2018]. Saatavissa: https://www.metropolia.fi/fileadmin/user_upload/Julkaisutoiminta/Julkaisusarjat/AATOS/PDF/AATOS_17_2014_Ammattikorkeakouluopettajuus_muutoksessa.pdf

Mäki, K. & Vanhanen-Nuutinen, L. & Töytäri, A. 2012. Pohjimmaiset oletukset ja muutostsunamit ammattikorkeakoulutyössä. Teoksessa: Hannu Kotila & Kimmo Mäki (toim.). Ammattikorkeakoulupedagogiikka 2. Haaga-Helia ammatillinen opettajakorkeakoulu. Helsinki: Edita Prima. 165-184.

OKM. 2018. Luovuutta, dynamiikkaa ja toimintamahdollisuuksia – ehdotus ammattikorkeakoulujen ja yliopistojen rahoitusmalleiksi vuodesta 2021 alkaen. Helsinki: Opetus- ja kulttuuriministeriö. Opetus- ja kulttuuriministeriön julkaisuja 2018:35. [Viitattu 11.12.2018]. Saatavissa: https://minedu.fi/documents/1410845/4177242/181024_OKM_rahoitusraportti_web.pdf/44cd4514-8627-1ba7-029f-4ab712f40763/181024_OKM_rahoitusraportti_web.pdf.pdf

Tilastokeskus. 2018. Ylioppilastutkinnot. [Viitattu 23.11.2018]. Saatavissa: https://www.stat.fi/org/tilastokeskus/ylioppilastutkinnot.html

Valkama, H. & Salokorpi, J. 2018. Supercell perustaa koodareille koulun Helsinkiin. YLE. [Viitattu 6.12.2018]. Saatavissa: https://yle.fi/uutiset/3-10540523

Vanhanen-Nuutinen, L. & Laitinen-Väänänen, S. & Väänänen, I. 2012. Työelämä haastaa ammattikorkeakoulupedagogiikan. Teoksessa: Hannu Kotila & Kimmo Mäki (toim.). Ammattikorkeakoulupedagogiikka 2. Haaga-Helia ammatillinen opettajakorkeakoulu. Helsinki: Edita Prima.  259 – 273.

Vipunen. 2018. Ammattikorkeakouluopiskelijoiden määrä. [Viitattu 15.11.2018]. Saatavissa: https://vipunen.fi/fi-fi/ammattikorkeakoulutus

Kirjoittaja

Tapani Heikkilä toimii tiimipäällikkönä Lahden ammattikorkeakoulun tekniikan alalla.

Julkaistu 11.12.2018

Viittausohje

Heikkilä, T. 2018. Opettajuuden muutokset ammattikorkeakouluissa. LAMK RDI Journal. [Viitattu ja pvm]. Saatavissa: http://www.lamkpub.fi/2018/12/11/opettajuuden-muutokset-ammattikorkeakouluissa/

Biowaste Collection in Selected EU Countries

The European Commission has set stricter regulations on waste separation, including biowaste. By the end of 2023, biowaste must be completely separated or recycled at source. Separate biowaste collection and composting play an essential part in the bio-based circular economy. This article analyses current biowaste management trends in selected European regions.

Authors: David Huisman Dellago & Katerina Medkova

Introduction

The ever-increasing resource consumption is causing waste production to be growing each year. In an effort to achieve sustainable development, cities across the globe are pushed to improve the waste management. An important part of household waste comes in the form of biowaste. EU considers as biowaste every biodegradable waste in the form of food (households, canteens, enterprises etc.) and green waste (parks, gardens etc.) (Council Directive 2008/98/EC).

Biowaste comprises waste from biodegradable nature, meaning it can be broken down naturally. The degradation, however, has negative environmental impacts as it produces Greenhouse gases (GHGs) such as methane. Additionally, if not correctly handled, it can pollute the waterways through run-offs. Even though environmental issues are known, the reality is that still many cities are dumping high amounts of biowaste in landfills.

Biowaste collection is an essential part of the waste management systems. It is considered the first step in biowaste management and if carried out correctly, it can positively impact the posterior steps in the process. The importance of adequate collection systems is due to the need of separating biowaste from general waste.

Therefore, correctly managed biowaste not only has environmental benefits but opens a market to new possibilities. The treatment aims at converting the waste into useful by-products, such as fertilizers or energy (biofuels). Conversion is a sustainable method that is a part of the biological cycle of circular economy ( Ellen MacArthur Foundation 2017). Some examples of biowaste treatment include the conversion of lignocellulosic biomass from food waste into ethanol, anaerobic digestion to create biogas (methane) or liquid bio-oil creation through pyrolysis (Khanal & Surampalli 2010). Composting is an attractive method, which is proven to directly benefit households, as it can be practiced domestically by citizens (Mihai & Ingrao 2018).

Treating biowaste as a valuable resource for products and energy challenges many governments, including the EU. Through the creation of the waste package, the EU addressed four different directives. The main directive is the waste framework directive (WFD). WFD sets the guidelines on waste management for national policies. The landfill directive aims at reducing the amount of waste destined to landfills, including biowaste. The packaging waste and the electronic waste directives regulate the use of packaging and electronic waste respectively. (Council Directive 2008/98/EC)

In a new effort to improve waste management in the EU, the European Council reached a provisional agreement with the Commission (with the ambassadors’ approval) (European Council 2017). The provisional agreement is a result from the action plan following the 2015 Circular Economy Package (European Commission 2015). It aims at reinforcing the objectives of the waste package by updating current standards. In fact, it sets stricter regulations including extended producer responsibility and mandatory waste separation (including biowaste). In addition, the agreement sets that by the end of 2023 biowaste must be completely separated or recycled at source (European Council 2018). Finally, with the new agreement, countries are expected to comply with higher standards. The situation of biowaste management in the EU is of special interest. This article analyses the biowaste management trends throughout different European regions, in order to understand how it works.

Research

Biowaste management practices are collected through the implementation process of two Interreg Europe projects, BIOREGIO and ECOWASTE4FOOD, due to their common aim at promoting bio-based circular economy and moving towards a sustainable and inclusive growth. Both projects desire to promote biowaste and foodwaste as a valuable resource for an efficient and environmentally friendly economy.

BIOREGIO focuses on regional circular economy models and best available technologies for biological streams. The project boosts the bio-based circular economy through a transfer of expertise about best available technologies and cooperation models, such as ecosystems and networks. The project runs from 2017 to 2021 and involves eight partners from six European regions. (Interreg Europe 2017a)

ECOWASTE4FOOD project supports eco-innovation to reduce food waste and promotes a better resource efficient economy. The project brings together seven local and regional authorities throughout Europe to address the crucial issue of food waste. The project runs from 2017 to 2020. (Interreg Europe 2017b)

Besides the project partners, both aforementioned projects actively involve groups of local stakeholders in the identification of local good practices, recognition of good practices from other EU regions, and their selection and implementation in the regional action plans. At the same time, by increased knowledge gained during the project, regions will be better equipped to improve their own policy instruments, in particular by funding new projects, improving the management of the instruments and influencing the strategic focus of the instruments.

Specifically, questionnaires were distributed in the framework of the BIOREGIO and ECOWASTE4FOOD projects in the participants regions. Those include regions in Finland, France, Greece, Italy, Poland, Romania, Slovakia, Spain and the UK (Figure 1).

Questionnaires were distributed to 11 regions by emails and completed electronically. To avoid any misunderstandings, the researcher had a close monitor of the procedure. All data were subjected to quality control and measurements not satisfying the requirements were rejected. Studied countries were responsible for providing the most relevant and up-to-date information based on their regional trends.

The questionnaire was distributed during March-April 2018. The questionnaire involved a series of questions based on biowaste collection, processing and future policies. However, only biowaste data will be presented in this article. A qualitative assessment was carried out at the collected data.

Figure 1. The studied regions

Results

The survey proves existence of different biowaste management services and operations among the European regions. An overview of the results can be seen in Table 1.

Table 1. Biowaste Collection in select EU countries

The majority of the regions separately collect biowaste. Sud Muntenia (Romania), on the other hand, does not collect it separately.

The percentage of biowaste separately collected from the total amount of bio-waste produced in a region varies significantly. In fact, regional differences are observed even within the same nations. For example, Finland’s Päijät-Häme region separately collects about 50% biowaste from the total biowaste in contrast with 24% in the South Ostrobothnia region. In Castilla-La Mancha (Spain), Pays de la Loire (France), and Central Macedonia (Greece), only 5% of biowaste is separately collected from the total biowaste production. Other regions, like Catalonia (Spain) and Ferrara (Italy), operate between 33 and 48%. The results are based on both garden waste and foodwaste. However, for instance, in the city of Devon, UK, the majority of the biowaste separated (65%) includes garden waste (39%). Regarding Castilla- la Mancha, the data collected constitutes from garden waste only.

In every separate collection service, except in Greece, households are responsible for the biowaste separation. In addition, enterprises and food industry participate to the biowaste management in Finland, Spain, France, UK and Italy. Enterprises include businesses and institutions such as education centres, government offices, businesses and zoos. Currently, Greece focuses only on enterprises as the main responsible for separating biowaste, however, responsibility of municipalities has been piloted.

The concern of the EU for reduction of food waste ending up in landfills is linked to the concern of waste packaging as expressed in the recent waste management agreement (European Council, 2018). According to the questionnaire, the waste generator (supermarkets, consumers, etc.) usually removes food packaging. However, in the regions of Central Macedonia and Pays de la Loire, no food packaging rule is applied upon producers before its disposal. Nonetheless, it is important to mention that in France, further treatment regarding food packaging is voluntary on the waste collector. On the other hand, Finnish regions and Devon (UK), implement an extensive food packaging management system, where consumers and industries are responsible for the separation. Furthermore, processing plants are capable of removing the packaging on site (e.g. anaerobic digestion plants have front-end technology to remove plastic packaging).

In the majority of the regions who separately collect biowaste, household biowaste is defined as a pure household (domestic) and biowaste produced in small businesses (cafeterias, schools, offices etc.). Only Finnish and Spanish regions consider additionally green/garden waste as household biowaste. In the UK, other types of waste, such as cooking oil, fall under the biowaste umbrella for that region.

Household biowaste is collected for further treatment, in either separate (bin) collection or in collective (shared bin) collection, except for the Spanish and French regions. Separate collection is mainly collected twice a week, although in South Ostrobothnia this is done every week.

An interesting method of biowaste handling, which is linked to household waste management, is self-composting. This method is used on a smaller scale in comparison to separate bin collection. Households in Devon, Pays de la Loire, Catalonia and Ferrara do not exceed 10%. This is a significantly small amount if compared with Päijät-Häme 62% private composting rate. In Finland, the limitations are seen in winter, when the temperatures can freeze the compost. Halfway, we can find Nitra’s 20% separation rate. Self-composting is also implemented in several municipalities in the Region of Central Macedonia but without recording a number of users.

Overall, biowaste collection services are charged in two different ways: to the Municipal authority as a tax or directly to the waste management company in the form of a private contribution. Finnish, Italian and Polish regions opt for the latter, making biowaste collection a private business, which is managed by the collection companies. In Romania, waste fees are collected either by local authorities or by private companies. The rest of the European regions tax the families for the collection services, acting as a mediator between the waste management companies and the waste producers. In France, there is a possibility of delegation where the municipal authorities give the responsibility to waste management companies directly and/or associations (recycling companies). In Slovakia, there are two methods taking place. The waste collection is financed according to the producer status. This means local domestic waste is financed by a municipal tax whilst business generated biowaste is managed by private contributions to a waste transportation company.

According to the study, there is a positive change envisioned for the future. In Castilla-La Mancha, a recent regional proposal was approved making biowaste separation mandatory for the food industry, restaurants, enterprises and households. It will be implemented in late 2018 and the collection method will be decided by each council.

Furthermore, the recent regional law implemented in January 2018 in the region of Wielkopolska, is still progressively being implemented in the remaining municipalities. This means that for now only, the city of Poznan is implementing mandatory biowaste separation and the rest of the municipalities are to follow in the upcoming years. Those are indeed, promising news for the biowaste collection situation in the European Union.

Conclusions and discussion

To conclude, it is important to point out the main trends regarding waste management in the selected European regions. Major disparity has been found in biowaste separation from general waste, as some regions such as Päijät-Häme, Devon or Ferrara are recovering 50% or more of their biowaste, whilst others are struggling to meet a 1% separation rate. Differences between regions in the same territory have been found. For example, in Spain, Catalonia separates 32% more than Castilla-La Mancha (0.9%) or in Finland, Päijät-Häme separates double the rate of South Ostrobothnia. Regarding Spain, Catalonia is one the pioneering regions in the implementation of household biowaste collection. As a result, other regions nationwide are found to be behind in that aspect but are working on improving their collection systems. Thus, Catalonia can be considered an exception within the country.

Out of all the countries, Romania does not collect nor separate biowaste as it ends in the landfills contributing to the country’s waste management concerns. Whilst other regions, such as, Castilla-La Mancha do not separately collect biowaste but rather separate later on in waste management centres.

In the region of the Pays de la Loire, France, composting is the main method of handling biowaste and a separate collection exists for garden waste only. The rest of the regions are separately collecting biowaste through a variety of methods. Mainly it includes the use of private containers for single families or common containers that are shared among different households/businesses. Composting is also practised in combination with this method; however, the main limitations include freezing winter conditions (Finland) or lack of infrastructure (Poland).

Biowaste is mainly collected once a week (Finland, Poland, UK), once in two weeks (Finland, Slovakia) or twice a week (Italy). Furthermore, in Spain, biowaste is collected up to 4 times a week during the hotter summer periods.

The topic of the study was actual and had a direct connection to the goals of both Interreg Europe projects: BIOREGIO and ECOWASTE4FOOD. The study contributed to a better overall understanding of the disunited biowaste terminology, various collection systems and rates, local challenges, and preferences in the selected regions. Identification and sharing of good practices related to biowaste and foodwaste may considerably accelerate the achievement of completely separated or recycled biowaste at source as required by the European Council. Findings are also useful for future research and development purposes of waste management systems.

 Acknowledgments

The authors would like to express their gratitude to the Interreg Europe Programme for the funding of the projects “BIOREGIO – circular economy models and best available technologies for biological streams” and ”ECOWASTE4FOOD – Supporting Eco-innovation to reduce food waste and promote a better resource efficient economy ”.

Also, we would like to thank the local stakeholders, partners and all the participants who helped with data collection.

References

Council Directive 2008/98/EC of 19 November 1992 on waste and repealing certain Directives. [Cited 21 Mar 2018]. Available at: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:32008L0098&from=EN

Ellen MacArthur Foundation. 2017. Circular Economy.  [Cited 23 Jan 2018]. Available at: https://www.ellenmacarthurfoundation.org/circular-economy/interactive-diagram

European Commission. 2015. CE Package. [Cited 6 Feb 2018]. Available at: https://ec.europa.eu/commission/priorities/jobs-growth-and-investment/towards-circular-economy_en

European Council. 2017. Council and Parliament reach provisional agreement on new EU waste rules. [Cited 21 Mar 2018]. Available at: http://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2017/12/18/council-and-parliament-reach-provisional-agreement-on-new-eu-waste-rules/

European Council. 2018. EU ambassadors approve new rules on waste management and recycling. [Cited 21 Mar 2018]. Available at: http://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2018/02/23/eu-ambassadors-approve-new-rules-on-waste-management-and-recycling/

Interreg Europe. 2017a. BIOREGIO – Regional circular economy models and best available technologies for biological streams. [Cited 21 Jan 2018]. Available at: https://www.interregeurope.eu/bioregio

Interreg Europe. 2017b. ECOWASTE4FOOD – Supporting eco-innovation to reduce food waste and promote a better resource efficient economy. [Cited 21 Jan 2018]. Available at: https://www.interregeurope.eu/ecowaste4food/

Khanal, S. K. & Surampalli, R. Y. 2010. Bioenergy and Biofuel from Biowastes and Biomass. s.l.:American Society of Civil Engineers.

Mihai, F.-C. & Ingrao, C. 2018. Assessment of biowaste losses through unsound waste management practices in rural areas and the role of home composting. Journal of Cleaner Production. Vol 172, 1631-1638.

Authors

David Huisman Dellago is an Environmental Science student from Avans UAS (The Netherlands). He is an intern for the BIOREGIO project at LAMK.

Katerina Medkova works as a coordinator at LAMK. She is the BIOREGIO project Communication Manager.

Illustration: https://www.pexels.com/photo/three-lemon-peels-1405667/ (CC0)

Published 13.9.2018

Reference to this article

Huisman Dellago, D. & Medkova, K. 2018. Biowaste Collection in Selected EU Countries. LAMK RDI Journal. [Cited and date of citation]. Available at: http://www.lamkpub.fi/2018/09/13/biowaste-collection-in-selected-eu-countries/

Effects of moisture on automatic textile fiber identification by NIR spectroscopy

Lahti UAS has recently acquired a textile identifying and sorting unit REISKAtex® in order to develop identification analytics for different textile fibers. This article evaluates the effect of various humidity conditions in near infrared (NIR) spectrum of three different textile fiber materials, namely cotton, wool, and polyester.

Authors: Jussi Salin and Lea Heikinheimo

Introduction

Textile recycling has a significant environmental impact. In Finland, 71.2 million kg of textiles is removed from use each year (Dahlbo et al. 2015, 41). Various existing and new recycling processes for textile fibers depend on the purity and the right type of fiber material for each recycling process, because wrong materials create interference (Schmidt et al. 2016, 9; Fontell & Heikkilä 2017, 36). Automatic sorting could allow a larger portion of the textile waste flow to be processed into new fibers, if the fiber material contents of the recyclable textiles can be identified in order to send each textile for appropriate processing. In automatic sorting, a NIR analyzer could be used to identify the fiber materials of the recyclable textiles.

Water is known to be a significant variable in NIR spectroscopy, and therefore it could affect the automatic identification result of a NIR analyzer (Smith 2011, 16). Water absorption is used to determine the amount of water absorbed in textile materials under specified conditions. Factors affecting water absorption of a fabric are type of textile fiber, fabric structure, temperature, and length of exposure.

The analyzer used in this study is attached to a sorting unit located at Lahti UAS. This study is part of the Telaketju project. Telaketju is a co-operation network in Finland, which promotes circular economy by creating improvements both in recycling processes and in the flow of materials between companies. Telaketju is coordinated by VTT and Lounais-Suomen Jätehuolto Oy. The storage conditions of discarded textiles have raised concerns, including the effects of absorbed moisture. Developing automatic textile sorting is one key area of improvement of recycling. (Fontell & Heikkilä 2017, 31; Telaketju 2018.)

Testing methods and equipment

All fabrics used in the test have been stored in a normal room at the faculty, which has been at about 19 % relative humidity (RH) and 19 °C temperature throughout the experiment. The fabrics that are used for moisture testing are dried in a UT 12 drying cabinet by Kendro Laboratory Products at 104 °C. They are being dried till their weight stabilizes. An A&D GF-3000 digital scale is used for weighing the samples. Dry weights of the test fabric pieces can be obtained at this point. Next, the test fabrics are placed in various conditions, where they absorb air moisture till their weight no longer increases. The various moisture conditions are generated either by an ARC-500 weather cabinet by ArcTest company, or in a special room that has a Conairr CP3 air moisturizer and a temperature-controlled Glamox 200 radiator. (Salin 2018, 64-65.)

Between each tested moisture condition, the test fabrics are dried again to eliminate the hysteresis effect that occurs in textile fibers. If the fabric was not dried, it would gain slightly more moisture in a moist condition for being already in a more “open” state. In standard test methods, conditioning should always begin in the dry state (Collier & Epps 1999, 64).

NIR spectrums are obtained with NIRS Analyzer Pro by Metrohm AG, which is accompanied by Vision software. The software is used for gathering spectrums of textile samples, plotting them as graphs, and for creating an identification library. The identification library is trained with numerous samples of all textile fiber material groups chosen for the test. After verifying the library, it is then possible to attempt automatic identification of the test samples in their different moisture states, to report if identification fails at certain known amounts of moisture. The spectral range of the analyzer is between 1100 nm and 1650 nm (Metrohm AG 2017).

Fabric samples

Textile samples are taken from the textile library of Lahti UAS, which has collected fabrics of various fiber materials by various textile and fiber manufacturers. A total of 65 cotton fabrics, 9 wool fabrics and 178 polyester fabrics were chosen for training the identification library in Vision software (Salin 2018, 31).

One separate fabric piece of each fiber material is chosen for moisture testing. The structure of all three fabrics is plain weave (Salin 2018, 66).

Effects on fabric weight

The digital scale reports weights with 0.01 g accuracy when test fabrics are measured multiple times in a row. After weighing the test fabrics in each condition and calculating how much their weight has changed from dry weight, a graph is drawn (see Figure 1). The weight of wool is greatly increased by air humidity, it therefore being the most hydrophilic fiber material in the test, whereas cotton shows only relatively small increases. Polyester appears to be unaffected by humidity.

Figure 1. Measured water content increase of each test sample in different conditions next to commercial moisture regain coefficients located at 65.0 % RH and 20.0 °C (Salin 2018, 69).

By knowing dry weights of the test fabrics, it is possible to calculate water content regain coefficients of each measured condition. The measured coefficients can be compared to commercial moisture regain coefficients listed in the SFS 4876 standard. Coefficients of the standard are specified for 65.0 % ± 4.0 % RH and 20.0 °C ± 2.0 °C standard atmosphere condition of the SFS-EN ISO 139/A1 standard (SFS-EN ISO 139/A1). In Figure 1, the commercial moisture regain coefficients are drawn at 65.0 % RH as dots, next to the measured coefficients connected by lines. The commercial moisture regain coefficients are reasonably in line, except for polyester. The polyester test piece does not gain weight to an extent that can be measured by the digital scale even at 85 % RH, but commercial moisture regain expects it to gain 1.50 % more weight at 65.0 % RH (SFS 4876). That would be an 0.2 g increase to the 13.2 g dry weight of the test piece.

Effects on spectrum

Spectrums are gathered of each condition and test fabric, shown in Figure 2. Judging from the weight, wool and cotton absorb water content from air humidity, while polyester appears unaffected. The same effect can be seen in how the spectrum of polyester appears relatively unchanged, while wool and cotton have definite changes by absorbed water. The first overtone of water (H2O) causes a peak at 1460 nm, and the first overtone of hydroxide (OH), which is bundled in small amounts along water moisture, causes a peak at 1600 nm (Davies 2017). The more moisture the fabrics have absorbed, the greater the change in the spectrum. Cotton has relatively small changes because it is less hydrophilic than wool. Because of this, as an additional demonstration, the cotton test fabric is held in running water and then a spectrum is acquired again, which can also be seen in Figure 2.

Figure 2. Non-pretreated NIR absorbance spectrums of cotton, wool, and polyester test fabrics, at 1100-1650 nm, as water content changes in different humidity conditions (Salin 2018, 70-71).

To produce one spectrum, NIR sampling is done 32 times by the analyzer, in order to reduce noise. Spectrums in Figure 2 are averaged.

Effects on automatic identification

When running automatic identification for the test fabrics in Vision software, all spectrums are correctly identified without an error, except the experimental cotton sample that is directly soaked in running water. No other spectrums are ambiguous, non-identified nor mistaken as wrong material (Salin 2018, 72.)

The identification algorithm in use is Correlation in Wavelength Space, with threshold value of 0.73. The threshold value is forked by trial-and-error and determined by result of zero failures as the most optimal for this identification library. Calculation of 2nd derivate and Standard Normal Variate (SNV) are used as spectral pre-treatments, as they perform adequately in verification. (Salin 2018, 41-43.)

Conclusion

Textile recycling can have a large environmental effect. It has been estimated, that for example in Scandinavia textiles create the largest environmental impact after food, housing, and mobility (Schmidt et al. 2016, 7). By automatic sorting, recycling can be improved as more textiles can be sent for appropriate processing by their known chemical composition. This enables the use of both mechanical and chemical fiber recycling processes that are unique to each fiber material of sorted textiles. Water content in textiles could however pose a problem for automatic identification with NIR analysis, which is used to make the sorting decisions (Smith 2011, 16). The experimental results of this study answer to some questions about the practical moisture sensitivity in automatic textile identification by NIR analysis. Furthermore, to make the results practical, the same NIR analyzer unit was used in this study that is being used in the REISKAtex® sorting unit of LUAS, which is a model that can be used on industrial scale.

When the identification library was trained with samples stored at 19 °C and 19 % RH conditions, it was still possible to correctly identify textiles that were dry, as well as textiles that had been kept at 85 % RH of 20 °C (Salin 2018, 72). This wide range of acceptable changes in water content was the major finding of this study. Wool fabric was the most hydrophilic fabric, measured by water absorption, and it also had the greatest changes in spectrum, therefore being the most moisture sensitive textile material for NIR identification. Cotton fabric was also hydrophilic, but it was a less sensitive material because of smaller changes in both spectrum and weight. Polyester fabric did not gain water absorption in measurable amounts and had no noticeable changes in spectrum, being hydrophobic and the least moisture sensitive material for NIR identification.

Considering the experiments discussed in this article, it would appear that humidity does not pose an obstacle for automatic identification of single fiber cotton, wool, and polyester textiles. Every test fabric piece was identified correctly in all intended conditions of the experiment. It should be noticed, though, that the experiments did not go beyond 85 % relative humidity of 20 °C.

References

Collier, B. & Epps, H. 1999. Textile Testing and Analysis. New Jersey: Prentice-Hall, Inc.

Dahlbo, H., Aalto, K., Salmenperä, H., Eskelinen, H., Pennanen, J., Sippola, K. & Huopalainen, M. 2015. Tekstiilien uudelleenkäytön ja tekstiilijätteen kierrätyksen tehostaminen Suomessa. [Online document]. Helsinki: Ympäristöministeriö. [Cited 16 May 2018]. Available at: https://helda.helsinki.fi/bitstream/handle/10138/155612/SY_4_2015.pdf

Davies, A. 2017. An introduction to near infrared (NIR) spectroscopy. [Cited 16 May 2018]. Available at: http://www.impublications.com/content/introduction-near-infrared-nir-spectroscopy

Fontell, P. & Heikkilä, P. 2017. Model for circular business ecosystem for textiles. [Online document]. Espoo: VTT.  VTT Technology 313. [Cited 16 May 2018]. Available at: http://www.vtt.fi/inf/pdf/technology/2017/T313.pdf

Metrohm AG. 2017. NIRS Analyzer PRO – DirectLight/NonContact. [Cited 16 May 2018]. Available at: https://www.metrohm.com/en-gb/products-overview/process%20analyzers/applikon%20nirs%20pro/A629281130

Salin, J. 2018. Automatic Identification of Textiles with NIR-spectroscopy. Master’s thesis. Lahti University of Applied Sciences, Faculty of Technology. Lahti.

Schmidt, A., Watson, D., Askham, C. & Brunn Poulsen, P. 2016. Gaining benefits from discarded textiles. LCA of different treatment pathways. [Online document]. Denmark: Nordic Council of Ministers. TemaNord 2016:537. [Cited 16 May 2018]. Available at: https://norden.diva-portal.org/smash/get/diva2:957517/FULLTEXT02.pdf

SFS 4876. 1987. Tekstiilit. Kuitusisällön ilmoittaminen. Helsinki: Finnish Standards Association SFS.

SFS-EN ISO 139/A. 2005. Textiles. Standard atmospheres for conditioning and testing. Helsinki: Finnish Standards Association SFS.

Smith, B. 2011. Fundamentals of Fourier Transform Infrared Spectroscopy. Boca Raton: CRC Press.

Telaketju. 2018. Telaketju ­– Mikä se on? [Cited 16 May 2018]. Available at: https://telaketju.turkuamk.fi/mita_telaketju_tekee/

Authors

Jussi Salin is a Master’s Degree student at Lahti UAS in the  Programme in Smart Industries and New Business Concepts.

Lea Heikinheimo, D.Sc. (Tech), is a principal lecturer at Lahti UAS, Faculty of Technology, in the Degree Programme in Process and Materials Technology and in the Master’s Degree Programme in Smart Industries and New Business Concepts.

Published 24.5.2018

Illustration: Oona Rouhiainen

Reference to this publication

Salin, S. & Heikinheimo, L. 2018. Effects of moisture on automatic textile fiber identification by NIR spectroscopy. LAMK RDI Journal. [Electronic journal]. [Cited and date of citation]. Available at: http://www.lamkpub.fi/2018/05/24/effects-of-moisture-on-automatic-textile-fiber-identification-by-nir-spectroscopy/

Learning Cafen toteutus verkko-opinnoissa

Tämän artikkelin tarkoituksena on kuvata opiskelijoiden kokemuksia verkossa toteutetun Learning Cafe -menetelmän toimivuudesta. Oppimistehtävä toteutettiin osana Lahden ammattikorkeakoulun tarjoamaa kesäopintojaksoa Digitaaliset palvelut arjen apuna. Aineisto kerättiin kyselylomakkeella opintojaksolle osallistuneilta opiskelijoilta. Opiskelijat kokivat Learning Cafe -toteutuksen teknisesti toimivaksi ja ohjeet riittäviksi. Lisäksi heidän kokemuksensa oppimismenetelmästä olivat positiiviset ja he ovat valmiita suosittelemaan Learning Cafe -toteutusta myös muille opintojaksoille. Tutkimuksen tulokset kannustavat verkko-opintojaksoja toteuttavia lisäämään toteutuksilleen yhteistoiminnallisia menetelmiä.

Kirjoittajat: Hannele Tiittanen ja Sariseelia Sore

Johdanto

Digitalisaatio vaikuttaa vahvasti kaikkeen toimintaan, myös koulutusalalla. Lahden ammattikorkeakoulussa on runsaasti kysyntää paikasta riippumattomille opinnoille ja verkko-opintojaksoja toteutetaan enenevässä määrin. Erityisesti monipuoliset verkkototeutukset motivoivat oppijoita (Chang & Kang 2016) ja opiskelijat ovat kokeneet reaaliaikaisen verkossa työskentelyn vastaavan laadultaan kasvokkain tapahtuvaa luokkaopetusta (Ward ym. 2010). MacNeill ym. (2014) painottavat, että yhteistoiminnallisen työskentelyn tavat ovat oppimisen näkökulmasta tehokkaampia kuin yksilötyöskentelyyn perustuvat työskentelymenetelmät, myös verkkoympäristössä. Näin ollen on tärkeää pyrkiä rakentamaan myös verkko-opintoihin yhteistä tiedonrakentamista tukevaa toimintaa.

Learning Cafe on paljon käytetty ryhmätyöskentelymenetelmä, jonka tarkoituksena on yhteisen keskustelun avulla rakentaa uutta tietoa ja yhteistä ymmärrystä tarkasteltavaan aiheeseen. Luodaksemme yhteistoiminnallisia oppimiskokemuksia verkko-opinnoissa, toteutimme verkko-opintojaksollamme digitaalisen Learning Cafen. Tämän tutkimuksen tavoitteena on selvittää opiskelijoiden kokemuksia menetelmän soveltuvuudesta verkko-opintojaksolla ja siten luoda uutta tietoa digitaalisen yhteistoimintamenetelmän käytöstä verkko-opinnoissa.

Learning Cafe oppimismenetelmänä

Learning Cafe on työskentelymenetelmä, jonka tarkoituksena on ryhmän yhteisen keskustelun avulla rakentaa uutta tietoa ja yhteistä ymmärrystä tarkasteltavaan aiheeseen. Menetelmää käytetään paljon, koska se on suhteellisen helppo toteuttaa ja oikein toteutettuna se on  tehokas ja innostava menetelmä. (Partridge 2015; Prewitt 2011; Brown & Isaacs 2001.)

Learning Cafe toteutetaan jäljittelemällä kahvilamaista rentoa tunnelmaa. Pieni joukko, 4¬‒5 osallistujaa, kokoontuu ikään kuin kahvilapöytään keskustelemaan heille annetusta aiheesta sovituksi ajaksi, jonka jälkeen he siirtyvät toiseen kahvilapöytään osallistumaan uuteen keskusteluun. Eri kahvilapöytiä ja niissä keskusteluja on yleensä 3¬‒5 ja yhteen pöytäkeskusteluun on hyvä varata aikaa noin 20‒30 minuuttia. Keskustelussa oleellista on kuunnella kaikkien osallistujien mielipiteitä ja ajatuksia tyrmäämättä niitä ja näin tuoda esille uusia näkökulmia, ei niinkään ratkoa erilaisia ongelmia. Työskentelyn on tarkoitus olla mahdollisimman luovaa ja uutta ajattelua tuottavaa. Jokaisessa kahvilapöydässä on isäntä/emäntä vetämässä keskustelua. Hänen tehtävänään on kertoa pöytään tulevalle ryhmälle keskustelun teema ja lyhyesti orientoida mistä edelliset ryhmät ovat jo keskustelleet. Keskeistä on, että isäntä/emäntä innostaa aina uutta ryhmää keskustelemaan ja tuottamaan uusia ajatuksia annettuun aiheeseen. Kaikki esille nousseet ajatukset kirjataan ylös, tyypillisesti fläppipaperille. Keskustelun ilmapiirin on tarkoitus olla mahdollisimman avoin ja vapaa kuten kahvipöytäkeskusteluissa yleensäkin. Mukavan rento ympäristö edistää keskustelua ja siksi myös siihen kannattaa kiinnittää huomiota. Kun kaikki kierrokset kahvilapöydissä on tehty niin pöydän isäntä/emäntä tekee yhteenvedon käydyistä keskusteluista. (Partridge 2015; Haukijärvi ym. 2014; Prewitt 2011; Brown & Isaacs 2001.)

Learning Cafe toteutukset tapahtuvat yleensä fyysisessä tilassa, esimerkiksi luokassa, mutta yhtä hyvin Learning Cafen voi toteuttaa virtuaalisessa ympäristössä verkossa, jossa ollaan reaaliaikaisesti yhdessä tuottamassa käsiteltävään asiaan erilaisia näkökulmia. Oppimisen näkökulmasta mahdollisimman vuorovaikutteiset ja monipuoliset verkkototeutukset herättävät kiinnostusta ja ovat motivoivia (Chang & Kang 2016). Hyvän verkkokokonaisuuden rakentaminen on haastavaa ja vaatii opettajalta hyvää verkkopedagogista osaamista. Opettajalla tulee olla käytettävissään joustava sähköinen oppimisympäristö, johon on mahdollista rakentaa vuorovaikutteisia elementtejä, jolloin esimerkiksi Learning Cafen tyyppiset reaaliaikaiset ryhmätyöskentelyt tulevat mahdollisiksi.

Oppimisteoriat ovat ajalta ennen verkko-oppimista. Behavioristinen näkemys painottaa aineiston merkitystä, kognitiivinen oppimisen prosesseja ja konstruktivistinen näkemys oppijan omaa roolia tiedon rakentajana. Uudeksi digiajan oppimisteoriaksi on nousemassa konnektivismi, joka korostaa oppimista sosiaalisissa verkostoissa. (Ally 2008.) Konnektivismin mukaan oppimishaluisen tulisi kytkeytyä oppimisverkostoihin ja olla vuorovaikutuksessa verkoston ihmisten ja tiedon kanssa. (Siemens 2005.) Tulevaisuudessa opettajan keskeisinä tehtävinä saattaa yhä enenevässä määrin olla oppimisverkostojen luonti tietyn aihepiirin ympärille sekä oppimishalun herättäminen opiskelijoissa. Learning Cafe työskentelyn toteuttaminen verkossa on hyvä esimerkki menetelmästä, jossa voidaan kerätä eri alojen edustajia pohtimaan samaa aihepiiriä ja innovoimaan yhdessä ratkaisuja asetettuihin ongelmiin tai kysymyksiin.

Digitaalisen Learning Cafen toteutus

Digitaalinen Learning Cafe toteutettiin kesäkuussa 2017 osana Digitaaliset palvelut arjen apuna verkko-opintojaksoa. Learning Cafe -menetelmä sopii hyvin toteutettavaksi verkkoympäristössä. Sen toteutus vaatii hyvää etukäteissuunnittelua ja selkeät sekä mahdollisimman yksityiskohtaiset toimintaohjeet opiskelijoille ennen reaaliaikaista Learning Cafe tapahtumaa.

Digitaalinen Learning Cafe toteutettiin hyödyntäen Moodle-oppimisympäristöä, Adobe Connect verkkokokousjärjestelmää (AC) sekä Padlet-seinää. Moodleen koottiin seikkaperäiset ohjeet Learning Cafen toteuttamisesta tarkkoine aikatauluineen ja linkkeineen työskentelyssä hyödynnettäviin kohteisiin. AC:n opettajan tila toimi yhteisenä kokoontumistilana sekä alustuksessa että yhteenvedossa, ja kunkin ryhmän isännän tai emännän AC-tila kahvilaympäristönä, jossa keskustelua käytiin ryhmän aihepiirin ympärillä. Padlet toimi alustana keskusteluissa nousseiden ajatusten kirjaamiseen, vastaavasti kuin fläppipaperi perinteisessä Learning cafeessa. Lisäksi sitä hyödynnettiin keskusteluiden alustuksessa tekstin, kuvien ja videoiden muodossa.

Opintojaksolle osallistuvat opiskelijat jaettiin pienryhmiin (3 osallistujaa/ryhmä). Ryhmä valmisteli Padlet-seinälle Learning Cafe ’pöydän’, jonka tavoitteena oli pohjustaa keskustelua, olla houkutteleva ja mahdollisimman innostava yhteiseen keskusteluun. Kukin ryhmä valitsi keskuudestaan isännän tai emännän, jonka tehtävänä oli fasilitoida Learning cafe -keskustelua ryhmän AC-tilassa Padlet-seinää hyödyntäen.

Ennen Learning Cafen aloittamista osallistujien tuli testata ohjelmisto-, laite- ja verkkoyhteensopivuus laitteelta, josta aikoo sessioon osallistua. Opiskelijoita pyydettiin testaamaan erityisesti äänen kuuluvuus. Testauksesta tulee olla opiskelijoille selkeä ohje verkko-oppimisympäristössä esimerkiksi videon avulla. Oppimissessio, jolla Learning Cafe toteutettiin, aloitettiin kokoontumalla opettajan AC-tilaan, jossa käytiin Moodle-alustalla oleva aikataulu yhdessä läpi ja varmistettiin, että kukin tietää, minkä ryhmän AC-tilassa (digitaalisessa Learning Cafe -pöydässä) kulloinkin tuli olla. Opettajan AC-tila ja opintojakson Moodle-alusta olivat koko ajan opiskelijoiden käytössä siltä varalta, että opiskelija eksyi ryhmästään siirtyessään ryhmien AC-tiloista toisiin.

Varsinainen Learning Cafe aloitettiin siirtymällä sovittuun kellonaikaan kunkin ryhmän ensimmäiseen digitaaliseen Learning Cafe -pöytään. Linkit kaikkiin näihin AC-tiloihin oli koottu Moodle-alustalle. Korkeakouluopiskelijat kirjautuivat huoneisiin omilla AD-tunnuksillaan, korkeakoulujen yhteisen Haka-kirjautumisen kautta. Learning Cafe isännän/emännän oli hyvä pyytää osallistujilta ääninäyte, kun he olivat kirjautuneet keskusteluun. Koska AC-työskentely oli opiskelijoille entuudestaan tuttua, oli heitä jo aiemmin ohjeistettu (ja ohjeet Moodle-alustalla), mitkä ovat tavallisimmat ongelmatilanteet AC-ympäristössä ja mitä niiden korjaamiseksi voi tehdä. Näin heillä oli osaamista reagoida esimerkiksi toimimattomaan ääniyhteyteen.

Kun Learning Cafen osallistujat olivat kaikki paikalla, isäntä tai emäntä alusti keskusteltavan aiheen hyödyntäen ryhmän Padletille kokoamaa aineistoa. Tämä jälkeen aloitettiin yhteinen keskustelu, jonka lisäksi osallistujien oli mahdollista kirjoittaa kommentteja keskusteltavasta aiheesta Padlet-seinälle ja näin rakentaa yhteistä tiedon kokonaisuutta. Keskusteluun varatun ajan jälkeen osallistunut ryhmä siirtyi seuraavaan digitaaliseen Learning Cafe -pöytään. Tieto siirtymisen ajankohdasta sekä linkki seuraavaan AC-tilaan oli aina saatavilla Moodle-alustan lisäksi kussakin AC-tilassa. Näin siirtymiset tapahtuivat mahdollisimman jouhevasti. Tarkka aikataulutus on oleellista vaihtojen sujuvuuden kannalta. Kun kukin ryhmä oli kiertänyt kaikki keskustelut, opiskelijat palasivat opettajan AC-tilaan keskustelujen yhteenvetoja varten. Learning cafeen toteutuksen aikana opettaja siirtyi keskustelutiloista toiseen seuraamassa opiskelijoiden keskustelua, aivan kuten fyysisessä tilassakin.

Toteutetun Learning Cafen palautekysely

Opintojaksolle osallistui 14 opiskelijaa kolmesta eri ammattikorkeakoulusta, jotka vastasivat sähköiseen Webrobol-kyselyyn opintojakson päätyttyä. Vastauksia saatiin 11 opiskelijalta. Vastaajista suurin osa oli liiketalouden alalta (5). Sekä tietojenkäsittelyn alalta että tieto- ja viestintätekniikasta oli kaksi vastaajaa. Lisäksi tekniikan alalta sekä palveluliiketoiminnasta oli kummastakin yksi vastaaja. Osa opiskelijoista hallitsi tietotekniikkaa ja käsiteltävää aihetta erittäin hyvin, osalle käsiteltävä aihe ja verkkoympäristössä toimiminen oli heikommin hallussa. Kukaan opiskelijoista ei ollut osallistunut aiemmin digitaaliseen Learning Cafe -toteutukseen, myös luokassa toteutettu Learning Cafe oli lähes kaikille vieras.

Palautekyselyssä oli kolme teemaa ja niihin liittyvät väittämät olivat:
1. Digitaalinen Learning Cafen teknisen toteutuksen toimivuus: padlet; reaaliaikaisuus, yhteyksien toimivuus; äänien toimivuus; esitysten näkyminen
2. Digitaalinen Learning Cafe ohjeistusten riittävyys: tekniset ohjeet; liikkuminen huoneissa; aikataulutus
3. Digitaalinen Learning Cafe oppimiskokemuksena: suosittelisitko digitaalista Learning
Cafeta muille opintojaksoille; digitaalinen Learning Cafe oli positiivinen kokemus ja miksi; mitä kehittäisit

Jokaiseen teemaan liittyi myös avoin kysymys, jolla saatiin täydentäviä vastauksia kysyttyihin sisältöihin liittyen. Vaikka vastaajien määrä oli pieni, antoivat he paljon hyvää tietoa toimivuuteen liittyvissä avoimissa vastauksissa.

Opiskelijoiden kokemukset digitaalisen Learning Cafen toteutuksesta

Digitaalinen Learning Cafen teknisen toteutuksen toimivuus
Ensimmäisessä teemassa haettiin palautetta Learning Cafen teknisen toteutuksen toimivuudesta, joka sisälsi neljä toimivuusaluetta. Suurin osa vastaajista piti Padletien ja opiskelijoiden omien AC-tilojen teknistä toteutusta pääasiassa toimivana. Sen sijaan yhteyksien ja äänien toimivuutta pidettiin vain jokseenkin toimivina (taulukko 1).


Taulukko 1. Digitaalisen Learning Cafen tekninen toimivuus Moodle oppimisympäristössä.

Neljä opiskelijaa oli vastannut avoimeen kysymykseen ja täydentänyt palautetietoa teknisen toimivuuden osalta. Kolme kommenteista liittyi äänien kuuluvuuteen, lisäksi kaksi kommenttia liittyi materiaalien jakamiseen Learning Cafe -tilassa. Äänien osalta kommentit liittyivät äänien särisemiseen, häviämiseen ja äänien vain osittaiseen kuulumiseen.

”Kaikilla pitäisi olla hyvät mikrofonit ja kuulokkeet. Usein törmää siihen, että aina joitain ei kuule hyvin tai äänet särisevät.”

”Learning Cafeen osallistuvien tulisi ehdottomasti tarkistaa, että kuulokkeet/mikrofonit toimivat. On kurja kuunnella esitystä, kuin vain osan sanoista kuulee.”

”AC huoneessamme oli kaksi ”share my screen” ikkunaa auki ja materiaalit näkyivät kahteen kertaan jaettavalle yleisölle. Emme saaneet päällekkäisiä ikkunoista toista suljettua ollenkaan syystä tai toisesta. Liekö oikeuksiin liittyvää kun toinen oli host ja toinen presenter vaiko vain jokin ”ominaisuus”.”

Digitaalinen Learning Cafe ohjeistusten riittävyys
Suurin osa vastaajista koki, että Learning Cafen toteutukseen liittyvät ohjeet olivat riittävät tai erittäin riittävät. Etenkin ohjeistus joka liittyi liikkumiseen AC-tilojen välillä, koettiin erittäin riittäväksi. Myös Padletien hyödyntäminen, aikataulutus ja tekniset ohjeet olivat vastaajien mielestä pääosin riittävästi ohjeistettu (taulukko 2).


Taulukko 2 Digitaalinen Learning Cafe ohjeistusten riittävyys (n=11).

Avoimissa vastauksissa (3 kappaletta) tuotiin esille aikataulutukseen liittyviä ehdotuksia, yksi kommentti liittyi toiveeseen saada lisää tukea Padletin käyttöön.

”Ohjeet olivat hyvät. Jotta saataisiin enemmän keskustelua aikaiseksi, voisi aikaa per huone olla hieman enemmän.”

”Padletin ohjeistukseen olisin kaivannut jotain tukea – koko ryhmä oli uusia padlet käyttäjiä ja kun loimme uusia tarroja niin toisen oikeudet liikutella tarroja/lappuja ei onnistunut. Mutta selvisimme että ei paniikkia.”

Digitaalinen Learning Cafe oppimiskokemuksena
Vastanneet opiskelijat kokivat Learning Cafen positiivisena oppimiskokemuksena ja olivat valmiita suosittelemaan sitä muillekin opintojaksoille (taulukko 3).


Taulukko 3. Digitaalinen Learning Cafe oppimiskokemuksena (n=11)

Avoimessa kysymyksessä opiskelijoilta kysyttiin mikä vaikutti heidän oppimiskokemukseen verkossa toteutetusta Learning Cafesta. Lähes kaikki kommentit toivat esille positiivisia kokemuksia, vain yhdessä kommentissa tuotiin esille yhteysongelmat.

”Mielenkiintoinen, liian vähän käytetty tapa oppia.”

”Nettiyhteyksien tuomat vaikeudet.”

”Mielenkiintoiset aiheet, hyvät ohjeet, hyvät esitykset sekä oma halua oppia digitaalinen Learning Cafe.”

”Liikkuminen huoneesta toiseen oli saumatonta kunhan linkit on kunnossa.
Hienosti sai palautetta ja kysymyksiä live esityksen jälkeen mikä oli sekä hämmentävää ja mukavaa. Oli hienoa keskustella kanssaopiskelijoiden ja opettajien kanssa.”

”Opiskelisin useampia kursseja mieluusti Learning Cafen kautta. Mahtava kokemus! Kiitos!”

Opiskelijat (5 kappaletta) toivat esille myös joitakin huomioitavia kehittämisehdotuksia digitaalisen Learning Cafeen toteutukseen.

”Ehkä se, että jokaisella ryhmällä olisi silti esim. powerpoint asiastaan jonka voi myös laittaa Padlettiin luettavaksi tai muuten esittelyn osana. Välillä näitä pelkkiä muistilappuja on vähän tylsä lukea.”

”Hyvin joustava ja hyvin toimiessaan toimiva oppimisympäristö. Yhteysvaatimukset voisi olla jossakin olemassa. Välttämättä puhelimesta jaettu netti ei riitä, jos verkko on heikko.”

”Learning Cafen AC:n sekä Padletin yleisiä ”vikatilanteita” FAQ uusille käyttäjille koska alkubriiffissä ei välttämättä osaa vikatilantesta mitään kysyä.”

Pohdinta

Kokonaisuudessaan opiskelijat antoivat positiivista palautetta verkossa toteutetusta Learning Cafesta. Opiskelijat kokivat, että tekninen toteutus oli toimiva ja että ohjeistukset olivat pääosin riittävät, ja he olivat valmiita suosittelemaan Learning Cafe toteutusta myös muille opintojaksoille. Tässä palautekyselyssä keskityttiin Learning Cafen tekniseen toteutukseen ja toteutuksen vaatimiin ohjeisiin, jotka ovat oleellisia edellytyksiä onnistuneeseen, oppimista tukevaan yhteistoiminnalliseen työskentelyyn verkossa. Yhteistoiminnallisen työskentelyn tavat ovat oppimisen näkökulmasta tehokkaampia kuin yksilötyöskentelyyn perustuvat työskentelymenetelmät, myös verkkoympäristössä (MacNeill et al 2014; Vuopala ym. 2016), joten tärkeää on pyrkiä rakentamaan toteutuksia, jotka mahdollistavat yhteisen ryhmätoiminnan ja tiedonrakentamisen verkossa.

Yhteistoiminnallinen työskentely verkossa voi olla reaaliaikaista tai eriaikaista. Työkaluja eri työskentelymuotoja varten on paljon erilaisia. Reaaliaikainen verkkoviestintä voi olla tekstiin, ääneen ja liikkuvaan kuvaan pohjautuvaa. Tekstipohjaisia pikaviestimiä, kuten Chat-työkalua voi usein hyödyntää reaaliaikaisen keskusteluyhteyden, esimerkiksi opintojaksolla käytetyn AC- verkkokokousjärjestelmän lisänä. (Sore, Meriläinen & Kivilahti 2011.) Eriaikaisia yhteistoiminnallisia työskentelymuotoja verkkoympäristössä ovat esimerkiksi yhteisen aineiston tuottaminen wikillä, blogi-kirjoittaminen tai keskustelupalstat, joissa käytetään vastaustoimintoa. (Vuopala ym. 2016; Sore ym. 2011.) Ward ym. (2010) selvittivät opettajien ja opiskelijoiden käsityksiä verkko-opiskelun laadusta, ja etenkin opiskelijat kokivat reaaliaikaisen työskentelyn verkossa yhtä hyväksi kuin kasvokkain tapahtuvan luokkaopetuksen ja olivat valmiita valitsemaan myös muita opintoja sen mukaan, että toteutuksessa käytettäisiin reaaliaikaisia verkko-opiskelun tapoja. Tulos vastaa myös tämän artikkelin palautekyselystä saatuja mielipiteitä.

Lähteet

Ally, M. 2008. Foundations of educational theory for online learning. [Verkkodokumentti]. Teoksessa Anderson, T. (ed.) The theory and practice of online learning. Second edition. Edmonton: AU Press. 15-44. [Viitattu 12.10.2017]. Saatavissa: http://biblioteca.ucv.cl/site/colecciones/manuales_u/99Z_Anderson_2008-Theory_and_Practice_of_Online_Learning.pdf

Brown, J. & Isaacs, D. 2001. The World Cafe: Living knowledge through conversations that matter. The Systems Thinker. [Verkkolehti]. Vol. 12(5), 1–5. [Viitattu 15.10.2017]. Saatavissa: http://www.theworldcafe.com/wp-content/uploads/2015/07/STCoverStory.pdf

Chang, B. & Kang, H. 2016. Challenges facing group work online. Distance Education. [Verkkodokumentti]. Vol. 37(1), 73-88. [Viitattu 15.10.2017]. Saatavissa: https://doi.org/10.1080/01587016.1154781

Haukijärvi N., Kangas A., Knuutila H., Leino-Richert E. & Teirasvuo N. 2014. Tavoitteena aktiivinen ja työelämälähtöinen oppiminen. [Verkkodokumentti]. Turun ammattikorkeakoulun oppimateriaaleja 91. Turun ammattikorkeakoulu. [Viitattu 10.11.2017]. Saatavissa: http://julkaisut.turkuamk.fi/isbn9789522165107.pdf

MacNeill, H., Telner, D., Sparaggis‐Agaliotis, A. & Hanna, E. 2014. All for one and one for all: Understanding health professionals’ experience in individual versus collaborative online learning. Journal of Continuing Education in the Health Professions. [Verkkolehti]. Vol. 34(2), 102-111. [Viitattu 10.11.2017]. Saatavissa: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/chp.21226/full

Prewitt, V. 2011. Working in the cafè: lessons in group dialogue. The Learning Organization. [Verkkolehti]. Vol. 18(3), 189-202. [Viitattu 15.10.2017]. Saatavissa: https://doi.org/10.1108/09696471111123252

Partridge, M. 2015. Evaluation Café – A review of literature concerning World Cafe methodology used as an evaluative tool in education. Innovative Practice in Higher Education. [Verkkolehti]. Vol. 2(2). [Viitattu 17.10.2017]. Saatavissa: http://journals.staffs.ac.uk/index.php/ipihe/article/viewFile/76/154

Siemens, G. 2005. Connectivism: A learning theory for the digital age. International journal of instructional technology and distance learning. [Verkkolehti]. Vol. 2(1), 3-10. [Viitattu 14.10.2017]. Saatavissa: http://itdl.org/Journal/Jan_05/article01.htm

Sore, S., Meriläinen, J. & Kivilahti, R. 2011. Yhteistyöskentelyn uudet muodot. Teoksessa: Haasio A. & Salo K. (toim.) AMK 2.0: Puheenvuoroja sosiaalisesta mediasta ammattikorkeakouluissa. [Verkkodokumentti]. Seinäjoen ammattikorkeakoulun julkaisusarja B. Raportteja ja selvityksiä 51. 116-133. [Viitattu 12.10.2017]. Saatavissa: https://www.theseus.fi/bitstream/handle/10024/32091/B51.pdf

Vuopala E., Hyvönen P. & Järvelä S. 2016. Interaction forms in successful collaborative learning in virtual learning environments. Active Learning in Higher Education. [Verkkolehti]. Vol. 17(1), 25-38. [Viitattu 2.11.2017]. Saatavissa: http://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/1469787415616730

Ward M.E., Peters G. & Shelley K. 2010. Student and Faculty Perceptions of the Quality of Online Learning Experiences. International Review of Research in Open and Distance Learning. [Verkkolehti].  Vol. 11(3), 57-77. [Viitattu 4.11.2017]. Saatavissa: http://www.irrodl.org/index.php/irrodl/article/view/867/1610

Kirjoittajat

Hannele Tiittanen työskentelee yliopettajana Lahden ammattikorkeakoulussa sosiaali- ja terveysalalla.

Sariseelia Sore työskentelee lehtorina Lahden ammattikorkeakoulussa  liiketalouden ja matkailun alalla.

Artikkelikuva: https://www.pexels.com/photo/working-typing-macbook-computer-7350/ (CC0)

Julkaistu 28.2.2018

Viittausohje

Tiittanen, H. & Sore, S. 2018. Learning Cafen toteutus verkko-opinnoissa. LAMK RDI Journal. [Verkkolehti]. [Viitattu pvm]. Saatavissa: http://www.lamkpub.fi/2018/02/28/learning-cafen-toteutus-verkko-opinnoissa/