Siirry sisältöön
Piirroskuvassa tietokoneita joiden ruuduissa suun kuvia
Juttutyyppi  Artikkeli

Kielten opetus verkossa: katse kymmenen vuoden päähän

Jo nyt kielten opetus tapahtuu suurelta osin verkossa, ja trendi näyttää jatkuvan ja voimistuvan. Mitä voimme odottaa kymmenen vuoden sisällä? Tapahtuuko opetuksen revoluutio?

Diakin opiskelijoiden antama palaute kielten verkkokursseista on valtaosin positiivista: kurssit ovat tasoltaan tyydyttäviä tai hyviä. Jotkut kurssit mainostavat itseään ”itseohjautuvina”, ”itsenäisesti toteutettavina” tai jopa ”automatisoituina”. Joiltain osin asia voi näin ollakin: monivalintatehtävien tulokset voidaan antaa opiskelijoille heti, kun tehtävä on palautettu.

Luonnollisen kielen arviointi ja palautteen antaminen ei kuitenkaan tapahdu automaattisesti muualla kuin kieliteknologialaboratorioiden testeissä. Tällä hetkellä ei ole toimivaa automatisoitua kielten verkkokurssia, joka pystyisi arvioimaan opiskelijan tason muuten kuin monivalintatehtävien osalta. Opettajan näkökulmasta tämä tarkoittaa, että hänen on käytävä läpi ja arvioitava yksilöllisesti jokainen kirjoitelma ja puhunnos, jos tavoitteena on arvioida opiskelijan kielitaitoa yhtään syvällisemmällä tasolla.

Puhutun kielen verkkokurssi 2020: henkilökohtaisten ominaisuuksien arviointi aiheuttaa stressiä

Puhutun kielen omaksumista voidaan harjoitella verkossa esimerkiksi opettajan antamin ääntämisesimerkein, joita opiskelijat päätteidensä ääressä toistavat. Pari- ja ryhmäkeskustelut annetusta aiheesta ovat myös yleisiä; opettaja pääsee halutessaan kuuntelemaan ja puuttumaan niihin. Kommunikaatio voi tapahtua esimerkiksi Collaboraten, Teamsin tai Skypen kautta.

Ammatillisella kurssilla erilaiset asiakastilanteet ovat suosittuja. Puhutun kielen ymmärtämistä voidaan harjoitella esimerkiksi videoilla, joista opettaja laatii kysymyksiä; opiskelija tekee nämä omalla ajallaan. Esitelmä ammattiaiheesta kohdekielellä lienee ammatillisen kurssin standarditehtävä.

Sovelluksia harjoituksiin on runsaasti: opiskelijat voivat palauttaa ääni- ja kuvamateriaalia verkkoalustalle eri tavoin, ja opettajalla on Moodlessa kommentointiin standardityökaluja. Kuullun ymmärtämiseen yksinkertaisimmillaan riittää opiskelijan kuittaus, että materiaali on kuunneltu tai katsottu; toisaalta opettaja voi laatia monivalintakysymyspatteriston vaikkapa Webropolin avulla ja saada opiskelijoiden vastaukset automaattisesti pisteytettyinä.

Puhuttu kieli on aina osa persoonan piirteitä; se ei ole vain mitattava osaamisen parametri.

Puhutun kielen opettamiseen ja opiskeluun verkossa liittyy eräitä mahdollisia ongelmia, vaikka verkko-opetus ja -opiskelu sujuukin valtaosin hyvin. Puhuttu kieli on aina osa persoonan piirteitä; se ei ole vain mitattava osaamisen parametri. Kielen oppija tuskin voi kokonaan välttyä ajatukselta, että hänen henkilökohtaisia ominaisuuksiaan tarkkaillaan ja arvioidaan.

Kynnys puhua verkossa julkisesti tai edes pienryhmissä on monelle liian korkea. Opiskelijalle voi aiheuttaa suurta stressiä se, että hän tietää opettajan arvioivan reaaliajassa tai myöhemmin hänen tuottamiaan sanoja tai puhunnoksia sekä ryhmäkeskusteluja.

Jokainen opettaja lienee jossain vaiheessa myös kuullut opiskelijan toteamuksen, ettei uskalla sanoa juuri mitään kun ”muut ovat niin hyviä”. Toinenkin tilanne on mahdollinen: opiskelija kokee puhe- ja kommunikaatioharjoitusten olevat itselleen liian yksinkertaisia ja siten hyödyttömiä.

Kirjoitetun kielen verkkokurssi 2020: Opettajalla ei tarpeeksi aikaa yksityiskohtaiseen palautteeseen

Esseiden kirjoittaminen, asiakas- ja potilastilanteiden raportointi ja tiivistelmien kirjoittaminen kohdekielellä ovat yleisiä kirjoitetun kielen harjoituksia verkkokurssilla. Voidaan laatia esimerkiksi asiakassuunnitelma, CV tai työnhakukirje tai sähköposti esimiehelle kohdekielellä. Oman alan työpaikan esittely kohdekielellä on ammatillisella kurssilla yksi vakiotehtävistä.

Kirjoitustehtävät voidaan tehdä yksin, parityönä tai ryhmässä. Yleensä opettajan arvio tuotoksista tarvitaan: opettaja lukee kirjoitelmat ja antaa niistä kommentit esimerkiksi Moodlen palautuskansioon. Luetun ymmärtämisessä ja kielioppiharjoituksissa monivalinnat ja sanojen yhdistely eri laatikoista (Hot potatoes -sovellukset) ovat suosittuja, samoin esimerkiksi sanastokartat Prezin ja Quizletin avulla. Sanaston keräämisessä ja kartuttamisessa Prezi on varsin toimiva sovellus, josta opiskelijat pitävät.

Edellä kuvatut menetelmät edistävät kirjoitetun kielen opiskelua ja kehittämistä tehokkaasti. Aikaresurssi on jälleen ongelma: opettajalla on hyvin harvoin mahdollisuutta kommentoida opiskelijan tuottamaa tekstiä yksityiskohtaisesti, saati siten, että hän korjaisi ja selittäisi kaikki virheet tai ei-idiomaattisuudet.

Verkkokurssi 2030

Kielten verkkokurssi Diakissa vuonna 2030 sisältää varmasti yhdessä tehtäviä harjoituksia, esimerkiksi parikeskusteluja. Opiskelijat tekevät kohdekielellä varmasti myös ammattialaansa liittyviä kirjallisia tehtäviä, jotka opettaja tarkastaa.

Uusia opettamista ja oppimista helpottavia sovelluksia on tullut valtavat määrät lisää. Mutta onko opettamisessa ja oppimisessa tapahtunut kvanttihyppyä – pikemminkin revoluutiota kuin evoluutiota?

Puhuttu kieli: puheentunnistin apuopettajana

Puheentunnistus lienee ensimmäinen potentiaalinen lisä älykkääseen verkkokurssiin.

Todellinen revoluutio kielten verkkokursseissa tapahtuu vasta sitten kun sovellukset pystyvät analysoimaan opiskelijan tuottamaa puhetta ja kirjoitusta. Puheentunnistus lienee ensimmäinen potentiaalinen lisä älykkääseen verkkokurssiin. Suomen kielellekin on olemassa puheentunnistussovelluksia, ja niitä on kaupallisesti saatavana.

Kone ei tarkkaan ottaen ”ymmärrä” puhetta vaan analysoi puhesignaalia, joka on fysikaalinen ilmiö: energiaa eri taajuuksilla erilaisten ajanjaksojen aikana. Puheentunnistussovellukset ovat robusteja eli pystyvät tunnistamaan puheen hälyisässäkin ympäristössä ja toimivat koneoppivasti eli mukautuvat puhujan äänen erityispiirteisiin.

Yllä esitetty kuulostaa varsin teknologiselta mutta juuri siinä on sen pedagoginen vahvuus. Puheentunnistinsovellus kielten verkkokurssilla voisi toimia väsymättömänä apuopettajana: se ”kuuntelisi” kaikkien opiskelijoiden kaikkea puhetta ja antaisi arvion: onko sana, lause tai pidempi puhunnos ymmärrettävä? Puheesta tekstiin -sovellus antaisi kirjallisessa muodossa opiskelijan tuottaman puheen ja näyttäisi tunnistamattomien sanojen määrän.

Jos kone tunnistaa sanan, se on äänteellisesti tai foneemisesti riittävän oikea – eli riittää kommunikaatioon. Tämä mahdollistaisi myös sen, että opiskelijalla olisi matala kynnys ryhtyä harjoittelemaan – sanaa tai lausetta voisi toistaa niin kauan, että kone ymmärtää sen; samalla opiskelija huomaisi konkreettisesti, milloin tuotos toimii riittävän hyvin.

Yksi olennainen muutos tässä olisi se, että tiukka normatiivisuus oppimisessa ja opetuksessa vähenisi. Vieraalla kielellä tuotettu puhe on riittävän hyvää, kun kone tunnistaa sen todennäköisyyksien ja foneemikirjastojen avulla.

Tuotetun puheen ei tarvitse olla ”täydellistä”, esimerkiksi opettajan mieltymyksiä vastaavaa. Tämä vaatii myös opettajalta asennemuutosta.

Puheentunnistimella on riittävästi dataa ja laskentatehoa käytössään arvioidessaan riittävällä todennäköisyydellä, että havaittu piirrekimppu edustaa tai ei edusta kohdekielen äännettä tai sanaa. Opettajan asiantuntemusta tarvittaisiin nyt erityisesti tehtävien suunnittelussa ja pedagogisen relevanssin löytämisessä.

Kirjoitettu kieli: automaattista palautetta

Opiskelijat haluavat teksteistään palautetta, mieluusti heti. Opettaja pystyy tuskin koskaan antamaan palautetta niin paljon kuin hän haluaisi. Tulevaisuuden kielten verkkokurssi pystyy tähän – osin automatisoidusti.

Vertaamalla BNC:n (British National Corpus) kymmentä tuhatta yleisintä trigrammia eli kolmen sanan tai merkin mittaista jaksoa analysoitavan englanninkielisen esseen trigrammeihin voidaan tehokkaasti laskea vastaavuus ja idiomaattisuus opiskelijaesseen ja ”hyvän” tekstin välillä. Käytännössä lasketaan opiskelijaesseessä esiintyvien trigrammien prosentuaalinen osuus korpuksessa esiintyvistä trigrammeista: korkeampi prosenttiluku indikoi autenttisempaa kieltä.

Kun lukuisten (kymmenien) opettajien antamat arvioit teksteistä (joita on satoja) saadaan opetusaineistoksi, voidaan tilastollisen hahmontunnistuksen menetelmin rakentaa algoritmi, joka on valmis apuopettaja: se analysoi jatkuvasti ja väsymättä uusia opiskelijatekstejä ja antaa niistä arvion, joka suurella todennäköisyydellä olisi lähellä opettajan antamaa arviota. Opiskelija ja opettaja joutuvat jälleen hiukan orientoitumaan uudelleen: tavoitteena on teksti, joka ei poikkea liikaa ”hyvistä” kohdekielen teksteistä.

Moderni kielten verkkokurssi siis tarjoaisi opettajalle apuvälineitä kirjoittamisen arviointiin ja analyysiin.

Moderni kielten verkkokurssi siis tarjoaisi opettajalle apuvälineitä kirjoittamisen arviointiin ja analyysiin. Opettaja määrittelisi kirjoitustehtävät itse ja päättäisi, miten paljon hän haluaa automaattista tekstin analyysia hyödyntää. On selvää, että kirjoituksen kvalitatiivisten seikkojen tarkempi erittely olisi edelleen opettajan ydinosaamista.

Puhutun ja kirjoitetun tekstin automaattisen analyysin yhdistäminen olisi mitä ilmeisimmin mahdollista: puheen foneemien oikeellisuutta ja tuotettujen ilmausten autenttisuutta kontekstissa voitaisiin mallintaa. Algoritmi käytännössä arviosi, puhuuko opiskelija kohdekielellä ymmärrettävästi asioita, joita kyseisessä tilanteessa pitäisi puhua.

Ideaalitapaus voisi seuraava: opettaja antaa loppukokeessa opiskelijalle tehtävän tuottaa suullisesti englannin kielellä terveysneuvontaa esimerkiksi haavanhoidosta, ja opiskelijan tulee kirjoittaa hoidon säännöistä myös lyhyet kirjalliset ohjeet. Algoritmi arvioisi suullisen ja kirjallisen tuotoksen ainakin alustavasti.

Opettajia tarvitaan edelleen

Kielten verkkokurssi vuonna 2030 sisältää paljon samoja elementtejä kuin vuonna 2020. Suuri ero nykyiseen on kuitenkin se, että kurssi sisältää algoritmeja, jotka oikeasti analysoivat luonnollista kieltä parametritasolla. Edellä esitetyt sovellukset ovat mahdollisuuksia muiden joukossa, ja on syytä korostaa, että luonnollisen kielen analyysi tapahtuisi käytännössä tilastollisen hahmontunnistuksen menetelmin. Lopullisen arvosanan antaa edelleen opettaja.

Pysyvä osoite: http://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2020042722615