Koolituse korraldus
Koolituse korraldus on struktureeritud nädalaste tsüklite kaupa, kus igal nädalal võetakse läbi uus teema. Iga teema puhul on õppeprotsess on jagatud nelja etappi, mis tutvustavad läbi videoloengute teoreetilist tausta ja vajalikke tööriistu ning kinnitavad praktilisi oskusi läbi iseseisva töö ja arutelu koos kaasõppijate ja õppejõuga. Õppetöö toimub koolitusel eesti ja inglise keeles. Ettevalmistatud materjalid on inglise keeles, kuid praktikumid on arutelu soodustamiseks eestikeelsed. Tulemusena harjuvad õppijad andmeteaduse terminitega mõlemis keeles.
Koolituse ülesehitus
Koolitus on üles ehitatud põhimõttel, et osalejatel oleks võimalik kursus lihtsalt sobitada oma igapäeva ülesannete hulka.
Täpsemalt on koolituse etapid järgnevad:
- Videoloeng: Iga teema algab iseseisva videoloengu vaatamisega, kus käsitletakse teoreetilisi kontseptsioone ja nendega seotud olulisi näiteid. Videoloengute eesmärk on tutvustada õppijatele teema põhialuseid ja luua vundament edasiseks uurimiseks ja praktiliseks rakendamiseks. Videoloengud sisaldavad ka kontrollküsimusi, mis aitavad õppijal hoida fookust ning kontrollida enda arusaamist. Videoloengud viiakse läbi inglise keeles.
- Praktiline video: Pärast teoreetilise videoloengu vaatamist järgneb praktilisi oskusi ja tööriistu tutvustav video, mis keskendub Pythoni abil andmeteaduse lahenduste programmeerimisele. Praktiline video on inglise keeles.
- Kodutöö ja konsultatsioon: Järgnevalt antakse õppijatele kodutöö, mis võimaldab õppijal iseseisvalt õpitud teadmisi ja oskusi praktikas kasutada. Kodutööde eesmärk on aidata õppijatel kinnistada õpitut, tuvastada võimalikke raskusi ja valmistuda järgnevaks aruteluks praktikumis. Kodutöö lahendamise perioodil toimub vabatahtlik konsultatsioon, kus õppijad saavad vajadusel personaalset abi ja selgitusi õppejõult. Konsultatsioon toimub iga nädal kolmapäeviti kell 17:00-18:00 Zoomis (https://ut-ee.zoom.us/j/96498897628?pwd=MVg3T3BKUnFTcksxeTBOdUtSVXg3Zz09). Muul ajal on lahendajatelt võimalik abi küsida vestlusrobotilt ChatGPT (GPT-4), millele ligipääs antakse kõigile koolitusel osalejatele. Küsimusi saab esitada ka foorumis, kus õppejõud ja kaasõppijad saavad abi anda. Kodutööd esitatakse Jupiter vihikutena ning hindamine on arvestuslik. Kodutööd on inglise keeles.
- Praktikum: Peale kodutööde esitamist toimub praktikum, kus arutatakse kodutöid, analüüsitakse tulemusi ja selgitatakse võimalikke probleeme. Seejärel arutatakse teemat laiendavaid keerulisemaid ülesandeid ja probleeme. Praktikumid annavad õppijatele võimaluse kogemuste vahetamiseks ja koostööks. Praktikum toimub eesti keeles. Praktikumid toimuvad virtuaalselt (https://ut-ee.zoom.us/j/94017516074?pwd=S3RDdHlJYjFVU3ZqaEl5NUhtNDJ3UT09).
Projekt
Koolituse viimases osas viivad osalejad läbi projekti rühmatööna kuni kolmeliikmelistes gruppides. Projekt hõlmab endas ühe praktilise andmeteadusliku ülesande lahendamist, kasutades koolitusel õpitud oskuseid. Projekti teemad võivad osalejad välja pakkuda ise, kuid koolituse korraldajad annavad ka ideid toetudes eesti riigi avaandmetele ning käimasolevatele või juba toimunud andmeteaduse võistlustele. Iga rühma teema on erinev. Projekti tulemusena valmib lõppraport mis tuleb esitada koos projekti läbiviimisel tekkinud koodiga. Koolituse lõpus toimub virtuaalne projektide esitlus, kus kõik grupi liikmed teevad ühise ettekande ning vastavad teiste osalejate ning koolituse läbiviijate küsimustele. Projekti planeerimise ja teostamise ajal toimuvad vabatahtlikud iganädalased konsultatsioonid, kus saab personaalset abi küsida. Abi saab ka foorumist ning vestlusrobotilt ChatGPT. Projekti esitlus toimub eesti keeles.
Õppematerjalid ja tugisüsteemid
Kõik õppematerjalid (videod, kodutööd, praktikumimaterjalid) on õppijatele kättesaadavad läbi koolituse veebilehe. Lisaks on õppijatel võimalik abi küsida koolituse foorumil ning vestlusrobotilt ChatGPT.
Hindamine ja tagasiside
Koolituse eduka läbimise tagamiseks pakkuvad koolitajad õppijatele jooksvalt konstruktiivset hindamist ja tagasisidet. Koolitusel kasutatakse erinevaid hindamise ja tagasiside meetodeid, et toetada iseseisvat õpet ja pakkuda individuaalset tuge:
Tagasiside kodutöö protsessis: Õppijad saavad konsultatsioonide käigus, foorumis või GPT-4 abil tagasisidet ja abi oma küsimustele. See võimaldab lahendada tekkinud probleeme ja saada selgust keerukate teemade osas.
Praktikumiarutelud: Praktikumides toimuvad arutelud ja ülesannete lahendamine võimaldavad õppijatel saada kaasõppijatelt ja juhendajatelt vahetut tagasisidet. See aitab mõista, kuidas teised õppijad probleeme lahendavad, ning aitab arendada koostöö- ja suhtlemisoskusi.
Personaalne tagasiside: Peale kodutöö esitamist saavad õppijad personaalset tagasisidet, mis aitab mõista oma edusamme ja võimalikke paranduskohti. Personaalne tagasiside võib hõlmata nii positiivseid kui ka arenguvajadusi käsitlevaid kommentaare, mis aitavad õppijal teha teadlikke otsuseid oma õppeprotsessi kohta.
Projektide esitlemine: Koolituse lõpus toimuvad projektide esitlused, kus kõik õppijad peavad osalema, tutvustades projektist enda tehtud osa. See aitab neil oma tööd teistele tutvustada ja saada tagasisidet.
Lõpetamise nõuded
Koolituse edukaks läbimiseks peab õppija ära tegema 80% kodutöödest, tegema eduka esitluse oma projektist ja täitma ära andmekorjeks vajaliku tagasiside vormi.
Koolituse tähtaegselt läbinud osalejatele väljastatakse digitaalne Tartu Ülikooli tunnistus.