Browsing by Title

This thesis focuses on statistical topics that proved important during a research project involving quality control in chemical forensics. This includes general observations about the goals and challenges a statistician may face when working together with a researcher. The research project involved analyzing a dataset with high dimensionality compared to the sample size in order to figure out if parts of the dataset can be considered distinct from the rest. Principal component analysis and Hotelling's T^2 statistic were used to answer this research question. Because of this the thesis introduces the ideas behind both procedures as well as the general idea behind multivariate analysis of variance. Principal component analysis is a procedure that is used to reduce the dimension of a sample. On the other hand, the Hotelling's T^2 statistic is a method for conducting multivariate hypothesis testing for a dataset consisting of one or two samples. One way of detecting outliers in a sample transformed with principal component analysis involves the use of the Hotelling's T^2 statistic. However, using both procedures together breaks the theory behind the Hotelling's T^2 statistic. Due to this the resulting information is considered more of a guideline than a hard rule for the purposes of outlier detection. To figure out how the different attributes of the transformed sample influence the number of outliers detected according to the Hotelling's T^2 statistic, the thesis includes a simulation experiment. The simulation experiment involves generating a large number of datasets. Each observation in a dataset contains the number of outliers according to the Hotelling's T^2 statistic in a sample that is generated from a specific multivariate normal distribution and transformed with principal component analysis. The attributes that are used to create the transformed samples vary between the datasets, and in some datasets the samples are instead generated from two different multivariate normal distributions. The datasets are observed and compared against each other to find out how the specific attributes affect the frequencies of different numbers of outliers in a dataset, and to see how much the datasets differ when a part of the sample is generated from a different multivariate normal distribution. The results of the experiment indicate that the only attributes that directly influence the number of outliers are the sample size and the number of principal components used in the principal component analysis. The mean number of outliers divided by the sample size is smaller than the significance level used for the outlier detection and approaches the significance level when the sample size increases, implying that the procedure is consistent and conservative. In addition, when some part of the sample is generated from a different multivariate normal distribution than the rest, the frequency of outliers can potentially increase significantly. This indicates that the number of outliers according to Hotelling's T^2 statistic in a sample transformed with principal component analysis can potentially be used to confirm that some part of the sample is distinct from the rest.

Perinteinen tekstihaku vertaa toisiinsa tekstistä löytyviä merkkijonoja, jolloin esimerkiksi hakusanalla 'Nokia' voidaan tulokseksi saada dokumentteja matkapuhelinvalmistajasta, Nokian kaupungista tai F.E Sillanpään Ihmiset suviyössä teoksen päähenkilöstä. Tässä tutkielmassa esitetään informaation haussa (engl. Information Retrieval, IR) käytettävä menetelmä, jolla on mahdollista hakea tekstidokumentteja tarkasti määritellyllä käsitteellä. Tarkasti määritellyllä käsitteellä tarkoitetaan ontologiassa, koneymmärrettävässä sanastossa, määriteltyä käsitettä. Tässä tutkielmassa keskitytään erityisesti historiaontologiassa määriteltyihin tapahtumiin. Tutkielmassa esitetty menetelmä pyrkii tunnistamaan dokumentissa esiintyvät käsitteet sanoja ympäröivän semantiikan perusteella. Täsmällisesti sanaa ympäröivä semantiikka saadaan niin kutsutusta semanttisesta avaruudesta, joka muodostetaan piilevän semantiikan analyysiksi (engl. Latent Semantic Analysis, LSA) kutsutulla matemaattisella menetelmällä, ja ympäröivää semantiikkaa sovelletaan ontologiseen kyselyn laajentamiseen. Mallin toimivuutta pyrittiin arvioimaan koejärjestelyllä, jossa aineistona käytetään Suomalaista historiaontologiaa ja suomenkielisen Wikipedia-tietosanakirjan artikkeleita. Koejärjestelyssä ilmenneiden vaikeuksien vuoksi toimivuuden arviointi jäi puutteelliseksi. Tutkielman lopussa on pohdittu menetelmän merkitystä informaation haussa yleisesti, sillä tutkielmassa kuvattu menetelmä ontologiassa määriteltyjen käsitteiden kuvaamisesta tekstidokumenttien määräämään semanttiseen avaruuteen on uusi, eikä aiempaa tutkimusta menetelmän toiminnasta tai kehittämisestä ole tehty.

Semantic segmentation is a computer vision problem of partitioning an image based on what type of an object each part represents, with pixel-level precision. Producing labeled datasets to train deep learning models for semantic segmentation can be laborious due to the demand for pixel-level precision. On the other hand, a deep learning model trained on one dataset might have inferior performance when applied on another dataset, depending on how different those datasets are. Unsupervised domain adaptation attempts to narrow this performance gap by adapting the model to the other dataset, even if ground-truth labels for that dataset are not available. In this work, we review some of the pre-existing methods for unsupervised domain adaptation in semantic segmentation. We then present our own efforts to develop novel methods for the problem. Those include a new type of loss function for unsupervised output shaping, unsupervised training of the model backbone based on the feature statistics and a method for unsupervised adaptation of the model backbone using an auxiliary network that attempts to mimic the gradients of supervised training. We present empirical results of the performance of these methods. We additionally present our findings on the effects of changes in the statistics of the batch normalization layers on domain adaptation performance.

In this thesis, we will look into utilizing open source software build tools in an enterprise environment. We will aim at providing a complete set of tools starting from developer support and leading to software delivery. We will discuss the different tools that we will use to offer more reliable, easy to use and efficient process of composing software products. Many open source projects will be utilized and we will examine the required steps to be able to successfully operate them in a closed environment. We will also look into providing a completely new base image for in-house cloud platform building. The process of internally composing the operating system from open source components will be discussed in depth.

Tämän tutkimuksen tavoitteena oli selvittää opettajien ammatillisen kehittymisen mahdollisuuksia ja haasteita kemian non-formaalissa oppimisympäristössä oppilaiden vierailun aikana. Tutkimuksessa non-formaali oppimisympäristö määriteltiin koulun ulkopuoliseksi paikaksi, jossa oppiminen on jollain tavalla organisoitua ja tavoitteellista, ja tapahtuu ohjatussa oppimisaktiviteetissa. Näiden lisäksi non-formaali oppimisympäristö määriteltiin paikaksi, jossa opettaja voi poistua perinteisestä ohjaajan roolistaan ja keskittyä sen sijaan tukemaan ja tarkkailemaan oppilaitaan. Jatkuvaa ammatillista kehittymistä tarkasteltiin erityisesti opettajan sisältötiedon sekä pedagogisen sisältötiedon näkökulmista. Aineisto kerättiin Helsingin yliopiston Kemianluokka Gadolinissa oppilaiden kanssa vierailleilta opettajilta vuosina 2019 ja 2022. Vastauksia saatiin yhteensä 45. Tutkimusmenetelminä käytettiin kyselylomaketta ja teemahaastattelua triangulaatiota hyödyntäen. Saadut vastaukset analysoitiin teoriaohjaavan sisällönanalyysin menetelmällä. Tulokset osoittavat opettajien odotuksien keskittyvän kemian sisältötiedon kehittymiseen kemian teorian sekä kouluarjesta poikkeavan kokeellisuuden kautta, ja näitä opettajat kokivat myös oppineensa vierailun aikana. Odotukset kohdistuvat myös yliopistoympäristöön, jossa mahdollisuus tutkijavierailuihin sekä tutustuminen oikeaan laboratorioon koettiin kehittävän opettajien sisältötietoa ja lisäävän relevanssia ja tapoja motivointiin opetuksessa. Oman opetuksen kehittämisen osalta odotukset kohdistuivat työskentelytapojen rikastuttamiseen, johon myös opettajat kokivat saaneensa hyötyä vierailun aikana. Tutkimuksen tulosten perusteella vierailut non-formaalissa kemian oppimisympäristössä voivat sekä vahvistaa opettajan osaamista että tuoda jatkuvan ammatillisen kehittymisen osaksi heidän työaikaansa. Ne voivat toimia luontaisena paikkana opettajien tutustuttamiseen uuteen, opetussuunnitelman ulkopuoliseenkin, mutta silti sitä relevanssilla ja ajankohtaisuudella tukevaan materiaaliin. Tutkimus nostaa esiin useita ehdotuksia jatkotutkimukselle. Selvitys sen osalta, millaisia odotuksia kemian pääaineopettajilla on muihin kemiaa opettaviin verrattuna sekä vertailu koetusta oppimisesta vierailun aikana, voisivat tuoda syvempää tietoa aiheeseen ja tässä tutkimuksessa saatuihin tuloksiin. Tutkimuksessa opettajat ovat vastanneet kyselyyn välittömästi vierailun jälkeen, ja seurantakysely siitä, millaiseksi opettajat ovat kokeneet oppimisen kemiasta ja sen opettamisesta voisi olla tarpeen tietyn aikajakson jälkeen vierailusta. Näin opettajille annettaisiin aikaa reflektoida myös sitä, miten he todellisuudessa ovat hyödyntäneet vierailun aikana oppimaansa omassa opetuksessaan.

Digitalisaatio ja uudet oppimisympäristöt ovat merkittävä osa 1.1.2018 voimaan astuneen ammatillisen koulutuksen reformia. Yhteiskunnan digitalisoituminen edellyttää opetuksen digitalisoitumista eli oppilaitoksen toimintakulttuurin muutosta niin, että ammattiin valmistuvat nuoret ja aikuiset saavat valmiudet vastata tulevaisuuden haasteisiin. Näitä ovat digitaitojen lisäksi mm. muutoksenhallintakyky, ongelmanratkaisutaito, itseohjautuvuus sekä henkilökohtaisen osaamisen kehittämisen taito. Tämä työ on kaksiosainen. Ensimmäinen osa on yksisyklinen kehittämistutkimus. Siinä suunniteltiin ja toteutettiin digitutorkoulutus Etelä-Kymenlaakson ammattiopistossa keväällä 2019. Tutkimus alkoi teoreettisella ongelma-analyysillä. Sen avulla selvitettiin, mitä asioita on aikaisempiin tutkimuksiin perustuen huomioitava, kun opetusmenetelmiä kehitetään enemmän digitalisaatiota hyödyntäviksi. Kehittämistutkimuksen toinen osa eli kehittämisprosessi oli digitutorkoulutuksen suunnittelu ja järjestäminen. Kehittämistuotoksena saatiin malli digitutorkoulutuksen järjestämiseksi. Sekä digitutoreina työskennelleiltä opiskelijoilta, että heidän asiakkailtaan pyydettiin palaute. Sen perusteella jatkossa on lisättävä digitutorpalvelun markkinointia sekä pohdittava, miten opiskelijoiden motivaatiota voidaan parantaa. Työn toisessa osassa haastateltiin kahdeksaan ammatillisen koulutuksen opettajaa ja yhtä apulaisrehtoria. Haastattelujen avulla etsittiin vastausta tutkimuskysymykseen ”Miten opettajat kokevat opetuksen digitalisoitumisen hyödyttävän heidän työtään?” Haastattelut olivat taustatutkimusta digitutortoiminnan kehittämistä varten. Niiden avulla pyrittiin tunnistamaan sellaisia asioita opetustyössä, joiden edistämiseen digitutortoiminnalla voidaan tulevaisuudessa vaikuttaa. Digitutorien työ on tärkeässä asemassa, kun uudet opiskelijat aloittavat opintonsa. He auttavat opettajia varmistamaan, että ensimmäisen vuoden opiskelijat omaavat riittävät tieto- ja viestintätekniikan taidot, kun lukujärjestyksen mukainen opiskelu orientoivien viikkojen jälkeen alkaa. Samalla ensimmäisen vuoden opiskelijat saavat vertaisoppimisen mallin, jota he voivat hyödyntää opinnoissaan myöhemmin toimien itse mallinantajina. Reformin myötä oppimisympäristöt monipuolistuvat ja opetus siirtyy yhä enemmän verkkoon. Verkko-oppimisen hyötynä on perinteisesti pidetty aikaan ja paikkaan sitomattomuutta. Digitalisaatio tuo paljon muitakin hyötyjä opiskeluun: ajantasainen tieto on helposti saatavilla, vuorovaikutus ja verkostoituminen lisääntyvät, osaamisen näkyväksi tekemisen tavat monipuolistuvat (multimodaalisuus). Digitalisaation haasteina oppilaitoksissa pidetään resurssien vähyyttä sekä käytäntöjen kirjavuutta saman oppilaitoksen eri osastoilla. Suunnittelun johdonmukaisuuden merkitys oppilaitoksessa korostuu. Työssä esitellään Kiltakoulu-opetusmalli.

Fraktaaligeometria on mielenkiintonen ja visuaalinen matematiikan ala, ja tunnetuimpana tavaramerkkinä sillä ovat värikkäät ja upeat kuvat, joissa kuviot toistamalla itseään kiertyvät ja kaartuvat ja jatkuvat äärettömyyksiin. Fraktaaligeometrista kuviota katsellessaan voi kirjaimellisesti nähdä äärettömyyden. Työni on tarkoitettu opiskelijoiden ja opettajien käytettäväksi, ja tavoitteenani on, että lukija tämän materiaalin luettuaan ymmärtää fraktaaligeometrisen konstruoinnin perusteet ja osaa ainakin teoriassa konstruoida fraktaaligeometrisia kuvioita helpoista funktioista, ihanteellisessa tilanteessa jopa mistä vain haluamastaan funktiosta. Työ on suunnattu toisen asteen tai sitä korkeampien asteiden opiskelijoille ja opettajille, sillä pohjatiedoiksi vaaditaan derivointitaitoja, kompleksilukujen ja –tason hallintaa, sekä funktion arvon määrittämisen ja graafisen kuvaamisen taitoa. Jokaisen kappaleen jälkeen on useita eritasoisia tehtäviä, joiden avulla opiskelija voi syventää teoreettista tietoaan. Kaikkiin tehtäviin vastaukset löytyvät liitteistä. Aluksi esittelen hieman fraktaaligeometrian historiaa Sir Isaac Newtonin ja Benoit Mandelbrotin oivallusten kautta. Lisäksi aluksi tutustutaan itsesimilaarisuuden käsitteeseen kuvien kautta. Työssä on kaksi suurempaa teoreettista osa-aluetta. Ensimmäinen näistä on Newtonin metodi ja sen avulla saatujen iteraatiotulosten kuvaaminen reaaliakselilla fraktaaligeometriseksi kuvioksi, toinen osuus on Newtonin metodin soveltaminen kompleksiluvuille ja näin saatujen iteraatioiden kuvaaminen komplementtitasolla. Kolmannessa kappaleessa esittelen Newtonin metodin ja kaksi erilaista tapaa tarkistaa saadun ratkaisun tarkistamiseen, ensimmäinen on sijoitusmenetelmä ja toinen Bolzanon lause. Tämän jälkeen käydään kahden erilaisen esimerkin avulla läpi, miten ensinnäkin iteraatiot kuvataan reaaliakselilla, ja toisekseen miten saadaan aikaiseksi värikuvia joista fraktaaligeometria on niin tunnettu. Neljännessä luvussa käydään kevyesti läpi kompleksiluvut ja -taso, ja sen jälkeen käydään läpi miten niitä sovelletaan Newtonin metodin kanssa ja millaisia iteraatiolukuja niistä seuraa. Viimeisessä luvussa käytettään tätä kaikkea aiemmin opeteltua tietoa yhdessä soveltamalla Newtonin metodia funktioon kompleksiluvuissa ja konstruoimalla se kompleksitasoon, josta lopulta syntyy fraktaaligeometrinen värikuva.

Työn saaminen Eurooppalaisesta koulusta matematiikan opettajana sai tutkijan innostumaan ja tuomaan esille Helsingissä sijaitsevan uuden koulun matematiikan opetusta. Koulu on uusi Suomessa, vaikka on Euroopassa ollut jo pitkään. Mitä tämä koulu tarjoaa matematiikan saralla ja miten se eroaa Helsingin muiden koulun matematiikan opetuksesta. Tutkielmassa käytetään apuna Eurooppalaisen koulun ja Helsingin kunnan koulun opetusmateriaalia sekä opetussuunnitelmaa. Käydään läpi lukuvuosi kerrallaan ja tarkastellaan, miten eroavaisuudet ja samankaltaisuudet näkyvät opetussuunnitelmassa. Tämä tutkielman pyrkii valaisemaan näitä aiheita ja tarjoamaan vilahduksen matematiikanopetussuunnitelman näkökulmasta koulun matematiikan opetuksessa yläkoulun puolella. Tutkija toimii tutkielmassa näkökulman antajana pitkälti mukanaan muutaman opettajan kertomat kokemukset, sillä koulun matematiikan opetuksesta ei ole monella Suomessa kokemusta. Tutkielman tarkoituksena on esitellä myös Eurooppalaisen koulun tarjoama vaihtoehto yksityiskouluna muihin yksityiskouluihin verrattuna kuten myös kunnan koulujen ohella, keskittyen ensisijaisesti matematiikan opetukseen, jota Eurooppalaisella koululla on tarjota. Tutkielmassa nousee esille kulttuuri, joka Eurooppalaisella koululla on tarjota, sekä tavoitteet, joita koulu pitää yllä matematiikan opetuksessa. Tutkielman lopussa käännetään katsetta tulevaan ja mahdollisuuksiin, mitä tulevaisuus voi tuoda tullessaan uuden opetussuunnitelman muodossa. Miten matematiikka voisi näkyä tulevaisuudessa ja mihin se mahdollisesti voi viedä näiden kahden opetussuunnitelman ja koulukulttuurin matematiikan opettajan näkökulmasta.

Opetusvideot ovat yleistyneet opetusmateriaaleina ja aiempien tutkimusten perusteella ne on myös todettu toimivaksi ja pidetyksi tavaksi oppia. Opetusvideoiden toimivuuteen vaikuttaa kuitenkin moni asia. Tässä tutkielmassa tutkin, ovatko opetusvideot hyödyllistä materiaalia itseopiskelukurssilla ja millaisia elementtejä löytyy toimivasta opetusvideosta. Tutkielmasta löytyy konkreettisia esimerkkejä opetusvideoiden toimivuuteen. Opetusvideot voivat toimiessaan olla hyvin tehokas oppimismuoto. Tutkielmaa varten tein Helsingin avoimen yliopiston itseopiskelukurssille opetusvideoita, videoihin liittyviä tehtäviä ja näiden ohelle tutkimuskyselyn. Jokaiseen videoon kuului siis videon aihetta tukeva, oppijaa aktivoiva tehtävä. Tehtäväpakettiin kuului yhteensä kolme videota, kolme tehtävää sekä tutkimuskysely. Opetusvideoiden toimivuutta opetusmateriaalina tutkittiin tehtävien onnistumisen ja opiskelijoiden kokemusten perusteella. Toimivan opetusvideon taustalla on huolellinen suunnittelu. Suunnittelussa tulee ottaa huomioon videon aiheuttama kognitiivinen kuormitus, jotta videosta saadaan oppimistuloksia parantava oppimateriaali. Opetusvideon tulee olla tarpeeksi lyhyt, visuaalinen ja aktivoiva. Tutkielmassani pohditaan, kuinka passiivisia opetusvideoita saadaan kehitettyä myös oppijaa aktivoiviksi.