Browsing by Title

Tämä kirjoitus on tarkoitettu Helsingin Yliopiston Tietojenkäsittelytieteen laitokselle tehtäväksi Pro gradu- tutkielmaksi. Tavoitteena on selvittää, mitä käsitteitä sähköisestä potilastiedosta on käytetty sekä miten käsitteet eroavat toisistaan. Lisäksi tarkoitus on selvittää muiden käsitteiden suhdetta sähköisen potilaskertomuksen käsitteeseen. Sen jälkeen selvitetään sähköisen potilaskertomuksen käytöstä toivottuja sekä saatuja hyötyjä. Hyötyjen jälkeen selvitetään sähköiselle potilaskertomukselle asetettuja vaatimuksia. Vaatimusten jälkeen selvitetään sähköisen potilaskertomuksen käyttöön, käyttöönottoon ja vaatimuksiin liittyviä haasteita. Haasteista tarkastellaan läheisemmin yhteentoimivuuden haastetta ja sen ratkaisutapoja. Tarkastellut ratkaisutavat ovat viestipohjainen-, tietovarasto- ja yhteisarkkitehtuuri-ratkaisutavat. Seuraavaksi tarkastellaan korkealla tasolla sähköisen potilaskertomuksen kansainvälisiä standardeja. Loppuosassa työstä tarkastellaan sähköisen potilaskertomuksen openEHR-spesifikaatioita. openEHR-spesifikaatioiden tarkastelussa keskitytään kolmeen abstraktiin spesifikaatioon: viitemalliin, arkkityyppimalliin ja palvelumalliin. Suurin painoarvo on viitemallin ja arkkityyppimallin tarkastelulla. Nämä mallit määrittelevät sähköisen potilaskertomuksen rakenteen tietovarastossa sekä järjestelmässä ajon aikana. Lisäksi mallit määrittelevät menetelmät sähköisen potilaskertomuksen hakemiseksi tietovarastosta. openEHR-spesifikaatiot koetaan kansainvälisesti nykyhetken kattavimmaksi sähköisen potilaskertomuksen standardiksi. Spesifikaatiot huomioivat vuosikymmenten aikana eri projekteissa tehdyn tutkimustyön sekä IT-alan parhaat käytännöt. Ne kattavat sähköisen potilaskertomuksen ja sähköisen potilaskertomuksen vaatiman potilastietojärjestelmän toimintoineen huomioiden esimerkiksi tiedon versioinnin ja terveydenhuollon oikeusturvan vaatimukset. openEHR-spesifikaatioiden sekä openEHR yhteisön avoimen lähdekoodin ratkaisujen ja valmiiden kliinisten käsitteiden pohjalta on hyvä lähteä rakentamaan sähköistä potilaskertomusta ja sen käytön mahdollistavaa potilastietojärjestelmää. Täten tehty järjestelmä on kahden mallin arkkitehtuurin johdosta joustava mahdollistaen nopean reagoinnin terveydenhuollon alati kasvavaan ja muuttuvaan tarpeeseen. ACM Computing Classification System (CCS): Health care information systems Health informatics

Manual creation of game content is often the most expensive and time-consuming part of game development. Procedural content generation offers an alternative solution, automatically generating game content with the help of algorithms. This can decrease the cost and effort of content creation inaddition to offering other benefits such as increasing the game’s replayability. This thesis investigates the current state of procedural content generation and how it is utilized in game development. A major part the thesis is investigating state-of-art open-source software that can be used for automatic generation of game content. We evaluate the usefulness and practicality of utilizing these tools in game development.

In my mathematics master's thesis we dive into the wave equation and its inverse problem and try to solve it with neural networks we create in Python. There are different types of artificial neural networks. The basic structure is that there are several layers and each layer contains neurons. The input goes to all the neurons in the first layer, the neurons do calculations and send the output to all the neurons in the next layer. In this way, the input data goes through all the neurons and changes and the last layer outputs this changed data. In our code we use operator recurrent neural network. The biggest difference between the standard neural network and the operator recurrent neural network is, that instead of matrix-vector multiplications we use matrix-matrix multiplications in the neurons. We teach the neural networks for a certain number of times with training data and then we check how well they learned with test data. It is up to us how long and how far we teach the networks. Easy criterion would be when a neural network has learned the inversion completely, but it takes a lot of time and might never happen. So we settle for a situation when the error, the difference between the actual inverse and the inverse calculated by the neural network, is as small as we wanted. We start the coding by studying the matrix inversion. The idea is to teach the neural networks to do the inversion of a given 2-by-2 real valued matrix. First we deal with networks that don't have the activation function ReLU in their layers. We seek a learning rate, a small constant, that speeds up the learning of a neural network the most. After this we start comparing networks that don't have ReLU layers to networks that do have ReLU layers. The hypothesis is that ReLU assists neural networks to learn quicker. After this we study the one-dimensional wave equation and we calculate its general form of solution. The inverse problem of the wave equation is to recover wave speed c(x) when we have boundary terms. Inverse problems in general do not often have a unique solution, but in real life if we have measured data and some additional a priori information, it is possible to find a unique solution. In our case we do know that the inverse problem of the wave equation has a unique solution. When coding the inverse problem of the wave equation we use the same approach as with the matrix inversion. First we seek the best learning rate and then start to compare neural networks with and without ReLU layers. The hypothesis once again is that ReLU supports the learning of the neural networks. This turns out to be true and happens more clearly with wave equation than with matrix inversion. All the teaching was run on one computer. There is a chance to get even better results if a more powerful computer is used.

Tavoitteet. Tutkimuksen tavoitteena oli selvittää suomalaisten oppilaiden matematiikan osaamista eri matematiikan aihealueissa opettajien näkökulmasta. Tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää, onko oppilaiden osaamisessa eroja pääkaupunkiseudun kaupunkien, Helsinki, Espoo ja Vantaa, välillä. Tarkoituksena oli tutkia ala- ja yläkoulun välisiä eroja matematiikan osaamisessa eri aihealueissa. Tutkimuksen yksi tavoite oli selvittää opettajien näkökulmasta matematiikan opetuksen ilmeneviä ongelmia ja löytää näihin mahdollisia ratkaisuja. Matematiikan aihealueet (14kpl), joiden osaamista tässä tutkimuksessa tutkittiin, valikoituivat Perusopetuksen opetussuunnitelman (2014) ja ala- sekä yläkoulun oppikirjojen perusteella. Aihealueiden osaamista verrattiin muun muassa kansainvälisten PISA- ja TIMSS-tutkimuksien tuloksiin. Menetelmät. Tutkimus toteutettiin kyselytutkimuksena, jossa opettajat (N=137) vastasivat anonyymisti tätä tutkimusta varten luotuun Microsoft Forms kyselyyn. Kysely koostui taustatietokysymyksistä (7kpl), määrällisistä kysymyksistä (2kpl) ja laadullisesta kysymyksestä (1kpl). Määrällisen aineiston avulla selvitettiin opettajien mielestä oppilaiden matematiikan osaamista eri aihealueissa. Taustatietokysymysten perusteella pystyttiin vertaamaan esimerkiksi ala- ja yläkoulun opettajien vastauksia keskenään tai eri kaupunkien välisiä vastauksia keskenään. Laadullisen aineiston avulla opettajat ilmaisivat matematiikan eri aihealueiden opetuksessa ilmeneviä ongelmia ja näihin ongelmakohtiin kehitysehdotuksia. Tulokset ja johtopäätökset. Määrällisen aineiston tuloksissa selviää, että eri matematiikan aiheiden osaamisessa oli eroa. Heikoiten osattiin yksikkömuunnokset ja parhaiten peruslaskutoimitukset. Viisi heikoiten osattua aihealuetta olivat yksikkömuunnokset, murtoluvut, sanalliset tehtävät, ongelmanratkaisu ja matemaattinen ilmaiseminen. Ala- ja yläkoulun opettajien vastauksissa oli eroa heikoiten osatun aihealueen osalta. Alakoulun opettajat kokivat, että heikoiten osattiin yksikkömuunnokset, kun taas yläkoulun opettajat kokivat, että matemaattinen ilmaiseminen osattiin heikoiten. Kaupunkien välillä ei ollut merkittäviä eroja, paitsi Helsingin ja muiden kaupunkien välillä. Laadullisen aineiston tulokset osoittivat, että opetukseen on liian vähään aikaa. Ratkaisuehdotus tähän oli esimerkiksi lisää oppitunteja matematiikkaan, lisää toistoa tai vähemmän aiheita. Heikko kielitaito ja esimerkiksi lukivaikeudet aiheuttavat sanallissa tehtävissä ongelmia. Murtoluvuissa ongelmana nähdään muistisäännöt ja jakomerkin ja jakoviivan ristiin käyttö. Opettajat ehdottivat jopa siirtymistä pelkän jakoviivan käyttöön. Matemaattisessa ilmaisemisessa näyttää tuottavan ongelmia välivaiheet ja yhtäsuuruusmerkin väärinkäyttö. Opettajien mielestä oppilaiden matemaattisiin merkintöihin, kuten välivaiheisiin ja yhtäsuuruusmerkin käyttöön, tulisi puuttua jo alakoulussa. Yksikkömuunnoksia tulisi opettajien mielestä opettaa konkreettiaan kautta, esimerkiksi mittaamalla. Ongelmanratkaisutehtäviä opetettavan monipuolisesti, yksin ja yhdessä. Opettajien mielestä ongelmanratkaisu tehtäviä tulisi olla enemmän tarjolla esimerkiksi oppikirjoissa.

Maailma muuttuu kiihtyvää vauhtia ja suomalainen koulutusjärjestelmä pyrkii vastamaan muutokseen huomioimalla tulevaisuuden haasteet osana opetuksen suunnittelua. Linkittyminen, verkostoituminen, vuorovaikutus, laaja-alaisuus ja ovat sanoja, jotka toistuvat nykypäivän työelämässä. Vaikka maailman moninaisuus ei ole uusi asia, on sen merkitys nykyään ymmärretty paremmin opetuksessa sekä opetuksen suunnitellussa. Yksittäisten palasten sijaan pyritään rakentamaan kokonaisvaltaista kuvaa asiakokonaisuuksista. Perusopetuksen opetussuunnitelman perusteet 2014 pyrkii vastaamaan yhteiskunnan vaatimuksiin laaja-alaisen osaamisen kautta. Laaja-alaista osaamista toteutetaan uudessa opetussuunnitelmassa opetuksen eheyttämisen sekä monialaisten oppimiskokonaisuuksien kautta. Näiden tarkoituksena on asettaa oppilaiden kokemukset opetuksen keskiöön. Opetussuunnitelma ohjaa koulukohtaisia opetussuunnitelmia, mutta laaja-alaisen osaamisen toteutuminen on pitkälti koulujen vastuulla. Koulut siis päättävät itse, miten opetuksen eheyttäminen sekä monialaiset oppimiskokonaisuudet järjestetään. Käytännössä tämä tarkoittaa sitä, että suunnittelu jää usein opettajien itsensä vastuulle. Tarkastelen tutkielmassani sitä, miten peruskoulun yläkoulun maantiedon opettajat suhtautuvat opetuksen eheyttämiseen sekä monialaisin oppimiskokonaisuuksiin. Peruskoulun opetussuunnitelma 2014 on ollut käytössä porrastetusti vuodesta 2016 luokkaasteilla 7–9. Nyt kun opettajien kokemuksia on kertynyt kaikilta luokka-asteilta, on mielestäni todella hyvä aika tarkastella opettajien havaintoja aihepiiriin liittyen. Tutkielmani aineisto koostuu 281 peruskoulun yläkoulun maantiedon opettajille lähettämästäni lomakekyselystä, kolmen opettaja teemahaastatteluista sekä nykyisestä perusopetuksen opetussuunnitelmasta. Aineiston analyysissä olen hyödyntänyt sisällönanalyysin menetelmää, jonka perusteella olen luokitellut aineiston seuraaviin luokkiin: 1. Toteutuminen maantiedon opetuksessa 2. Opettajien suhtautuminen 3. Kehitysehdotukset Tutkielmani aineiston perusteella maantieto soveltuu erinomaisesti eheytettäväksi sekä osaksi monialaisia oppimiskokonaisuuksia. Eniten maantietoa eheytetään biologian kanssa rinnakkaisopetuksena saman opettajan toimesta. Maantieto soveltuu laajuutensa ansiosta usein myös osaksi monialaisia oppimiskokonaisuuksia. Aina tämä ei ole kuitenkaan mahdollista, mikä johtuu yleensä aikatauluongelmista tai epäsopivasta aihepiiristä. Opettajat suhtautuvat opetuksen eheyttämiseen sekä monialaisiin oppimiskokonasuuksiin pääosin positiivisesti. Tulos on samansuuntainen aikaisemman aihepiirin tutkimuksen kanssa. Opetuksen eheyttämisen nähdään edistävän laaja-alaista oppimista sekä yhteistyötä eri oppiaineiden välillä. Monialaisten oppimiskokonaisuudet nähdään niin ikään hyvänä asiana, mutta ne herättävät eheyttämistä enemmän kritiikkiä opettajien keskuudessa. Suurimpana ongelmana opetuksen eheyttämiseen sekä monialaisiin oppimiskokonaisuusiin liittyen nähdään resursointi. Yleisempänä kehitysehdotuksena mainitaan parempi suunnittelu. Muita mahdollisia parannuksia ovat opettajien koulutuksen lisääminen sekä valmiit oppimiskokonaisuudet, joita koulut voisivat halutessaan hyödyntää.

Opetussuunnitelmia on tutkittu Suomessa paljon curriculum-teorian ja opetussuunnitelmaprosessien näkökulmasta, mutta vähäiselle tarkastelulle on jäänyt opetussuunnitelmauudistukset. Tässä tutkielmassa pyritään selvittämään, miten tavoitetaso on Vantaan matematiikan kuudennen luokan opetussuunnitelmassa muuttunut opetussuunnitelmauudistuksen myötä. Tutkielman teoriaosuus muodostuu opetussuunnitelmakäsitteen, opetussuunnitelman tehtävän, opetussuunnitelman taustalla vaikuttavien ideologioiden ja opetussuunnitelmista tehtyjä mallien tarkastelusta. Erityisen keskeisessä osassa ovat opetussuunnitelman tavoitteet ja sisällöt. Teorialuvussa tarkastellaan myös lyhyesti suomalaisen opetussuunnitelman historiaa ja lopuksi luodaan katsaus opetussuunnitelmaan laadintaan liittyvään prosessiin. Metodisen lähtökohdan tutkielmassa muodostaa teoriaohjaava sisällönanalyysi, jonka peruslähtökohtia esitellään tutkimusongelmaa käsittelevässä luvussa. Aineiston muodostavat kuntakohtaisen opetussuunnitelman tavoitteet, joista ilmauksia etsitään verbianalyysin avulla. Ilmaukset luokitellaan taksonomiataulukon kognitiivisten prosessien mukaan. Tutkimustulosten perusteella näyttää siltä, että matematiikan tavoitetaso kuudennella luokalla on paikallisessa opetussuunnitelmassa kognitiivisten prosessien näkökulmasta kasvanut. Uudessa opetussuunnitelmassa ylemmät kognitiiviset prosessit korostuvat verrattuna alempiin. Tulos on samansuuntainen kuin muussa tutkimuksessa on esitetty. Tutkielma on rajoittunut kuudennen luokan paikallisen opetussuunnitelman tavoitteiden analyysiin. Jatkotutkimuksen tehtäväksi jäisi selvittää, miten laajemmassa mittakaavassa formaalilla ja koetulla opetussuunnitelman tasolla opetussuunnitelmauudistus näkyy, esimerkiksi sisältöjen ja tavoitteiden suhteen näkökulmasta.

Opetusvälineet ovat tärkeä työväline matematiikan opettamis- ja oppimisprosessissa. Ne tuovat abstraktin aineen aisteilla tunnusteltavaksi. Ne ovat tärkeä työväline opettamisessa ja parantavat opetuksen laatua. Siitä huolimatta niiden tuntemus, käyttö ja tuottaminen on opettajien keskuudessa vaihtelevaa. Opetusvälineiden kirjo on laaja ja niiden tunteminen ja käyttö vaatii opettajalta perehtymistä. Tässä työssä tarkastellaan erilaisia opetusvälineitä ja matematiikan opettajien opetusvälineiden tuntemusta, käyttöä ja tuottamista Ammanin yläkouluissa. Lisäksi tarkastellaan opetusvälineiden käytön yhteyttä opettajien kokemukseen ja pätevyyteen ja niiden käytön esteitä. Työhön on haastateltu näyteryhmää, joka koostuu Ammanin yksityisten ja julkisten yläkoulujen matematiikan opettajista. Tutkija on laatinut kyselylomakkeen, johon näyteryhmä on vastannut. Tulokset esitetään taulukoituna ja ne käydään erikseen läpi. Työssä käy ilmi, että Ammanin yläkoulujen matematiikan opettajien tuntemus opetusvälineistä on tyydyttävää. Opetusvälineiden käyttö ja tuottaminen ovat sen sijaan vähäisiä. Tähän löytyy opettajista riippumattomia syitä. Opettajan kokemuksella ei näytä olevan yhteyttä opetusvälineiden käyttöön ja tuottamiseen.

Autonomisen oppimisen malli on eräällä Helsingin yliopiston matematiikan ja tilastotieteen laitoksen maisterivaiheen kurssilla käytetty oppimismenetelmä. Kyseisessä mallissa opiskelijoilla on aktiivinen ja yhteisöllinen rooli koko oppimisprosessin ajan. Kurssin arviointi toteutettiin itsearviointina. Arviointi tapahtui kurssin lopussa arviointikeskustelulla, jossa opiskelija antoi itselleen kurssista arvosanan opettajan tukiessa häntä tarpeen mukaan. Itsearviointi on yliopisto-opinnoissa harvoin käytetty arviointimenetelmä, joka kuitenkin mainitaan useissa lähteissä puhuttaessa arvioinnista. Tässä tutkimuksessa keskitytään tarkastelemaan aiemmin mainitun maisterivaiheen kurssin opiskelijoiden itsearviointitaitoja ja oppimistuloksia, joita autonomisen oppimisen malli tuotti. Arvioinnin vaikutus oppimiseen on selvä ja Itsearviointi ja oman oppimisen tarkastelu ovat jokaiselle opiskelijalle tärkeitä taitoja, joita on mahdollista kehittää. Arvioinnilla on todettu olevan merkittävä vaikutus oppimiseen (Falchikov 2013, Snyder 1971, Wass et al 2001). Myös itsearviointitaidon on huomattu olevan oppimisen kannalta tärkeää, sillä oppiminen on hankalaa ilman oman toiminnan ja ajattelun tarkastelua ja säätelyä (Kohonen ja Leppilampi 1994). Opiskelijoiden itsearvioinneissa havaittiin epätarkkuuksia, kun opiskelijat eivät painottaneet kaikkia kurssin oppimistavoitteita tasapuolisesti. Opiskelijat myös esimerkiksi vertasivat itseään muihin opiskelijoihin, kokivat tottuneensa koepainotukseen tai eivät kokeneet ymmärtäneensä tarpeeksi kurssin asioita. Autonomisen oppimisen mallin huomattiin ohjaavan oppimisprosessiin, jossa korostuu ulkoa opettelun sijaan syvällinen ymmärtäminen. Opiskelijat raportoivat oppineensa asiasisältöjen lisäksi muun muassa kanssakäymistaitoja, säätelemään omaa toimintaansa ja työskentelemään muiden ihmisten kanssa. Itsearviointi ja autonomisen oppimisen malli näyttäisivät tämän tutkielman perusteella ohjaavan opiskelijaa syvälliseen ymmärtämiseen ulkoa opettelun sijaan. Yliopisto-opiskelijoiden tulisi kuitenkin harjoitella itsearviointia, mikäli sitä halutaan käyttää laajemmin arvioinnissa. Black, Harrison ja Lee (2003) ovat todenneet, että vaikeinta itsearviointia kehitettäessä on saada oppilaat arvioimaan omaa työtään tavoitteiden näkökulmasta.

Tavoitteet. Tutkimuksen tavoitteena oli analysoida opiskelijoiden ja opettajan kokemuksia tehostetussa kisällioppimisessa lukion pitkän matematiikan kurssilla. Tehostettu kisällioppiminen on oppilaskeskeinen opetusmenetelmä, jossa opiskelijat oppivat matematiikkaa pienryhmissä opettajan toimiessa ohjaajana. Tutkimuskysymykset käsittivät opettajan ja opiskelijoiden toiminnan tarkastelun tehostetussa kisällioppimisessa kokonaisuutena sekä opiskelijoiden kokemukset pienryhmäoppimisessa. Menetelmät. Tutkimukseen osallistui 20 erään suomalaisen lukion pitkän matematiikan Vektorit-kurssin opiskelijaa. Tutkimusaineisto kerättiin huhti-toukokuussa 2014. Opiskelijoiden ja opettajan kokemuksia tehostetusta kisällioppimisesta tutkittiin kyselytutkimuksilla, pienryhmä- ja yksilöhaastatteluilla, välittömällä Post-it -palautteella sekä ei-osallistuvalla havainnoinnilla. Aineisto analysoitiin laadullisella aineiston sisällönanalyysillä ja lisäksi opiskelijoilta kerätyn loppukyselyn aineiston osalta käytettiin aineiston kvantifiointia. Aineiston luotettavuuden parantamiseksi tutkija harjoitteli ei-osallistuvaa havainnointia Helsingin yliopiston matematiikan laskupajassa, jossa tehostettu kisällioppiminen on käytössä. Tulokset ja johtopäätökset. Tutkimustulokset osoittavat, että opiskelijoiden ja opettajan kokemukset tehostetusta kisällioppimisesta lukion pitkän matematiikan kurssilla ovat myönteiset, ja matematiikan oppiminen on tehokasta. Pienryhmässä oppiminen mahdollistaa vertaistuen, matematiikasta keskustelun, mukavan oppimisilmapiirin ja opettajan tarvittavan tuen. Tehostetulle kisällioppimiselle on ominaista hetkessä mukana -periaate, jonka ansiosta vaikeiden matematiikan tehtävien tekeminen onnistuu. Opettaja pääsee käyttämään asiantuntijuuttaan monipuolisesti tehostetussa kisällioppimisessa. Tutkimuksen opetusmenetelmä antaa opiskelijalle valtaa ja vastuuta, mikä opettajajohtoisen oppimisen jälkeen on muutostilanne opiskelijoille. Tehostettua kisällioppimista voidaan kehittää digitalisoinnin avulla. Vaikuttaa siltä, että tehostettu kisällioppiminen on mainio opetusmenetelmä matematiikan oppimisessa vastatakseen jatko-opintojen ja työelämän tarpeisiin.

Tutkimuksessa tutkitaan opiskelijoiden tavoiteorientaatioita, pystyvyysuskoa ja opiskeluponnisteluja matematiikan pitkän oppimäärän vektorit -kurssilla kahdessa oppimisympäristössä, jotka perustuvat syksyllä 2016 voimaan tulleeseen Lukion opetussuunnitelman perusteisiin (LOPS 2015). Tutkimus keskittyy niin motivaatiotekijöiden kuin opiskelijoiden mieltymysten mittaamisen osalta tehostetun kisällioppimisen oppimisympäristöön, jossa opetusmenetelmä on opiskelijoilla ensimmäistä kertaa käytössä. Yksilöllisen oppimisen oppimisympäristössä mitattiin vain motivaatiotekijöitä, opetusmenetelmän ollessa opiskelijoille tuttu aiemmilta matematiikan pitkän oppimäärän kursseilta. Tutkimusaineisto kerättiin huhti-toukokuussa 2016. Tutkimuksen otoskoko tehostetun kisällioppimisen osalta oli 51 opiskelijaa ja yksilöllisen oppimisen osalta 41 opiskelijaa. Motivaatiotekijöiden osalta tutkimus suoritettiin Survey-tutkimuksena, jossa oli 88 Likert-asteikollista väittämää välillä 1-5. Tutkimusaineiston analysoinnissa käytettiin Excel- ja SPSS-ohjelmistoja, missä tutkimuksessa käytetyt keskeisimmät analyysimenetelmät ovat riippumattomien otosten t-testi, Mann-Whitneyn u-testi, klusteerianalyysi (k-keskiarvoklusterointi) sekä Pearsonin korrelaatiokerroin. Motivaatiotekijöiden osalta tutkittavien muuttujien Cronbachin alfa vaihteli välillä 0,682 ja 0,927. Tavoitteena motivaatiotekijöiden osalta oli selvittää millaisia motivaatiotekijöitä opiskelijoilla on, millaisiin ryhmiin opiskelijat jakautuvat näiden perusteella, millaisia yhteyksiä motivaatiotekijöillä on sekä mitkä tekijät selittävät oppimisympäristöjen välistä eroavaisuutta tutkittavien muuttujien osalta. Tehostetun kisällioppimisen oppimisympäristössä mitattiin motivaatiotekijöiden lisäksi opiskelijoiden mieltymyksiä opetusmenetelmästä kurssin alkupuolella (viikko 3, N = 52) sekä loppupuolella (viikko 6, N = 43). Mittaus oli kaksiosainen sisältäen viisi avointa kysymystä, jotka käsittelivät käytössä olevaa opetusmenetelmää ja sen keskeisiä ominaisuuksia. Tavoitteena opiskelijoiden mieltymysten osalta oli selvittää yhtäältä millaisia opiskelijoiden mieltymykset opetusmenetelmästä ovat ja toisaalta kuinka heidän mieltymyksensä muuttuvat kurssin edetessä. Tutkimustulokset osoittavat molempien oppimisympäristöjen opiskelijoiden olevan oppimis- ja suoritusorientoituneita omaamalla korkean pystyvyysuskon sekä kyvyn ponnistella matematiikan opiskelussa. Yleisesti ottaen yksilöllisen oppimisen tyyppiarvot tutkittavien muuttujien osalta ovat hieman korkeammat kuin tehostetussa kisällioppimisessa, mikä johtunee opiskelijoiden epävarmuuteen uutta opetusmenetelmää kohtaan tehostetun kisällioppimisen oppimisympäristössä.