Koneoppimismallilla voitiin ennustaa toisen asteen koulutuksen keskeyttämistä jo peruskouluiässä
Jyväskylän yliopiston psykologian, kasvatustieteen ja informaatioteknologian tutkijat kehittivät koneoppimismalleja ennustamaan toisen asteen tutkinnon saavuttamista. Tutkimus julkaistiin kesäkuussa Nature Scientific Reports -tiedelehdessä.
Tutkijat rakensivat koneoppimismallit hyödyntämällä Jyväskylän yliopistossa kerättyä, 13 vuotta kattavaa pitkittäistutkimusaineistoa. Mallit pystyivät ennustamaan toisen asteen koulutuksen loppuunsaattamista jo alakoulun lopussa.
"Tutkimuksemme on tärkeä metodologinen edistysaskel tutkimusmenetelmien kehittämisessä. Se voisi auttaa parantamaan nykyisiä strategioita koulunkäynnin keskeyttämisen ehkäisemiseksi ja varhaisen tuen kehittämiseksi", sanoo vastuullinen tutkija tutkijatohtori Maria Psyridou.
Moni tekijä vaikuttaa koulutuksen keskeyttämisriskiin
Koulutukseen kiinnittyminen alkaa jo varhain, ja siihen vaikuttavat monet tekijät. Tutkijat tarkastelivat perhetaustan, yksilöllisten tekijöiden, käyttäytymisen, motivaation ja sitoutumisen, kiusaamiskokemusten, terveyskäyttäytymisen, median käytön sekä akateemisen ja kognitiivisen suoriutumisen merkitystä toiseen asteen opinnoista valmistumiselle.
Tutkimuksessa hyödynnettiin Suomen Akatemian rahoittamien Alkuportaat- ja Koulupolku-hankkeiden pitkittäistutkimusaineistoa, jossa on seurattu noin 2 000:a lasta esiopetuksesta toisen asteen opintojen loppuun.
"Työskentely tämän pitkittäisaineiston kanssa oli sekä haastava että ainutlaatuinen mahdollisuus koneoppimiselle. Tulokset ovat varsin lupaavia", sanoo väitöskirjatutkija Fabi Prezja, joka oli mukana kehittämässä koneoppimismenetelmiä tutkimusta varten.
Koneoppimismallilla voi tunnistaa keskeyttämisriskissä olevia
Tutkimus edustaa merkittävää metodologista harppausta koulutustutkimuksessa. Tulevaisuudessa tällaisilla malleilla on mahdollista tukea koulutuksen kehittämistä, tunnistaa opintojen keskeyttämisen riskissä olevia oppilaita ja kehittää strategioita, joilla tukea pidempiä koulupolkuja ja parantaa oppimistuloksia.
Tutkimusartikkeli on luettavissa Nature Scientific Reports -lehdessä.
Yhteyshenkilöt
Maria Psyridou
Tutkijatohtori, psykologian laitos
maria.m.psyridou@jyu.fi
+358408053016
Fabi Prezja
Väitöskirjatutkija, informaatioteknologian tiedekunta
fabi.f.prezja@jyu.fi
Vesa HolmViestinnän asiantuntija
Puh:+358503374849vesa.j.holm@jyu.fiLinkit
Jyväskylän keskustassa sijaitsevan yliopiston kauniilla puistokampuksella sykkii monitieteinen ja moderni tiedeyliopisto – ihmisläheinen ja dynaaminen yhteisö, jonka 2500 asiantuntijaa ja 15 000 opiskelijaa etsivät ja löytävät vastauksia huomisen kysymyksiin. Jyväskylän yliopisto on ollut tulevaisuuden palveluksessa jo vuodesta 1863, jolloin suomenkielinen opettajankoulutus sai alkunsa täältä. Voimanlähteenämme on moniarvoinen vuoropuhelu tutkimuksen, koulutuksen ja yhteiskunnan välillä. Vaalimme tutkimuksen ja koulutuksen tasapainoa sekä ajattelun avoimuutta – sytytämme taidon, tiedon ja intohimon elää viisaasti ihmiskunnan parhaaksi. www.jyu.fi
Tilaa tiedotteet sähköpostiisi
Haluatko tietää asioista ensimmäisten joukossa? Kun tilaat tiedotteemme, saat ne sähköpostiisi välittömästi julkaisuhetkellä. Tilauksen voit halutessasi perua milloin tahansa.
Lue lisää julkaisijalta Jyväskylän yliopisto
Kokkolan yliopistokeskus Chydenius suuntaa katseensa merelle18.9.2025 15:00:00 EEST | Kutsu
Puhdas energiasiirtymä muuttaa muun muassa sellaisten yritysten liiketoimintaympäristöä, joiden asiakkaat toimivat merialueilla tai meriliikenteeseen sidoksissa olevilla aloilla. Siksi Kokkolan yliopistokeskus Chydenius on suunnannut katseensa myös merelle kehittäessään yritysten liiketoimintaa.
Väitös: Suomalaisten soiden karhukaiset: sitkeimmätkään eläimet eivät selviä kaikkialla (Mäenpää)18.9.2025 14:00:00 EEST | Tiedote
Jyväskylän yliopiston vastavalmistuneessa väitöskirjassa tutkittiin karhukaisia, mikroskooppisen pieniä ja sitkeydestään tunnettuja eläimiä, suomalaisissa soissa. Tutkimus on ensimmäinen, jossa tarkastellaan, miten karhukaisyhteisöt vaihtelevat eri suotyypeissä sekä luonnontilaisilla, ojitetuilla ja ennallistetuilla soilla.
Väitös: Kontekstisidonnaiset mallit ennustavat, milloin kuljettajan tarkkaamattomuus voi johtaa onnettomuuksiin18.9.2025 08:30:00 EEST | Tiedote
Abhishek Sarkar kehitti väitöstutkimuksessaan kontekstisensitiivisiä malleja, jotka auttavat tunnistamaan kuljettajan keskittymisen herpaantumisen eri ajotilanteissa. Mallit osaavat ottaa huomioon ajoympäristön, kuljettajan omat kyvyt ja erilaiset poikkeustilanteet. Tuloksia voidaan hyödyntää ajoneuvojen valvontajärjestelmien ja käyttöliittymien suunnittelussa ja kuljettajakoulutuksessa.
Väitöstutkimus selvitti adaptiivisten menetelmien hyötyä sensoriverkkopaikannuksessa – apua paikannuksen haasteisiin vaihtelevissa ulko-olosuhteissa18.9.2025 08:15:00 EEST | Tiedote
FM Jari Luomala käsitteli väitöstutkimuksessaan referenssi- ja etäisyysperusteista paikannusta ulkona toimiville langattomille sensoriverkoille. Tutkimuksessa esitetään ratkaisuja sensoriverkon laitteiden eli noodien paikannustarkkuuden parantamiseksi vaihtelevissa olosuhteissa.
Raportti: SOTE-rahoitusmalli ei vastaa todellisuutta – tutkijat vaativat huomiota alueiden välisiin eroihin17.9.2025 08:00:00 EEST | Tiedote
Jyväskylän yliopiston ja Helsingin yliopiston tutkijoiden tuoreessa raportissa tarkasteltiin demografisten ja sosioekonomisten tekijöiden vaikutusta SOTE-palveluiden tarpeeseen ja kustannuksiin hyvinvointialueilla. Tutkijoiden mukaan nykyinen rahoitusmalli ei vastaa todellista tarvetta, eikä ota huomioon väestön rakenteellisia ja sosiaalisia eroja. Rahoitusmallia tulisi tutkijoiden mukaan uudistaa, jotta se ei johtaisi alueelliseen eriarvoisuuteen.
Uutishuoneessa voit lukea tiedotteitamme ja muuta julkaisemaamme materiaalia. Löydät sieltä niin yhteyshenkilöidemme tiedot kuin vapaasti julkaistavissa olevia kuvia ja videoita. Uutishuoneessa voit nähdä myös sosiaalisen median sisältöjä. Kaikki tiedotepalvelussa julkaistu materiaali on vapaasti median käytettävissä.
Tutustu uutishuoneeseemme