Oppimisdatan vaikuttavuuden visualisointi Power BI -sovelluksen avulla

Abstract

Insinöörityön tarkoituksena oli visualisoida oppimisdataa käyttäen Power BI Desktop -sovellusta ja luoda helposti käytettävät visualisointimallipohjat yrityskumppaneiden käyttöön. Näin yritykset oisivat käyttää mallipohjia koulutuksen vaikuttavuuden arvioinnissa ohjeiden mukaisesti. Power BI on erittäin suosittu ja helppokäyttöinen sovellus datan visualisointiin ja analysointiin, ja se on kasvattanut suosiotaan sitä mukaa, kuin visualisoitavan ja analysoitavan datan määrä on kasvanut.

Toisena tavoitteena oli tutkia, miten oppimisen vaikuttavuutta mittaavat kyselytiedot voitaisiin kerätä e-koulutuksen sisältä ja saada ne Power BI:hin. Tämä edellyttää uudempien e-oppimisstandardien käyttöönottoa, kuten cmi5 ja xAPI, sekä LRS-tallennusjärjestelmän käyttöä. Yhteys LRS:n ja Power BI:n välille luodaan LRS-palveluntarjoajan luoman ohjelmointirajapinnan (API) avulla. Vaihtoehtoisesti voi ladata LRS-tallennusjärjestelmästä tarvittavat tiedot CSV-tiedostoina ja tuoda ne Power BI:hin taulukkoina.

Insinöörityössä tarkasteltiin oppimisen vaikuttavuuden mittausprosessia kokonaisuutena, jotta voitiin saada yleiskuva aiheesta. Tutkimus aloitettiin tarkastelemalla yleisiä menetelmiä oppimisdatan mittaamiseen, mukaan lukien yksi käytetyimmistä oppimisdatan arvioinnissa käytetyistä malleista, Kirkpatrickin neljä tasoa. Sen jälkeen tutkittiin teknisiä ratkaisuja, joilla oppimisdata voidaan kerätä ja saada Power BI:hin. Lopputuloksena luotiin mallipohjat oppimisen vaikuttavuuden arvioinnin tekemiseen ilmaisessa Power BI Desktop -versiossa. Ensimmäisessä versiossa tiedot haettiin Excel-taulukoista, mutta toisessa versiossa voitaisiin jo käyttää xAPI:a hyödyksi.

The purpose of the final year project was to visualize learning data with the Power BI Desktop application and to create user-friendly visualization templates for business partners to use. Companies could use the templates to evaluate the effectiveness of their training according to instructions.

The second goal was to investigate how survey data measuring the effectiveness of learning could be collected from e-learning content and imported into Power BI. This requires the implementation of newer e-learning standards, such as cmi5 and xAPI, as well as the use of an LRS (Learning Record Store) storage system. The connection between LRS and Power BI is established through the application programming interface (API) created by the LRS service provider. Alternatively, the required data can be downloaded from the LRS storage system as CSV files and imported into Power BI as tables.

The thesis examined the common methods for measuring learning data, data collection and -transferring into Power BI. As a result, templates were created for evaluating the effectiveness of learning in the free Power BI Desktop version. In the first version, information was retrieved from Excel tables, but in the second version, xAPI could already be utilized for better results.