Miten verbaalinen ja nonverbaalinen käyttäytyminen muovaa yhteisöllisen oppimisen prosesseja: Kohti multimodaalista näyttöä sosiaalisesti jaetusta säätelystä

Väitöstilaisuuden tiedot

Väitöstilaisuuden päivämäärä ja aika

Väitöstilaisuuden paikka

Pohjanmaansali (L1), Linnanmaan kampus

Väitöksen aihe

Miten verbaalinen ja nonverbaalinen käyttäytyminen muovaa yhteisöllisen oppimisen prosesseja: Kohti multimodaalista näyttöä sosiaalisesti jaetusta säätelystä

Väittelijä

Kasvatustieteen maisteri Ridwan Whitehead

Tiedekunta ja yksikkö

Oulun yliopiston tutkijakoulu, Kasvatustieteiden ja psykologian tiedekunta, Oppimisen ja koulutusteknologian tutkimusryhmä

Oppiaine

Kasvatustiede

Vastaväittäjä

Professori Guido Makransky, Kööpenhaminan yliopisto

Kustos

Professori Sanna Järvelä, Oulun yliopisto

Vieraile väitöstilaisuudessa

Lisää tapahtuma kalenteriin

Katseet ja fyysinen etäisyys muovaavat sitä, miten ryhmä huomaa haasteet ja ratkaisee niitä yhteisöllisessä oppimisessa

Yhteistyötaidot ovat yhä tärkeämpiä koulutuksessa ja työelämässä, ja ryhmätyötä käytetään laajasti oppimisen tukena. Tuottava yhteistyö ei kuitenkaan synny pelkästään sillä, että oppijat laitetaan ryhmiin. Yhdessä oppiminen on kognitiivisesti, emotionaalisesti ja motivationaalisesti vaativaa, ja ryhmät kohtaavat säännöllisesti haasteita, kuten väärinymmärryksiä, motivaation hiipumista tai jännitteitä ryhmän jäsenten välillä. Onnistuneet ryhmät huomaavat tällaiset hetket ja mukauttavat yhteistä työskentelyään. Tätä kutsutaan sosiaalisesti jaetuksi oppimisen säätelyksi. Aiempi tutkimus on tarkastellut säätelyä pääasiassa sen kautta, mitä oppijat sanovat, vaikka suuri osa ihmisten vuorovaikutuksesta tapahtuu ilman sanoja.

Tässä väitöskirjassa tarkastellaan, miten sosiaalisesti jaettu säätely käynnistyy ja koordinoituu verbaalisen ja ei-verbaalisen käyttäytymisen vuorovaikutuksessa yhteisöllisen oppimisen aikana. Erityisesti tutkimuksessa selvitetään, miten katse, asento ja ryhmän jäsenten välinen fyysinen etäisyys kietoutuvat siihen, miten ryhmät tunnistavat haasteita ja vastaavat niihin yhdessä.

Väitöskirja koostuu kolmesta osatutkimuksesta, joiden aineistot kerättiin erilaisissa ympäristöissä kontrolloidusta tehtävästä aitoon luokkahuoneeseen. Ensimmäisessä osatutkimuksessa lukiolaiset työskentelivät pienryhmissä tehtävän parissa, johon oli rakennettu ennalta suunniteltuja kognitiivisia ja emotionaalisia haasteita, ja heidän katseitaan ja puhettaan analysoitiin video- ja äänitallenteista. Toisessa osatutkimuksessa opettajaopiskelijat tekivät yhteisöllisen fysiikan tehtävän, ja videoaineistolla testattiin, pystyvätkö tekoälymallit tunnistamaan heidän asentojaan. Kolmannessa osatutkimuksessa 12-14-vuotiaat yläkoululaiset työskentelivät ryhmissä tekoälyn tukemilla luonnontieteen tunneilla, ja konenäköjärjestelmä mittasi tavallisesta luokkahuonevideosta automaattisesti, mihin oppilaat katsoivat ja kuinka kaukana he olivat toisistaan.

Tulokset osoittavat, että katseet ja puhe etenevät yhdessä mielekkäässä järjestyksessä. Esimerkiksi suunnittelua koskevaa keskustelua seurasi katseen siirtyminen tehtävään, ja toisten katsomista seurasi puhe tunteista ja ryhmän ilmapiiristä. Se, kuinka usein opiskelijat katsoivat toisiaan, ei muuttunut haasteiden ilmaantuessa. Tämä viittaa siihen, että katse pitää ryhmän tarkkaavaisena ja valmiina toimimaan, eikä se yksinään kerro, milloin säätely alkaa. Luokkahuoneessa ryhmän jäsenten välinen katsekontakti edelsi usein hetkeä, jolloin ryhmä alkoi arvioida työskentelynsä sujumista, tai esiintyi samanaikaisesti sen kanssa. Näin orastavat ongelmat tulivat näkyviksi, joskus jo ennen kuin niitä sanottiin ääneen. Myös fyysisellä etäisyydellä oli merkitystä. Kun ryhmän jäsenet istuivat kauempana toisistaan, heillä oli enemmän vaikeuksia työskentelyn järjestämisessä, ja he näyttivät paikkaavan etäisyyttä katsomalla toisiaan useammin. Kun he istuivat lähempänä, yhteinen keskittyminen samaan materiaaliin auttoi heitä siirtymään ongelman huomaamisesta strategian valintaan ja toteuttamiseen.

Menetelmällisesti väitöskirja osoittaa, miten kehonkieltä voidaan erottaa videoaineistosta luotettavasti ja teoriaan pohjautuen. Kuvia tulkitsevat tekoälymallit tuottivat hyvin johdonmukaisia asentoluokituksia, mutta niiden yhtäpitävyys ihmiskoodaajien kanssa vaihteli asentotyypeittäin. Tämä osoittaa, että automaattisia työkaluja on testattava kuten mitä tahansa mittaria. Konenäköön perustuva menetelmä puolestaan mahdollisti katseiden ja etäisyyksien mittaamisen aidossa luokkahuoneessa häiritsemättä luonnollista vuorovaikutusta.

Kokonaisuudessaan väitöskirja syventää ymmärrystä yhteisöllisestä oppimisesta osoittamalla, että ryhmät säätelevät oppimistaan paitsi sanoin myös sillä, mihin ryhmän jäsenet katsovat ja miten he asettuvat suhteessa toisiinsa. Opetuskäytännön näkökulmasta tulokset korostavat yhteisten kohteiden, kuten yhteisen näytön tai näkyvien tehtävämateriaalien, merkitystä sekä luokkahuoneen järjestelyjen ja istumajärjestyksen huomioimista. Lisäksi opettaja voi pitää muutoksia ryhmän jäsenten tarkkaavaisuudessa mahdollisina varhaisina merkkeinä vaikeuksista. Tulokset tarjoavat myös näkökulmia vastuullisten ja yksityisyyttä kunnioittavien työkalujen kehittämiseen, jotka tukevat opettajia ja oppijoita yhteisöllisen työskentelyn aikana.
Luotu 11.9.2026 | Muokattu 14.9.2026