KONSEPTUAALINEN JA PROSEDURAALINEN TIETO SEKÄ LUOVA PÄÄTTELY LUKION MATEMATIIKAN ENSIMMÄISEN OPINTOJAKSON HARJOITUSTEHTÄVISSÄ

Lukion matematiikassa on tapahtunut useita muutoksia liittyen muun muassa oppimateriaalien ja opiskeluvälineiden sähköistymiseen ja kaikille yhteisen opintojakson perustamiseen lukio-opintojen alkuun. Tässä tutkimuksessa selvitetään, miten näiden muutosten myötä oppikirjojen tehtävien painotukset lukiomatematiikan ensimmäisellä opintojaksolla ovat muuttuneet toisaalta konseptuaalisen ja proseduraalisen tiedon ja toisaalta matemaattisen luovuuden harjoituttamisen suhteen. Tutkimuksessa analysoitiin yhteensä 400 tehtävää vuosien 2003, 2015 ja 2019 opetussuunnitelmiin pohjautuvista ensimmäisten opintojaksojen oppikirjoista. Tulokset osoittavat, että uudistusten myötä tehtävät ovat muuttuneet selvästi konseptuaalista tietoa painottavampaan suuntaan

A web-based physical activity promotion intervention for inactive parent-child dyads: Protocol for a randomized controlled trial

Background: Low levels of physical activity are associated with numerous adverse health outcomes, yet sedentary lifestyles are common among both children and adults. Physical activity levels tend to decline steeply among children aged between 8 and 12 years, even though children's behavioral patterns are largely governed by familial structures. Similarly, parents' activity levels have been generally reported as lower than those of nonparents of comparable age. For this reason, family-based physical activity promotion interventions are a potentially valuable and relatively underresearched method for mitigating physical activity declines as children develop into adolescents and for increasing physical activity in parents. Objective: This study aims to assess the efficacy, feasibility, and acceptability of a novel theory-based web-based physical activity promotion intervention among parent-child dyads in Finland who do not meet physical activity recommendations at baseline. Methods: Participants (target N=254) will be recruited from the general population using a panel company and advertisements on social media and randomly assigned to either an immediate intervention group or a waitlist control group. The intervention consists of 4 web-based group workshops over the course of 10 weeks, web-based tasks and resources, and a social support chat group. Data on physical activity behavior and constructs from the integrated behavior change model will be collected through self-report surveys assessing physical activity, autonomy support, autonomous motivation, attitude, subjective norm, perceived behavioral control, intention, self-monitoring, habit, and accelerometer measurements at baseline, post intervention, and 3 months post intervention. Exit interviews with participants will assess the feasibility and acceptability of the intervention procedures. Results: This study will reveal whether the intervention changes leisure-time physical activity among intervention participants relative to the control group and will examine the intervention's effects on important theoretical predictors of physical activity. It will also yield data that can be used to refine intervention materials and inform further implementation. Trial recruitment commenced in September 2023, and data collection should be completed by December 2024. Conclusions: The planned intervention has potential implications for both theory and practice. Practically, the use of an entirely web-based intervention may have scalable future uses for improving physical activity in 2 key populations, while also potentially informing on the value of dyadic, family-based strategies for encouraging an active lifestyle as an alternative to strategies that target either parents or children independently. Further, by assessing change in psychological constructs alongside potential change in behavior, the intervention also allows for important tests of theory regarding which constructs are most linked to favorable behavior change outcomes

InDEx – Industrial Data Excellence

InDEx, the Industrial Data Excellence program, was created to investigate what industrial data can be collected, shared, and utilized for new intelligent services in high-performing, reliable and secure ways, and how to accomplish that in practice in the Finnish manufacturing industry.InDEx produced several insights into data in an industrial environment, collecting data, sharing data in the value chain and in the factory environment, and utilizing and manipulating data with artificial intelligence. Data has an important role in the future in an industrial context, but data sources and utilization mechanisms are more diverse than in cases related to consumer data. Experiences in the InDEx cases showed that there is great potential in data utili zation.Currently, successful business cases built on data sharing are either company-internal or utilize an existing value chain. The data market has not yet matured, and third-party offerings based on public and private data sources are rare. In this program, we tried out a framework that aimed to securely and in a controlled manner share data between organizations. We also worked to improve the contractual framework needed to support new business based on shared data, and we conducted a study of applicable business models. Based on this, we searched for new data-based opportunities within the project consortium. The vision of data as a tradeable good or of sharing with external partners is still to come true, but we believe that we have taken steps in the right direction.The program started in fall 2019 and ended in April 2022. The program faced restrictions caused by COVID-19, which had an effect on the intensity of the work during 2020 and 2021, and the program was extended by one year. Because of meeting restrictions, InDEx collaboration was realized through online meetings. We learned to work and collaborate using digital tools and environments. Despite the mentioned hindrances, and thanks to Business Finland’s flexibility, the extension time made it possible for most of the planned goals to be achieved.This report gives insights in the outcomes of the companies’ work within the InDEx program. DIMECC InDEx is the first finalized program by the members of the Finnish Advanced Manufacturing Network (FAMN, www.famn.fi).</p

Hierarkkinen todennäköisyysmalli takaisinkytkennöille näköjärjestelmässä

Tässä diplomityössä esitellään yksinkertainen hierarkkinen todennäköisyysmalli ihmisen näköjärjestelmän alatasojen mallinnukseen. Teoriataustaksi käsitellään ihmisen näköaivokuoren rakennetta ja toimintaa, sekä tutustutaan havaitsemisen mallinnuksen vallitseviin teorioihin. Kehitetyllä todennäköisyysmallilla pyritään mallintamaan yksinkertaistetusti näköaivokuorella tapahtuvaa hierarkkista prosessointia. Työn malli koostuu neljästä hierarkiakerroksesta, joista alin ns. piirretaso Tämä taso sisältää kaikki nähdystä maailmasta tulevat mittaukset. Ne muodostetaan suodattamalla harmaasävykuvia Gabor-suotimilla, jotka havaitsevat kuvista reunoja ja viivoja. Vastaavan kaltaista piirre-erotusta tapahtuu ihmisen näköaivokuoren neuroneissa. Toinen kerros ilmaisee myös kuvan piirteitä, mutta niissä yhdistyy mittausten lisäksi ylemmiltä kerroksilta saatava takaisinkytkentä-tieto. Kolmantena hierarkiassa on viivaprosessien taso, joka ilmaisee reunojen ja viivojen todennäköisyyksiä kuvan eri alueilla. Tason jakauma muodostuu alempien kerrosten harmaasävyreunojen ja ylätason objektien ääriviivojen perusteella. Objektitasolla mallinnetaan järjestelmään sisäänrakennettua ennakkotietoa maailman rakenteesta, joka tämän työn yhteydessä tarkoittaa yksinkertaista mallia suorakulmaisille kappaleille. Järjestelmä toimii iteratiivisesti yhdistäen kerroksille piirretasolta tulevan bottom-up-tiedon havainnoista ja objektitason top-down-tiedon kappaleiden rakenteesta. Tämän kaksisuuntaisen tiedonkulun avulla hierarkiaan syntyy kokonaisempi kuva näkymästä. Kerrosten väliseen kommunikointiin sovelletaan nonpararnetric belief propagation-algoritmia, jonka avulla tasojen jakaumat voidaan helposti esittää ja ratkaista. Yksinkertaisissa koe-esimerkeissä saavutetut tulokset ovat lupaavia ja rohkaisevat mallin edelleen kehittämiseen. Esimerkiksi kuvitteellisten reunojen havaitseminen hierarkian alimmilla tasoilla on mallin takaisinkytkentöjen ansiosta mahdollista

Vanhan liikerakennuksen lämmitysjärjestelmän saneeraus

Työn tarkoituksena oli laatia lämmitysjärjestelmän korjausehdotelma KOY Vantaan Laurintie 136:lle. Kiinteistö on alun perin rakennettu liikekiinteistöksi 50-luvulla. Vuosien saatossa kiinteistö on remontoitu toimistoksi ja varastotilaksi. Lämmitysjärjestelmän korjausehdotelma käsittää nykyisen lämmöntuottojärjestelmän uusimisen lämpöpumpun avulla toimivaksi ja lämmönjakojärjestelmän tasapainotuksen. Lisäksi työssä pyrittiin löytämään ratkaisu varastorakennuksen putkistojen jäätymisongelmiin. Kohteen vanhasta liikerakennuksesta ei ole käytettävissä suunnitelmia, joiden avulla tehontarvetta tai energiankulutusta voisi laskea. Kohteen tehontarve jouduttiinkin mittaamaan ja laskemaan useammalla eri tavalla oikean lopputuloksen varmistamiseksi. Opinnäytetyön lopputuloksena todetaan kiinteistön lämmitysjärjestelmän uusimisen olevan erittäin kannattavaa. Uuden lämpöpumpun oikealla mitoituksella ja valinnalla kiinteistön lämmityksen kuluttama energiamäärä on mahdollista puolittaa. Myös varastorakennuksen putkistojen jäätymisongelmiin löydettiin kustannustehokas ratkaisu

Ylläpitosovellus puuautomaattijärjestelmään

Opinnäytetyön tilasi Yritetään yhdessä ry:n Kestävän kehityksen keskus. Tavoitteena oli kehittää selaimella toimiva ylläpitosovellus Kestävän kehityksen keskuksen Halkonen-puuautomaattijärjestelmään. Automaatista nuotiopaikalla asioiva voi ostaa nuotioon tarvittavat polttopuut. Ylläpitosovelluksella nuotiopaikan ylläpitäjä voi luoda uusia automaatteja, seurata niiden tilaa sekä merkitä automaatin täytetyksi. Sovellus rakennettiin käyttäen Googlen kehittämää alustariippumatonta Flutter-kehitysalustaa. Tietokantaan ja käyttäjien todennukseen käytettiin Firebase-pilvialustan Firestore- ja Authentication-tuotteita. Toteutus aloitettiin suunnittelemalla sovelluksen vaatimuksia, käyttöliittymää, toimintoja ja tietokantaa. Tuloksena valmistui websovellus, jossa on kaikki suunnitellut ominaisuudet. Sovelluksella ylläpitäjät voivat luoda uusia ylläpitäjiä, joille voidaan antaa erilaisia oikeuksia. Ylläpitäjät voivat myös luoda ja muokata automaatteja järjestelmässä sekä merkitä automaatteja täytetyksi

Pelillisyys oppimisessa ja musiikinopetuksessa

Selvitän tutkielmassani miten pelillistä opetusta voi toteuttaa ja mitä vaikutuksia sillä on oppimiseen. Lisäksi etsin musiikinopetuksen saralta pelillisiä sovelluksia myös ilman digitaalisuutta. Käyn tutkielmassani läpi tutkimuksia ja teoksia niin psykologiaan, peleihin kuin pedagogiikkaan liittyen, jotta saan luotua aiheeseen riittävän laajan katsauksen. Oleellisiksi käsitteiksi nousivat muun muassa oppimisprosessi, sisäinen ja ulkoinen motivaatio, itseohjautuvuus, flow, leikki, leikillisyys, pelit, pelillisyys, pelillistäminen, musiikki ja musiikinopetus. Aluksi käsittelen oppimista ja motivaation yhteyttä siihen. Leikin ja leikillisyyden kautta siirryn pelien maailmaan, ja pyrin parhaani mukaan määrittelemään näihin aiheisiin liittyvät käsitteet. Sen jälkeen syvennyn pelillisen opetuksen kontekstiin, ja tutkin perusopetuksen ja lukion opetussuunnitelmien sisältöjä. Lopuksi esittelen muutamia musiikinopetusta koskevia pelillisyysesimerkkejä, jotka toivottavasti valaisevat ilmiön mahdollisuuksia

Joint species distribution modeling with competition for space

Joint species distribution models (JSDM) are among the most important statistical tools in community ecology. They are routinely used for inference and various prediction tasks, such as to build species distribution maps or biomass estimation over spatial areas. Existing JSDM's cannot, however, model mutual exclusion between species, which may happen in some species groups, such as mosses in the bottom layer of a peatland site. We tackle this deficiency in the context of modeling plant percentage cover data, where mutual exclusion arises from limited growing space and competition for light. We propose a hierarchical JSDM where multivariate latent Gaussian variable model describes species' niche preferences and Dirichlet-Multinomial distribution models the observation process and exclusive competition for space between species. We use both stationary and non-stationary multivariate Gaussian processes to model residual phenomena. We also propose a decision theoretic model comparison and validation approach to assess the goodness of JSDMs in four different types of predictive tasks. We apply our models and methods to a case study on modeling vegetation cover in a boreal peatland. Our results show that ignoring the interspecific interactions and competition for space significantly reduces models' predictive performance and leads to biased estimates for total percentage cover both for individual species and over all species combined. A model's relative predictive performance also depends on the model comparison methods highlighting that model comparison and assessment should resemble the true predictive task. Our results also demonstrate that the proposed joint species distribution model can be used to simultaneously infer interspecific correlations in niche preference as well as mutual exclusive competition for space and through that provide novel insight into ecological research.Comment: 55 page