Ikääntyvän osaaminen tärkeä, mutta panostaako puutteisiin vai hyödyntääkö vahvuuksia?

Oppiminen ja ikääntyminen. Aikuiskasvatuksen 41. vuosikirja, Pekka Sallila (toim.) (2000

Verkkokyselytutkimuksesta monimuuttujamenetelmiin : Lukukausimaksukokeilu ja opiskelija-aines

Suomessa vuoden 2011 syksyllä aloitettu lukukausimaksukokeilu EU- ja ETA-maiden ulkopuolisille maisterivaiheen opiskelijoille on herättänyt laajaa keskustelua ja huolta mm. ylioppilaskunnissa. Tämän tutkielman alkuperäinen tavoite oli selvittää kyselytutkimuksen avulla miten lukukausimaksukokeilu vaikuttaa opiskelija-ainekseen, sillä on todisteita siitä että maksujen käyttöönotto vaikuttaa negatiivisesti alemmista sosioekonomisista luokista tulevien korkeakouluun hakeutumiseen. Yllättävän pieni maksavien opiskelijoiden määrä muutti tutkimuksen otteen pilotiksi, jonka tavoitteena oli testata niin lomaketta kuin tutkimuskysymystä laajempaa jatkotutkimusta varten. Lisäksi tavoitteena oli hankkia tietoa ulkomaalaisten opiskelijoiden taustoista, asenteista ja rahankäytöstä. Tutkimuksen aineisto on kerätty Aalto-yliopiston maisteriohjelmien ulkomaalaisilta opiskelijoilta tutkimusta varten laaditulla verkkokyselylomakkeella. Verkkokyselylomakkeella on monta muista tiedonkeruutavoista poikkeavaa ominaisuutta, joita käsitellään tutkielmassa. Lisäksi vastauskadon ehkäisyyn perehdytään kyselylomakkeen rakentamisvaiheessa. Kyselyn muuttujat mittaavat opiskelijoiden sosioekonomisen taustan lisäksi motivaatiota hakeutua Suomeen opiskelemaan ja asenteita lukukausimaksuja kohtaan. Aineistoa analysoidaan esimerkinomaisesti faktorianalyysillä sekä ryhmittelyanalyysillä. Faktorianalyysin teko aloitetaan konfirmatorisella lähestymistavalla jatkaen eksploratiivisella otteella. Ryhmittelyanalyysi muodostetaan kahta faktoripistemuuttujaa käyttäen hierarkisilla ja ei hierarkisella metodilla. Ryhmiä pyritään kuvailemaan taustamuuttujien avulla. Lisäksi menetelmien teoriaa esitellään tutkielmassa laajemmin. Tutkielman tulokset monimuuttujamenetelmien osalta jäivät vaatimattomiksi ensinnäkin tutkimuskysymysten muututtua pilottimaiseksi kohderyhmän laajentamisen myötä. Lisäksi aineiston muuttujien jakaumat olivat liian vinoja hyvien analyysien tekemiseksi. Näin ollen tulokset toimivat esimerkkeinä, jos tutkimusta päätetään uusia. Pilottitutkimuksena tutkimus on onnistunut ja ja sen avulla saatiin paljon tietoa kyselyn teosta sekä opiskelijoista. Tutkimusta uusittaessa on syytä käyttää lyhyempää kyselylomaketta ja ottaa paremmin huomioon kaikki erityisryhmät ulkomaalaisten tutkinto-opiskelijoiden joukossa. Kyselytutkimuksen vastausprosentti oli hyvä (n. 46 %), mikä johtunee opiskelijoita kiinnostavan aiheen lisäksi, siitä että tutkimukseen osallistumisen porkkanana oli 100 euron lahjakortin arvonta. Kysely suunniteltiin ja toteutettiin noudattaen kirjallisuudessa esitettyjä ohjeita ja kyselylomakkeeseen vastattiin tasaisesti, joten myös itse kysely oli vähintäänkin melko onnistunut. Valitettavasti keskeyttäneistä ei ollut tilaisuutta saada informaatiota ja vastauskatoanalyysi jäi tyngäksi. Tutkimuksen tuloksia voi sinällään käyttää hyväksi opiskelijoiden edunvalvonta työssä myös muun kuin lukukausimaksukokeilun parissa. Esimerkiksi ulkomaalaisten opiskelijoiden sosioekonomista taustaa tai rahankäyttöä ei ole ennen tätä tutkittu vastaavalla laajuudella. Lisäksi tämän pilottitutkimuksen ja sen tulosten perusteella Aalto-yliopiston ylioppilaskunnalla (AYY) on mahdollisuus toteuttaa seuraavina vuosina vastaavanlainen kysely omille opiskelijoilleen, tai laajentaa tutkimusta koko Suomea koskevaksi ja saavuttaa näin parempaa tietoutta koskien lukukausimaksukokeilua

Sosiaali- ja terveysalan työvoiman riittävyys nyt ja tulevaisuudessa

Tämä raportti on syksyllä 2012 valmistuneen selvityksen Mistä tekijät sosiaali‐ ja terveysalalle –työvoimatarpeen ja ‐tarjonnan kehitys vuoteen 2025 päivitys uusimmilla saatavissa olevilla tiedoilla. Raportissa on käsitelty nykyistä tilannekuvaa sekä lyhyen ja pitkän aikavälin näkymiä alalla. Sosiaali‐ ja terveysalan tilannekuva on muuttunut vuoden 2012 aikaisesta. Kunnat eivät enää rekrytoi yhtä paljon sosiaali‐ ja terveysalallakaan, sillä pitkittynyt finanssikriisi on heikentänyt kuntien taloutta ja sote‐ratkaisun viipyessä ei välttämättä uskalleta tehdä ratkaisuja esimerkiksi investointien suhteen. Syyskuussa 2014 julkaistun ammattibarometrin mukaan lääkäreiden ja sairaanhoitajien hakijapula on tasoittunut, ja lähihoitajista sekä sosiaalialan ohjaajista on jopa ylitarjontaa joillain alueilla. Helmikuussa 2015 julkaistu ammattibarometri vahvistaa näkemyst

Post-editing quality: Analysing the correctness and necessity of post-editor corrections

Post-editing (PE) machine translations (MT) has become an increasingly common practice in the translation field in recent years. Research has investigated, among other issues, the types of error corrected by post-editors, but less emphasis has been placed on the corrections themselves and how they reflect MT errors. This article presents a pilot study analysing the edits made by five student post-editors in an English–Finnish post-editing task. We analyse the correctness and necessity of the edits. Our results show that, whereas most edits performed in the task are correct, a significant number of them (34%) are unnecessary. The findings suggest that specific types of edit, such as word-order changes and deletions of personal pronouns, are generally unnecessary for this language pair, which may have implications for post-editing practice and training.</p

On the correctness of machine translation

Machine translated texts are increasingly used for quickly obtaining an idea of the content of a text and as a basis for editing the text for publication. This paper presents a study examining how well a machine-translated text can convey the intended meaning to the reader. In the experiment described, test subjects edited machine-translated texts from English into Finnish. In order to observe how well it would be possible for the test subjects to decipher the meaning of the source text based on the machine translation alone, they had no access to the source text. Their edits were assessed by the authors of the paper for the correctness of meaning (compared to the source text) and language (compared to the target language norms and conventions). The results show that the test subjects were successful at deducing the correct meaning without the source text for about half of the edited sentences. The results also suggest that errors in word forms and mangled relations that can be deduced based on context are the kind of machine translation errors that are easier to recover from, while mistranslated idioms and missing content seem to be more critical to understand the meaning.</p

Choice Network Analysis as an aid for investigating machine translation post-editing

This paper presents an application of Choice Network Analysis (CNA; proposed by Stuart Campbell in 2000) to analyse Machine Translation (MT) post-editing (PE) data. The data were collected from 33 translation students in a PE experiment where the students post-edited a text machine translated from English to Finnish. The text was a combination of neural (NMT), rule-based (RBMT) and statistical machine translation (SMT) output. CNA has been presented as a method for collecting data on the mental process of translating (or post-editing), to be used either instead of or in addition to experimental process studies. The method consists of collecting translations of the same text from different translators and building a network of the different options they have used to translate a particular item. The basic assumption is that when an item is translated in the same or a similar way, it requires less cognitive effort than an item that produced several different translations.In this paper, we use CNA to analyse a subset of the PE data, items that are repeated in the post-edited text, to compare differences both between editors and between MT engines. We also discuss two different approaches to presenting the choice networks.Peer reviewe

A product and process analysis of post-editor corrections on neural, statistical and rule-based machine translation output

This paper presents a comparison of post-editing (PE) changes performed on English-to-Finnish neural (NMT), rule-based (RBMT) and statistical machine translation (SMT) output, combining a product-based and a process-based approach. A total of 33 translation students acted as participants in a PE experiment providing both post-edited texts and edit process data. Our product-based analysis of the post-edited texts shows statistically significant differences in the distribution of edit types between machine translation systems. Deletions were the most common edit type for the RBMT, insertions for the SMT, and word form changes as well as word substitutions for the NMT system. The results also show significant differences in the correctness and necessity of the edits, particularly in the form of a large number of unnecessary edits in the RBMT output. Problems related to certain verb forms and ambiguity were observed for NMT and SMT, while RBMT was more likely to handle them correctly. Process-based comparison of effort indicators shows a slight increase of keystrokes per word for NMT output, and a slight decrease in average pause length for NMT compared to RBMT and SMT in specific text blocks. A statistically significant difference was observed in the number of visits per sub-segment, which is lower for NMT than for RBMT and SMT. The results suggest that although different types of edits were needed to outputs from NMT, RBMT and SMT systems, the difference is not necessarily reflected in process-based effort indicators.</p