Esimerkkejä observointityökaluista

tettavuutta. Jotta observoija läpäisee testin ja saa sertifioinnin, observoijan koo- dauksista 80 prosenttia tulee olla yhteneviä kouluttajan kanssa. Sertifiointi tulee uusia vuosittain. (Hafen ym. 2015; Teachstone 2018a.) CLASS-koulutuksia on järjestetty pohjoismaissa Norjassa, Tanskassa sekä Suomessa.

CLASS-observointityökalu on kehitetty ja validoitu alun perin Yhdysvalloissa, jossa se on aktiivisesti tutkimus- sekä koulukäytössä. CLASS-observointimene- telmää on käytetty muun muassa laajassa MET-tutkimusprojektissa vuosina 2009–2011, ja siinä havainnointiin yli kolmeatuhatta opettajaa. Tutkimuksissa py- rittiin tunnistamaan tehokkaan pedagogisen toiminnan piirteitä ja siihen vaikutta- via tekijöitä sekä kehittämään tehokasta opetusta. Menetelminä hyödynnettiin tut- kimuskyselyitä, observointia sekä oppilaiden oppimistulosten analysoimista. Li- säksi tutkimuksissa pyrittiin selvittämään tutkimukseen valittujen observointityö- kalujen toimivuutta sekä lisäämään niiden tutkimustaustaa. (Bill & Melinda Gates Foundation 2013.) Kansainvälisesti CLASS-työkalua on hyödynnetty lukuisissa tutkimuksissa sekä validoitu käyttöön opetuksen kontekstissa Yhdysvaltojen ul- kopuolella muun muassa Saksassa (Stuck ym. 2016) ja Norjassa (Westergård ym.

2018). CLASS-observointityökalusta on kehitetty lukuisia eri versioita eri ikävuo- sille aina vauvaikäisistä yläkoululaisiin sekä eri oppiaineisiin (Teachstone 2018b).

Suomessa CLASS-observointityökalua on validoitu ja käytetty aktiivisesti muun muassa Jyväskylän yliopiston opettajankoulutuslaitoksen tutkimuksissa (ks. esim. Pakarinen ym. 2010; Virtanen ym. 2018) sekä muun muassa seuraavissa tutkimushankkeissa: Alkuportaat (ks. esim. Pakarinen ym. 2014), Vuorovaikutus, Kasvu ja Oppiminen (VUOKKO, ks. esim. Salminen ym. 2021) sekä Teacher and Student Stress and Interaction in Classroom (TESSI, ks. esim. Lerkkanen ym.

2020). Myös Jyväskylän ja Turun opettajaopiskelijoiden koulutuksessa on hyö- dynnetty kevennettyä ja sovellettua versiota, samoin Helsingin yliopistossa draa- makasvatuksen puitteissa tehdyissä pro graduissa (ks. esim. Salomaa 2014).

Early Childhood Classroom Observation Measure (ECCOM)

Early Childhood Classroom Observation Measure (ECCOM, Stipek & Byler 2004) on alun perin Yhdysvalloissa varhaiskasvatukseen ja esiopetukseen (4–7 v.) kehitetty geneerinen observointityökalu. Sen avulla voidaan havainnoida opetuk- sen sekä oppimisympäristön yleistä laatua. Työkalun avulla havainnoidaan, kuinka suuren osan ajasta esiintyy kolmea eri ohjauskäytännettä (lapsilähtöinen, opettajajohtoinen ja lapsijohtoinen) kolmella eri luokkahuonetoimintojen osa-alu- eella eli 1) ryhmän hallinnassa (management), 2) ilmapiirissä (climate) ja 3) ope- tuksen ohjauksessa (instruction). Nämä kolme osa-aluetta jakautuvat yhteensä neljääntoista osioon. (Tang ym. 2017.)

Osa-alueen arvosana määräytyy sen mukaan, kuinka suuren osan ajasta esiin- tyy tiettyä ohjaus- ja opetuskäytännettä noin puolen päivän observoinnin jälkeen viisiportaisen skaalan (1 = 20 % ajasta tai vähemmän, 2 = 21–40 %, 3 = 41–60 %, 4 = 61–80 %, 5 = 81–100 % ajasta) perusteella. Kehittäjät suosittavat tekemään

enintään yhden observoinnin päivässä, joka kestää vähintään kolme tuntia. Koo- daus suoritetaan koko havainnoinnin päätyttyä syklisen koodaustavan sijaan. Näin opetustapahtumassa eivät painotu liikaa yksittäiset tapahtumat, vaan havainnoin- nissa keskitytään havainnoimaan opettajan käyttämien opetus- ja ohjauskäytäntei- den esiintymistä, näiden jakautumista sekä vaihtelua päivän aikana ja näin saa- maan kuva tyypillisestä päivästä. ECCOM-observointityökalu ei siis pyri arvotta- maan eri opetus- ja ohjauskäytänteitä. (Stipek & Byler 2004; Tang 2017, 23.)

ECCOM:n observointityökalun käyttö ei vaadi sertifiointia, mutta esimerkiksi Jyväskylän yliopiston hankkeissa observoijille on järjestetty kaksipäiväinen kou- lutus. Koulutuksen läpäiseminen on vaatinut observoijan koodausten 80 prosentin yhtenevyyden kokeneen kouluttajan tekemien koodausten kanssa. (E. Pakarinen, henkilökohtainen tiedonanto 24.5.2019.)

Kansainvälisesti ECCOM-observointityökalua on käytetty Yhdysvaltojen li- säksi yksittäisissä tutkimuksissa Isossa-Britanniassa sekä Virossa. Suomessa ECCOM-observointityökalu on validoitu Suomen oloihin 3. luokkaan asti. (Lerk- kanen, Kikas ym. 2012; Tang ym. 2017.) Sitä on hyödynnetty muun muassa Jy- väskylän yliopiston Alkuportaat- (ks. esim. Lerkkanen, Kiuru ym. 2012) sekä Teacher and Student Stress and Interaction in Classroom (TESSI, ks. esim. Lerk- kanen ym. 2020) -tutkimushankkeissa.

Framework for Teaching (FFT)

Danielsonin Framework for Teaching (FFT) on tutkimuspohjainen opetuksen vii- tekehys sekä sen pohjalta laadittu systeemi, jonka avulla pyritään määrittämään ja parantamaan opettajien opetustaidon laatua ja oppilaiden oppimista. FFT-sys- teemi on kehitetty ja validoitu Yhdysvalloissa, jossa se on myös laajasti käytössä.

FFT-systeemi on kehitetty vuonna 1996 ja siitä on sen jälkeen luotu kolme (2007;

2011; 2013) versiota. Vuoden 2013 versio on laadittu vastaamaan paikallista ope- tussuunnitelmaa (Common Core State Standards). (Danielson 2013, 1–4.) Koska FFT:stä on julkaistu lukuisia versioita, tarkoitan tässä työssä vuoden 2013 versiota termillä FFT, FFT-viitekehys, FFT-työkalu tai -systeemi tai viitatessani johonkin sen osioon.

FFT-systeemi pyrkii kuvaamaan koko opetus-oppimisprosessia kokonaisval- taisesti. Se sisältää neljä osa-aluetta (domains), 1) suunnittelu ja valmistelu (Plan- ning and Preparation), 2) luokkahuoneympäristö (Classroom Environment), 3) opetus (Instruction) sekä 4) ammatilliset velvoitteet (Professional Responsibili- ties), jotka kuvaavat opettajan vastuita opetustyössä. Koko FFT-systeemi eroaa kahdesta edellä esitellyistä observointityökaluista CLASS:sta (Pianta ym. 2008) ja ECCOM:sta (Stipek & Byler 2004) siinä, että opetus-oppimisprosessin havain- nointia käytetään pääasiallisena tiedonlähteenä vain kahdessa osa-alueessa, joita ovat 2) luokkahuoneympäristö sekä 3) opetus. Osa-alueet 1) suunnittelu ja valmis-

ja vuorovaikutusta ja jäivät näin oman tutkimukseni ulkopuolelle. Näitä osa-alu- eita koskevaa tietoa ei saada opetustapahtumaa tai oppimista havainnoimalla, vaan tiedonlähteenä käytetään muun muassa opettajan tuntisuunnitelmia, muita dokumentteja sekä opettajan reflektointia. Siksi keskityin tarkemmin osa-alueiden 2) luokkahuoneympäristö sekä 3) opetus rakenteeseen. Käytän työssäni termiä FFT-observointityökalu, kun viittaan näihin kahteen osa-alueeseen.

Observointiin perustuvat osa-alueet jakautuvat viiteen osioon, joita FFT-työ- kalussa nimitetään komponenteiksi (components). Tällainen komponentti on osa- alueessa 2) luokkahuoneympäristö esimerkiksi 2d) oppilaiden käyttäytymisen oh- jaaminen. Tämän komponentin keskeisimmät piirteet on sanoitettu elementtinä (elements). Oppilaiden käyttäytymisen seuranta on edellä mainitun komponentin yksi elementti. Elementtejä määrittävät observoitavat indikaattorit (indicators).

Havaittu näyttö pisteytetään skaala-asteikolla 1–4 (1 = epätyydyttävä (unsatis- factory), 2 = perustaso (basic), 3 = hyvä (proficient), 4 = erinomainen (distin- guished)) observoinnin jälkeen käyttäen apuna smartcardia tai observointimanu- aalia. Observointisyklin pituutta ei määritellä sivustolla tarkemmin. Observointi- systeemin kehittäjä suosittelee yhden oppitunnin mittaisen observoinnin lisäksi kolmea valinnaista lyhyempää havainnointia, jotka suoritetaan kahden eri obser- voijan toimesta. (The Danielson Group 2018.) FFT-systeemi on luotu kaikkien luokka-asteiden käytettäväksi ja kaikkiin aineisiin, eli se on käyttötarkoitukseltaan geneerinen (Danielson 2007, 1–13, 19; 2013, 3–4). FFT-systeemi on vapaasti käy- tettävissä, vaikka koulutus on The Danielson Group -verkkosivuston mukaan suo- siteltavaa, tosin tutkimustietoa aiheesta puuttuu vielä (The Danielson Group, 2018). The Danielson Groupin sivusto on tutkimukseni teon aikana kehittynyt ja kaupallistunut, joten osa tiedoista, jotka aikanaan löytyivät sivustolta, eivät enää ole löydettävissä tai ladattavissa.

Danielsonin kehittämää FFT-systeemiä on tutkittu monesta eri näkökulmasta (esim. Roegman ym. 2016; Campoy & Xu 2018; Owens 2014; D’Anna 2016;

Scanlan 2016). Kettler ja Reddy (2019) ovat koonneet yhteen omassa tutkimusar- tikkelissaan neljä laajaa tutkimusta, jotka keskittyvät FFT:n validiteetin ja reabi- liteetin arvioimiseen. Kuuluisin näistä on Melinda ja Bill Gatesin rahoittama Mea- sures of Effective Teaching -tutkimus, jossa observointityökalu todettiin oikeaop- pisesti käytettynä luotettavaksi työkaluksi opetuslaadun mittaamiseen luokkahuo- netasolla (Cantrell & Kane 2013; Ho & Kane 2012; Kane & Staiger 2012). Kettler ja Reddy (2019) painottavat kuitenkin, että lisätutkimuksia FFT:stä tarvitaan ki- peästi, sillä tulokset eri tutkimuksissa ovat olleet ristiriitaisia ja työkalun imple- mentointi on ollut vaihtelevaa.

Olen koonnut kuvioon 5 yhteenvedon edellä esitetyistä observointityökaluista.

Kuvio 5. Yhteenveto kolmesta luokkahuonevuorovaikutuksen havainnointiin soveltuvasta observoin- tityökalusta.

Edellä esiteltyä kolmea observointityökalua yhdistää erilaisuuksistaan huoli- matta samankaltainen rakenne ja käyttötapa, tutkimuspohjaisuus sekä pyrkimys määrittää tehokasta ja laadukasta opettamista. Nämä observointityökalut koostu- vat osioista, jotka määrittävät opettamisen ja oppimisen osa-alueita. Nämä osiot jakautuvat edelleen pienempiin indikaattoreihin, joita observoidaan. Myös obser- voinnin suorittamisen tapa on samankaltainen. Observoija havainnoi joko luokka- huoneessa tai videolta tietyn ajanjakson, minkä jälkeen pisteytetään sen jakson mukainen toiminta saadun todistusaineiston ja pisteytyksen mukaan. (Mashburn ym. 2014.) Esitellyt observointityökalut taas eroavat ainakin pisteytystavan sekä koulutuksen ja sertifioinnin suhteen. Näiden kolmen observointityökalun lisäksi olen tutustunut myös muihin observointimalleihin ja pisteytystapoihin. Tämän esiymmärryksen myötä olen luonut pohjaa draamatoiminnan aikaisen observoin- tityökaluni kehittämiselle erityisesti observointityökalun rakenteen ja toimintape- riaatteen kannalta^. CLASS-observointityökalun (Pianta ym. 2008) avulla löysin sen teoreettisena pohjana toimivan TTI-viitekehyksen, jota hyödynsin tutkimuk- sessani. FFT-observointityökalun avulla taas löysin FFT:n pohjalta tiivistetyt ge- neeriset observointiin tarkoitetut Framework for Teaching -klusterit (The Fra- mework for Teaching Clusters. Six cluster supporting high level learning, Dan- ielson 2018), joita hyödynsin kehittämistyössä (ks. luku 5.1.4).