Kaakkois-Suomen ammattikorkeakoulun – Xamkin – Kouvolan kampuksella herättiin otsikoihin toden teolla keväällä 2017. Haluttiin luoda uudenlainen ja työnantajien kysyntään vastaava tradenomikoulutus. Koulutuksen suunnittelussa lähdettiin puhtaalta pöydältä ja erilaisia suunnitelmia pyöriteltiin pitkin kevättä. Uusi koulutus oli tarkoitus rakentaa avoimeksi ja muuntuvaksi viimeisimpiä pedagogisia ajatuksia soveltaen.
Liiketoiminnan data-analytiikan ja visualisoinnin koulutus
Liiketoiminnan data-analytiikan ja visualisoinnin tradenomikoulutus alkoi syksyllä 2018 Xamkin Kouvolan kampuksella päiväopetuksena. Kouvolan kampusta on viime vuosina muutettu monin tavoin saadun palautteen perusteella opiskelijaystävälliseksi. Data-analyytikoillekin rakennettiin uusi luokkatila, jossa BYOD (Bring your own device) -laitteita oli mahdollista käyttää.
Tilassa olevat pöydät ja tuolit mahdollistivat erilaisia ryhmäytymisen tapoja, perinteisen tuolin sijaan saattoi valita säkkituolin tai sohvan, ja ryhmätyötä tehdä seisten tai pyöreän pöydän ääressä. Oman tilan tarkoituksena oli luoda opiskelijoille oma pesä, jossa he viihtyisivät ja opiskelisivat muutoinkin kuin perinteisen luento-opetuksen ajan.
Kurssirajat rikkovaa koulutusta
Myös koulutuksen rakenne oli uudentyyppinen. Koulutuksessa on kurssirajat rikkova rakenne (moduulimaisuus), design-tyyppinen opetusrakenne (spiraalit), moniopettajuus, kaksikielisyys (suomi-englanti) ja laaja, vapaasti valittava opintokokonaisuus. Lisäksi ammattiopinnoissa on sekä yrityksiltä ja TKI-hankkeista saatuja projektitoimeksiantoja. Näitä kaikkia painotetaan myös tulevassa Xamkin OPS2020-opetussuunnitelmauudistuksessa muissakin koulutuksissa.
Liiketoiminnan data-analytiikan ja visualisoinnin koulutuksen rakenne on avoin ja muuntautumiskykyinen.
Harjoittelua on 30 opintopistettä, kuten muissakin Xamkin liiketalouden koulutuksissa ja opinnäyte on 15 opintopistettä. Muilta osin koulutus poikkeaa liiketalouden koulutuksista, vaikka tutkintonimike on sama eli tradenomi.
Data-analytiikan koulutuksessa on liiketalouden perusopintoja 30 opintopistettä ja 45 opintopistettä data-analytiikoille suunniteltuja liiketalouden ja tukitaitojen opintojaksoja. Data-analytiikan opintoja on 60 opintopistettä ja lisäksi opiskelija voi valita 30 opintopistettä vapaasti valittavia opintoja. Perusopinnot suoritetaan ensimmäisen opintovuoden aikana.
Haastavuus kasvaa spiraalimaisessa opetuksessa
Data-analytiikan ammattiopinnot alkavat jo ensimmäisen opiskeluvuoden keväällä, jolloin projekti- ja menetelmäperusteiden rinnalla kulkee ensimmäinen data-analyysi ja visualisointi -spiraali. Vastaavia spiraaleja on kaikkiaan neljä, haastavuuden ja laajuuden kasvaessa jokaisella kierroksella. Jokaisessa spiraalissa on moduulimaisesti kolme ”kurssia”: datan hankinta, data-analyysi sekä visualisointi ja viestintä, joiden sisällöt, opetus ja opettajat kuitenkin käytännössä sekoittuvat, kun spiraalissa tehdään käytännön projektityö, jossa data hankitaan, analysoidaan ja esitetään. Neljäs eli viimeinen spiraali on jo melko lähellä opinnäytetyön tekemistä. Tällöin varsinaisen opinnäytetyön aloittaminen ja tekeminen ei enää ole iso kynnys.
Vapaasti valittavien 30 opintopisteen kokonaisuus voi olla mikä tahansa opiskelijan haluama ”sivuaine” eli sellainen kokonaisuus, joka tukee opiskelijan suuntautumista ja kiinnostusta. Se voi olla:
- jonkin kielen ja kulttuurin omaksuminen kieliopinnoilla ja ulkomaanvaihdolla,
- visuaalisten taitojen syventäminen muotoilun opinnoilla,
- ohjelmoinnin osaajaksi oppiminen koodausopinnoilla verkossa tai
- jonkin liiketoiminnan osa-alueen syvempi oppiminen.
Kokonaisuus on siis valittavissa mistä tahansa korkeakoulutasoisesta tarjonnasta myös verkossa.
Mitä data-analyytikko sitten osaa valmistuttuaan?
Päättääkö hän puolestamme kaikesta? Yksinkertaisimmillaan Xamkista valmistunut data-analytiikan tradenomi osaa käsitellä hankkimaansa tietoa niin, että voi sen perusteella tehdä ja esitellä erilaisia malleja, kaavioita ja vaihtoehtoja toimeksiantajalle. Se, mistä data-analyytikot tietoa saavat, riippuu varmasti meistä itsestämme. Ja siitä riippuu myös se, päättääkö joku toinen puolestamme. Toivottavasti ei. Kyllähän joku ne päätöksiä ohjaavat algoritmitkin koodaa. Ja se joku, on joku meistä.