i
Pro gradu -tutkielma Toukokuu 2020
Fysiikan ja matematiikan laitos Itä-Suomen yliopisto
Ilmanlaatupolkupyörän aineiston käyttö luonnontieteiden ja matematiikan eheyttävässä opetuksessa lukiotasolla
Tommi Penttinen
ii
Tommi Penttinen Ilmanlaatupolkupyörän aineiston käyttö luonnontieteiden ja matematiikan eheyttävässä opetuksessa lukiotasolla, 44 sivua
Itä-Suomen yliopisto Fysiikan koulutusohjelma Fysiikan aineenopettajakoulutus
Työn ohjaaja FT Risto Leinonen
Tiivistelmä
Tässä pro gradu -tutkielmassa kehitetään ilmanlaatupolkupyörän keräämän datan pohjalta oppimateriaali lukio-opetukseen. Tavoitteena on luoda monipuolinen ja ilmiölähtöinen ilmanlaatupolkupyörän keräämään aineistoon pohjautuva opetuspaketti lukiotasolle.
Tämän lisäksi pro gradu -tutkielman tavoitteena on luoda lukion opetussuunnitelman mukainen sekä eheyttävää oppimista että yhteisopettajuutta hyödyntävä oppimateriaali.
Ilmanlaatupolkupyörä kiersi kesällä 2019 kesä- ja heinäkuun aikana Joensuun lähiympäristössä keräten dataa ilmasta pyörään kiinnitettyjen mitta-antureiden avulla.
Näitä mitattuja muuttujia olivat CO2-pitoisuus, ilmankosteus, NO2-pitoisuus, O3- pitoisuus, PM10- ja PM2,5-pitoisuudet, SO2-pitoisuus, lämpötila sekä ultraviolettisäteilyn määrä. Tutkielman mittaukset suoritettiin ilmanlaatupolkupyörän Vaisalan AQT420 mittausanturilla.
Pro gradu -tutkielmaa varten luodun oppimateriaalin tehtävien on tarkoitus lähestyä fysiikan oppimista opiskelijoiden tieto- ja viestintäteknologian kautta. Opiskelijat muodostavat tehtävissä suureiden välille kuvaajia, joihin muodostetaan esimerkiksi sovitussuoria riippuvuuksien välille sekä tutkitaan korrelaatiokertoimien merkitystä riippuvuuksien välillä. Luodut tehtävät linkitetään vahvasti fysiikan teoriaan sekä
iii
oppimiskäsityksiin. Edellä mainitut asiat linkittävät opetussuunnitelman oppimateriaaliin, eivätkä tehtävät näin ollen jää irrallisiksi.
Tämän pro gradu -tutkielman luotettavuus on hyvä ja tutkielma antaa mahdollisuuden muille kehittää tutkielman sisältöä eteenpäin muissa tutkielmissa. Kokonaisuutta parantaa tutkielman vahva sidos opetussuunnitelmaan, ja tätä kautta tutkimustavoitteet täyttyvät onnistuneesti. Pro gradu -tutkielman tehtäviä on pilotoitu koulumaailmassa lukiotasolla.
Tehtävät tukivat opiskelijoiden oppimista sekä antoivat monipuolisesti tietoa minkälaiseksi lopulliset tehtävät kannattaa muodostaa. Näin ollen pro gradu -tutkielma on helposti sovellettavissa opetuskäyttöön jo tällaisenaan.
iv
Esipuhe
Tutkielma on tehty yhdessä Suomen ympäristökeskuksen kanssa. Suomen ympäristökeskuksen Joensuun yksikkö Laboratoriokeskus/Metrologia (MLAB) antoi mahdollisuuden käyttää heidän rakentamaansa ilmanlaatupolkupyörää ja sen ilmasta keräämää mittausdataa tutkielman tekemisessä. Erityiskiitos tästä kuuluu Jukka Hirvoselle Joensuun ympäristökeskuksen yksiköstä. Hän oli yhteyshenkilö koskien ilmanlaatupolkupyörän keräämää dataa ja sen käyttöä. Ilman Hirvosta ei tutkielmaa olisi päässyt tekemään kyseisestä aiheesta. Lisäksi kiitos kuuluu totta kai Risto Leinoselle, luonnontieteiden ja metsätieteiden tiedekunta, Fysiikan ja matematiikan laitos. Leinonen ohjasi pro gradu -tutkielman alusta loppuun saakka ja antoi useita hienoja kommentteja, jotta tutkielma saatiin lopulliseen muotoonsa. Leinosella oli myös erittäin suuri vaikutus tutkielman aiheen hankkimisessa ja sen alulle laittamisessa sekä pro gradu -tutkielman loppuun saamisessa.
Tutkielman tekeminen oli totta kai työlästä, mutta kuitenkin oppimisen kannalta erittäin hyödyllistä. Tämä tutkimus- ja kirjoitusprosessi kehitti minua itseäni opettajana. Pro gradu -tutkielmani antaa myös muille opettajille mahdollisuuden kehittyä omalla urallaan. Matka pro gradu -tutkielman kanssa sekä sen yhteistyötä tehneiden ihmisten kanssa oli upea ja unohtumaton kokemus.
Lopuksi haluan vielä kiittää siskoani Heidi Penttistä, joka on oikolukenut graduani.
Haluan myös kiittää kihlattuani Aino Tuukkasta, joka auttoi oikeinkirjoituksessa ja oikoluvussa.
Joensuussa 1. heinäkuuta 2020 Tommi Penttinen
v
Sisältö
1 Johdanto 1
2 Fysiikan teoria 3
2.1 Ultraviolettisäteily 3
2.2 Lämpötila 9
2.3 Pienhiukkaset 14
2.4 GPS-paikannus, koordinaatisto ja paikkatieto 16
3 Oppimiskäsitykset 18
4 Menetelmät ja tutkimuksen toteutus 22
4.1 Analyysi 22
4.2 Tehtävien pilotointi 24
5 Lukion opetussuunnitelman perusteet ja kehitetty oppimateriaali 26
5.1 Eheyttävä oppiminen ja yhteisopettajuus 26
5.2 Aineiston keruu 27
5.3 Oppimateriaali 28
5.4 Opettajan ohjeet 34
6 Pohdinta 36
6.1 Paluu tutkimustavoitteeseen 36
6.2 Linkki teoriaan 40
6.3 Tutkimuksen luotettavuus 41
6.4 Jatkoideoita 43
vi
Lähteet 45
Liite A Pilotoinnin kuvamateriaali 49
Liite B Oikeat vastaukset 51
1
Luku I 1 Johdanto
Lähdin pohtimaan pro gradu -tutkielman aihetta siten, että aihe tukisi opettajuutta sekä fysiikkaa opetussuunnitelman asettamien tavoitteiden pohjalta. Tutkielma on ilmiölähtöinen ja se pohjautuu laajasti opetussuunnitelman asettamiin tavoitteisiin.
(Opetushallitus, 2019) Tutkielmassa luodaan oppimiskäsitysten sekä fysiikan teorian kautta opetuspaketti lukiotasolle. Pääpaino tutkielmassa on hyödyntää ilmanlaatupolkupyörän tuottamaa dataa fysiikan ja muiden oppiaineiden opetuksessa.
Tämä tuo uuden näkökulman lähestyä fysiikan opettamista ja auttaa myös samalla kehittämään sitä eteenpäin. Tutkielman tekemisen yhteydessä käsitellään mittausdataa, mikä sekin itsessään lisää motivaatiota työlle. Aiempaa samasta aiheesta tehtyä fysiikan tutkielmaa ei ole tehty, mutta avoimeen tutkimusdataan pohjautuvia fysiikan pro gradu - tutkielmia on löydettävissä, kuten Rikkilän (2009) pro gradu -tutkielma.
Tutkielmassa yhdistetään useiden oppiaineiden tietojen hyödyntämistä. Tämä tuo mukanaan sen, että tutkielmassa vaaditaan osaamista muidenkin oppiaineiden sisältöjen osalta kuin ainoastaan fysiikan. Tutkielman tarkoituksena on myös antaa mahdollisuus hyödyntää oppilaiden pari- ja ryhmätyöskentelyä opetuksessa ja sitä kautta tuoda esille erilaisia oppimistapoja sekä yhdessä toimimista. Yhdessä toimiminen mahdollistaa myös osaltaan erilaisten oppimistyylien huomioimisen. Erilaisten oppijoiden huomioiminen auttaa saavuttamaan parempia oppimistuloksia ja innostaa opiskelijoita oppimaan.
(Raivio, 2005)
Tämän pro gradu -tutkielman tavoitteena on luoda monipuolinen ja ilmiölähtöinen ilmanlaatupolkupyörän keräämään aineistoon pohjautuva opetuspaketti lukiotasolle.
Tavoitteena on myös tuottaa ilmanlaatupolkupyörän mittausdatasta eheyttävä,
2
yhteisopettajuutta hyödyntävä ja lukion opetussuunnitelmaan linkittyvä oppimateriaali.
Oppimismateriaalin tarkastelee eri ilmasta mitattujen suureiden välisiä riippuvuuksia kuvaajien avulla.
Tutkielma pohjautuu opetussuunnitelmaan monen eri oppiaineen osalta, joten tutkimuskysymykset pohjautuvat luontevasti juuri opetussuunnitelmaan.
Tutkimuskysymykset ovat:
1. Kuinka eheyttävä oppiminen ja yhteisopettajuus näkyvät lukion opetussuunnitelmassa?
2. Kuinka eheyttävä oppiminen ja yhteisopettajuus näkyvät tutkielman oppimateriaalissa?
3. Kuinka hyvin lukion opetussuunnitelmassa esitellyt opetuksen ja oppimisen tavoitteet toteutuvat tutkielmassa tuotettavassa opetuspaketissa fysiikan osalta?
Tutkimuskysymykset ja -tavoitteet ovat tutkielmassa ohjaavat suuntaviivat, joiden ympärille tutkielma rakentuu ja joihin tutkielmassa pyritään vastaamaan.
Tämän pro gradu -tutkielman rakenne on rakennettu vahvasti fysiikan teorian, oppimiskäsitysten ja lukion opetussuunnitelmanperusteiden ympärille. Toisessa luvussa käsitellään fysiikan teoriaa kattavasti ultraviolettisäteilyn, lämmön ja lämpötilan, pienhiukkasten sekä GPS-paikannuksen, koordinaatiston ja paikkatiedon osalta.
Kolmannessa luvussa käsitellään oppimiskäsityksiä, joista käydään läpi behavioristinen, konstruktivistinen, sosiaalinen konstruktivismi sekä kognitiivinen oppimiskäsitys.
Luvussa neljä esitellään tutkimuksessa olevien tehtävien tekemiseen tarkoitettuja menetelmiä, joita opiskelijoiden tulisi käyttää tehtäviä tehdessään. Lisäksi luvussa käydään läpi tehtävien pilotointi. Lukion opetussuunnitelman perusteet ja kehitetty oppimateriaali käydään läpi tarvittavilta osin viidennessä luvussa. Kuudennessa luvussa palataan tutkimustavoitteeseen ja siihen, kuinka tässä tavoitteessa on onnistuttu tämän pro gradu -tutkielman kohdalla.
3
Luku II 2 Fysiikan teoria
Tässä luvussa käydään läpi fysiikan teoriaa ultraviolettisäteilyn, lämmön ja lämpötilan, pienhiukkasten sekä paikkatiedon, GPS-paikannuksen ja koordinaatiston osalta.
2.1 Ultraviolettisäteily
Schnabel (2014) määrittelee, että sähkömagneettisen säteilyn spektriin kuuluu pisimmästä aallonpituudesta lyhyimpään radioaallot, infrapuna-aallot, näkyvän valon aallonpituudet, ultraviolettisäteily (UV-säteily), röntgensäteily sekä gammasäteily.
Näkyvän valon spektriin lukeutuu valon aallonpituudet violetin 380 nm ja punaisen 740 nm välillä. UV-säteilyn spektri on aallonpituuksiltaan 100 nm ja 400 nm välissä.
(Radosevich, 2014) Kyseiset arvot vaihtelevat riippuen kirjallisuuden lähteestä. Koska ihmissilmä erottaa auringosta tulevan sähkömagneettisen säteilyn spektrin ainoastaan näkyvän valon spektrin alueelta, ei ihminen erota UV-säteilyä. Sähkömagneettinen säteily vuorovaikuttaa tietyn suuruisina energiapaketteina eli fotoneina. Mitä korkeampi fotonin energia on, sitä korkeampi on myös sen taajuus. (Schmitt, 2002)
Infrapunasäteilyllä sekä sitä korkeammilla taajuuksilla on riittävästi energiaa, jotta se voi vaikuttaa molekyylien ja atomien liikkeeseen sekä asemaan aineessa. Pidemmillä aallonpituuksilla, kuten radioaalloilla, energia ei ole riittävän suuri saamaan aikaan muutoksia. (Schmitt, 2002) Korkeaenergisyyden ja lyhyen aallonpituuden yhteys nähdään helposti, kun tarkastellaan sähkömagneettista säteilyä fotoneina. Fotonin energia saadaan kirjoitettua muotoon:
4
𝐸 = ℎ𝑓 =ℎ𝑐
𝜆, (2.1)
missä E on fotonin energia, h on Planckin vakio, f on säteilyn taajuus, c on valonnopeus ja λ on säteilyn aallonpituus. Saadusta yhtälöstä voidaan päätellä, että aallonpituuden lyhentyessä fotonin energia kasvaa. (Whitehead, De Mora & Demers, 2015)
Ionisoivalla säteilyllä tarkoitetaan säteilyä, joka saa aikaan ionisoitumista altistuvassa aineessa, esimerkiksi ihmisen iholla. (Ikäheimonen, 2002, s.12) Suurenerginen sähkömagneettinen säteily on ionisoivaa säteilyä. Sähkömagneettisen säteilyn ionisoivaksi tekee sen suurenergiset fotonit. Kun fotonit tai hiukkaset ovat vuorovaikutuksessa väliaineen kanssa, ne muodostavat aineessa ioneja irrottamalla aineen atomeista elektroneja. Aineen atomien ionisoitumisen seurauksena molekyylien sidoksissa tapahtuu muutoksia ja tämä aiheuttaa puolestaan muutoksia esimerkiksi ihmisen DNA:ssa. Kun lähestytään riittävän pieniä taajuuksia, ei fotonien ja hiukkasten energia riitä aiheuttamaan ionisoitumista väliaineessa. Tällöin puhutaan ionisoimattomasta säteilystä. Yleisesti ionisoimattoman ja ionisoivan säteilyn rajana pidetään 12 elektronivolttia (eV), mikä vastaa noin 100 nm aallonpituutta. (Nyberg &
Jokela, 2006)
Korkeaenerginen UV-säteily on aallonpituudeltaan lyhyttä, vain 100 nm:n ja 280 nm:n välissä. Tätä kutsutaan UV-C säteilyksi. UV-C säteily läpäisee huonosti otsonikerrosta (kuva 2.5) ja se pysähtyy myös nopeasti ihmisen ihon uloimpiin kerroksiin. UV-C säteily voi aiheuttaa lumisokeutta ja kasvojen palamista. UV-B säteily on UV-C säteilyn ohella myös hyvin korkeaenergistä. UV-B säteilyn aallonpituudet ovat tyypillisesti 280 nm:n ja 315 nm:n välillä. Suurin osa UV-B säteilystä jää ilmakehän otsonikerrokseen, mutta sitä päätyy myös maanpinnalle. UV-B säteily aiheuttaa muutoksia ihmisen DNA:han ja altistaa sitä kautta esimerkiksi melanoomalle. Yleisin UV-säteilyn muoto UV-säteilyn spektrissä on UV-A säteily, jonka aallonpituus alue on 315 nm:n ja 400 nm:n välissä.
Liiallinen UV-A säteily on haitallista, mikä johtaa ihon soluvaurioihin liian suuren altistuksen vuoksi. Otsonikerros ei juurikaan pysäytä UV-A säteilyä, vaan se pääsee helposti maan pinnalle saakka. (Radosevich, 2014)
Fomin B. A. & Kolokutin G. E. (2017) selvittivät tutkimuksessaan UV-säteilyn absorboitumista otsonikerroksessa. Fomin ja Kolokutin (2017) laskivat tutkimuksessaan otsonikerroksen eri korkeuksissa absorboituneen säteilyn määrän laskukaavalla 𝐾(log(𝑊)) · 1020. Tässä tapauksessa K on tutkittavan otsonikerroksen osan poikkileikkaus ja W on auringosta saapuvan säteilyn molekyylien lukumäärä (mol/cm2).
Otsonikerroksen poikkileikkauksella kuvataan säteilyn absorboitumisen voimakkuutta.
5
(Fomin & Kolokutin, 2017) Yleisesti yksikkönä käytetään (ppm) eli parts per million.
(Marcus, Ibrahim, Ngajikin, & Azmi, 2015)
Fomin ja Kolokutin (2017) ovat tutkimuksessaan taulukoineet UV-A:n ja UV-B:n absorboitumista otsonikerroksessa. Kyseisten arvojen pohjalta on piirretty kuvaajat, jotka on esitelty kuvissa 2.1 ja 2.2.
Kuva 2.1 UV-A säteilyn absorboituminen otsonikerroksessa. (Fomin & Kolokutin, 2017)
0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35
16,00 16,50 17,00 17,50 18,00 18,50 19,00 19,50 20,00 UV-A säteilyn absorboituminen otsonikerroksessa
Tarkasteltavan otsonikerroksen etäisyys maanpinnasta kilometreinä
6
Kuva 2.2 UV-B säteilyn absorboituminen otsonikerroksessa. (Fomin & Kolokutin, 2017)
Kuvaajista 2.1 ja 2.2 nähdään, että korkeusprofiili otsonikerroksen poikkileikkauksesta vaikuttaa UV-A ja UV-B säteilyn absorboitumisen arvoihin. Piirretyistä kuvaajista voidaan päätellä, että maanpinnasta katsottuna 20 kilometrin korkeudessa otsonikerroksessa absorboituminen on heikkoa sekä UV-A:lla että UV-B:llä. Kuvaajista havaitaan, että otsonikerroksen alaosissa (16 km) säteilyn absorboituminen UV-A:lla ei poikkea huomattavasti otsonikerroksen absorboitumisen arvoihin 20 km etäisyydellä maanpinnasta. UV-B säteilyn kohdalla absorboitumisessa otsonikerroksen alaosissa (16 km) arvot ovat huomattavasti suurempia kuin 20 km etäisyydellä maanpinnasta. Voidaan päätellä, että otsonikerroksen paksuus vaikuttaa säteilyn absorboitumisen määrään.
Lisäksi verrattaessa UV-A ja UV-B säteilyn absorboitumista otsonikerroksessa keskenään, huomataan, että UV-B säteily absorboituu huomattavasti tehokkaammin kuin UV-A säteily. Tämä voidaan havaita siitä, että UV-A säteilyn arvot pysyvät liki samoina koko mitatun otsonikerroksen poikkileikkauksen alueella, kun taas UV-B säteilyn absorboitumisen arvot nousevat merkittävästi mentäessä otsonikerroksen poikkileikkauksen alaosiin. Erot absorboitumisen arvoissa tarkoittaa sitä, että UV-A säteilyä päätyy enemmän maan pinnalle kuin UV-B säteilyä.
Nakagawara, Montgomery & Marshall (2007) toivat tutkimuksessaan esille UV-säteilyn käyttäytymistä ilmakehässä sekä sen pääsyä maan pinnalle, kuva 2.3.
0 10 20 30 40 50 60 70 80
16,00 16,50 17,00 17,50 18,00 18,50 19,00 19,50 20,00 UV-B säteilyn absorboituminen otsonikerroksessa
Tarkasteltavan otsonikerroksen etäisyys maanpinnasta kilometreinä
7
Kuva 2.3 UV-säteilyn absorboituminen otsonikerroksessa sekä UV-säteilyn pääsy maan pinnalle säteilyvoimakkuuden (W/m2) ja aallonpituuden (nm) funktiona. Kuvassa ohut jatkuva viiva on UV-säteilyn esiintyminen atmosfäärissä, lyhyen välin katkoviiva on maan pinnalle saapuvan säteilyn määrä ja harmaalla alueella on kuvattuna otsonikerroksen kyky absorboida UV-säteilyä. (muokattu Nakagawara ym., 2007) Kuvassa 2.3 on esiteltynä otsonikerroksen kyky absorboida UV-säteilyä. Lisäksi kuvassa on esitelty säteilyn intensiteetin ja aallonpituuden funktiona säteilyn esiintyminen atmosfäärissä sekä säteilyn esiintyminen maanpinnalla. Kuvasta 2.3 havaitaan, että UV- säteilyn absorboituminen otsonikerroksessa on lyhyillä aallonpituuksilla huomattavasti tehokkaampaa kuin pidemmillä aallonpituuksilla. UV-säteilyn määrä atmosfäärissä ei juurikaan vaihtele aallonpituuden mukaan, vaan sen spektrinen irradianssi pysyy koko ajan lähellä arvoa 1,0 W/m2·nm. Maahan saapuva säteily on vahvasti riippuvainen aallonpituudesta ja hyvin verrannollinen säteilyn absorboitumiseen otsonikerroksessa.
Havaitaan, että lyhyemmillä aallonpituuksilla UV-säteily ei läpäise otsonikerrosta niin helposti kuin pitkillä aallonpituuksilla.
Kuvista 2.3 ja 2.5 voidaan tulkita, että ilmakehä suodattaa auringosta saapuvan säteilyn suurimmilta osin. Radosevich (2014) linjaa, että ainoastaan noin 3 % ilmakehän läpi päässeestä auringon kokonaisenergiasta on ultraviolettisäteilyä, kun tarkastellaan tilannetta zeniitistä (kuva 2.4).
8
Kuva 2.4 Auringon ja Maan asema zeniittiin nähden.
Kuva 2.5 UV-A, UV-B ja UV-C säteilyn aallonpituusalueet ja UV-säteilyn absorboituminen otsonikerroksessa. (Whitehead ym., 2015)
9
UV-säteilyn määrä vähenee siirryttäessä kohti napoja saapuvan UV-säteilyn kulman kasvaessa maanpintaan nähden. (Whitehead ym., 2015) Radosevich (2014) kirjassaan kirjoittaa, että suurin osa UV-säteilystä on ionisoimatonta, mutta korkeaenergisempi UV- säteily on puolestaan ionisoivaa.
2.2 Lämpötila
Lämpötila voidaan määritellä ihmisen omien aistimustensa kautta, eli kuinka lämpimältä tai kylmältä jokin asia tuntuu. Termodynamiikassa lämpötilalla on kuitenkin empiirinen eli kokeellinen tausta, mikä ilmenee lämpömittarissa. Lämpömittari määrittelee lämpötilan tarkasti sovitun skaalauksen mukaisesti, esimerkiksi elohopeapatsaan korkeuden perusteella tai ideaalikaasun paineen avulla. (Wasserman, 2012)
Schroederin (2000) mukaan lämpö voidaan ajatella energian siirtymisenä ympäristön ja systeemin välillä lämpötilaeron vuoksi. Lisäksi Schroeder (2000) jatkaa, että energian siirtyminen tapahtuu aina lämpimämmästä aineesta kylmempään. Kaksi erillistä kappaletta on lämpötasapainossa, kun niiden välillä ei siirry enää energiaa. Lämpötilan käsite voidaan liittää osaksi lämpötasapainoa. Tämä tarkoittaa sitä, että kahdella erillisellä kappaleella, jotka ovat lämpötasapinossa, on sama lämpötila. (Beléndez, 2012)
Lämpötila voidaan selittää, jonkin aineen hiukkasten keskimääräisen liike-energian avulla. Tässä hiukkasten keskimääräisen liikkeen ja liike-energian mallissa käytetään apuna sylinterimallia, jossa kaasunmolekyylit pääsevät vapaasti liikkumaan suljetun sylinterin sisällä. Mallissa huomionarvoista on se, että: 1. kaasumolekyylit osuvat säiliön seiniin täysin kimmoisasti, 2. kaikki kaasumolekyylit ovat identtisiä, 3. säiliön tilavuus V on erittäin suuri verrattuna molekyylien lukumäärään N ja 4. kaikkien molekyylien oletetaan olevan massaltaan identtisiä. Molekyylien törmätessä säiliön seinämiin aiheuttaa se seinään kohdistuvan voiman, joka havaitaan kaasun paineena. Tilanne on esitelty kuvassa 2.6. (Young & Freedman, 2012)
10
Kuva 2.6 Täysin kimmoisa törmäys säiliön seinämän ja molekyylin välillä. Kuvassa 𝑣1𝑥 on negatiivisen x-akselin suuntainen nopeus ennen törmäystä, 𝑣1𝑦 on negatiivisen y- akselin suuntainen nopeus ennen törmäystä, 𝑣2𝑥 on positiivinen x-akselin suuntainen nopeus törmäyksen jälkeen ja 𝑣2𝑦 on negatiivisen y-askelin suuntainen nopeus törmäyksen jälkeen. (muokattu Young & Freedman, 2012)
Tarkastellaan ensimmäiseksi törmäyksien määrää tietyllä pinta-alalla A. Oletetaan, että kaikilla molekyyleillä on samansuuruinen x-akselin suuntainen nopeus |𝑣𝑥|. Kyseinen tilanne esitelty kuvassa 2.7.
11
Kuva 2.7 Molekyylien törmääminen säiliön seiniin aikavälillä dt. Säiliön pituudeksi on määritelty |𝑣𝑥|𝑑𝑡. (muokattu Young & Freedman, 2012)
Jotta molekyyli törmää annetun alueen ja ajan aikana seinään, on sen lähtökohdan oltava määritellyn pituuden ja seinän välissä. Lisäksi molekyylin suunnan tulee olla seinää kohti.
Näin ollen törmäävien molekyylien lukumäärä pinta-ala yksikössä A annetulla aikavälillä dt tulee olla yhtä suuri kuin molekyylien lukumäärä pinta-alalla A ja määritellyssä pituudessa |𝑣𝑥|𝑑𝑡, kun x-akselin suuntainen nopeus on kohti seinää. Lisäksi voidaan olettaa, että molekyylien lukumäärä koko säiliössä tilavuusyksikköä kohden on (N/V)(A|𝑣𝑥|𝑑𝑡). Voidaan myös olettaa, että puolet molekyyleistä liikkuu kohti seinää ja puolet poispäin seinästä, joten saadaan
1 2(𝑁
𝑉)(𝐴|𝑣𝑥|𝑑𝑡) (2.2)
12
Kaasun kaikkien molekyylien kokonaismomentin muutos 𝑑𝑃𝑥 aikavälillä dt on törmäyksien lukumäärä kerrottuna 2𝑚|𝑣𝑥|, jolloin saadaan
𝑑𝑃𝑥 =1
2(𝑁
𝑉) (𝐴|𝑣𝑥|𝑑𝑡)(2𝑚|𝑣𝑥|) =𝑁𝐴𝑚𝑣𝑉 𝑥2 (2.3)
Saatu yhtälö voidaan kirjoittaa muotoon
𝑑𝑃𝑥
𝑑𝑡 = 𝑁𝐴𝑚𝑣𝑥2
𝑉 (2.4)
Newtonin toisen lain avulla saadaan 𝑑𝑃𝑥
𝑑𝑡 muotoon 𝐹
𝐴 ja Newtonin kolmannen lain mukaan paine p voidaan kirjoittaa myös muodossa 𝐹
𝐴,. joten yhtälö saadaan muotoon
𝑝 =𝐹
𝐴 =𝑁𝐴𝑚𝑣𝑥2
𝑉 (2.5)
Korvaamalla 𝑣𝑥2 molekyylien keskimääräisellä nopeudella (𝑣𝑥2)𝑎𝑣𝑔 yhtälöön (2.5), voidaan molekyylien keksimääräiselle nopeudelle kirjoittaa yhtälö (2.6), koska nopeus muodostuu nopeuden x-, y- ja z-komponenteista ja
(𝑣2)𝑎𝑣𝑔= (𝑣𝑥2)𝑎𝑣𝑔+ (𝑣𝑦2)𝑎𝑣𝑔+ (𝑣𝑧2)𝑎𝑣𝑔 (2.6)
Molekyylien nopeudet ovat erittäin suuria ja täten voidaan painovoiman vaikutus jättää huomioimatta. Voidaan olettaa nopeuden komponenttien (𝑣𝑥2)𝑎𝑣𝑔, (𝑣𝑦2)𝑎𝑣𝑔 ja (𝑣𝑧2)𝑎𝑣𝑔
13
olevan yhtä suuria, joten keskimääräisille nopeuksille pätee (𝑣2)𝑎𝑣𝑔= 3(𝑣𝑥2)𝑎𝑣𝑔 ja edelleen
(𝑣𝑥2)𝑎𝑣𝑔 =1
3(𝑣2)𝑎𝑣𝑔 (2.7)
lopulta päädytään muotoon
𝑝𝑉 =1
3𝑁𝑚(𝑣2)𝑎𝑣𝑔= 1
3𝑁[1
2𝑚(𝑣2)𝑎𝑣𝑔] (2.8)
Huomataan, että 1
2𝑚(𝑣2)𝑎𝑣𝑔 on yksittäisen molekyylin keskimääräinen liike-energia.
Tämä yhdessä molekyylien kokonaismäärän N kanssa ovat yhtä suuri kuin sattumanvarainen kokonaisliike-energia 𝐾𝑡 saadaan yhtälö (2.8) muotoon
𝑝𝑉 =2
3𝐾𝑡 (2.9)
Vertaamalla yhtälöä (2.9) ideaalikaasunyhtälöön 𝑝𝑉 = 𝑛𝑅𝑇 saadaan ideaalikaasun keskimääräiselle liike-energialle yhtälö
𝐾𝑡= 3
2𝑛𝑅𝑇 (2.10)
Lopulta voidaan todeta, että lämpötila riippuu hiukkasten keksimääräisestä liike- energiasta. (Young & Freedman, 2012)
14
2.3 Pienhiukkaset
Puhuttaessa ilman pienhiukkasista tarkastellaan yleisesti keuhkokulkeumaa.
Pienhiukkasia kerääntyy hengitysilmaan esimerkiksi autojen pakokaasupäästöistä sekä erilaisista tulisijoista. (HSY, 2020) Hiukkasten kokoluokitus on terveydenkin kannalta oleellista, sillä halkaisijaltaan ainoastaan hyvin pienet hiukkaset pääsevät keuhkoihin asti.
Halkaisijaltaan alle 10 mikrometrin (10 𝜇m) hiukkasista käytetään merkintää PM10 ja tällöin puhutaan hengitettävistä hiukkasista. Nämä pienet hiukkaset kulkeutuvat hengitysilman välityksellä keuhkoihin. Esimerkiksi katupöly on kansainvälisesti merkittävä PM10 lähde. Terveyden tutkimisen kannalta tärkein pienhiukkasten kokoluokitus on PM2,5. Tällöin puhutaan alle 2,5 mikrometrin (2,5 𝜇m) hiukkasista ja yleisesti näitä nimitetään pienhiukkasiksi. Nämä alle 2,5 𝜇m hiukkaset pääsevät hengitysilman mukana syvälle hengitystiehyisiin, jolloin ne ovat hyvin haitallisia terveydelle. Esimerkiksi puun pienpoltto on yksi pienhiukkasten lähde.
(Ympäristöministeriö, 2019)
Alle 2,5 𝜇m pienhiukkaset lisäävät kuolleisuuden riskiä hengityselinsairauksiin sekä sydän- ja verisuonitauteihin. Tutkimuksissa on todettu selvä yhteys terveyshaittojen ja hiukkaspitoisuuksien välillä. Pienhiukkasten terveyttä vaarantava vaikutus alkaa jo hyvin pienistä pitoisuuksista, joten turvallista rajaa pitoisuuksille ei ole pystytty määrittelemään. Maailman terveysjärjestön (WHO) terveystutkimusyhteenvetojen mukaan pitkäaikainen altistuminen PM2,5 päästöihin aiheutti Euroopan mittakaavassa ennenaikaisia kuolemia satojatuhansia vuonna 2010. Suurin osa (64%) ilmanepäpuhtauksista aiheutuvista terveyshaitoista on peräisin PM2,5-pienhiukkasista.
(Ympäristöministeriö, 2019)
15
Pienhiukkasten (PM2,5) suurimmat päästölähteet ovat puun pienpoltto ja turvetuotanto, liikenteen ja työkoneiden pakokaasupäästöt, liikenteen polttoaineet sekä renkaiden, jarrujen ja tienpinnan kulumisesta syntyvät pienhiukkaspäästöt. (Ympäristöministeriö, 2019) Suurimmaksi pienhiukkaspäästölähteeksi on noussut kuitenkin puun pienpoltto 2000-luvun aikana pakokaasupäästöjen vähentyessä (kuva 2.8).
Kuva 2.8 Pienhiukkaspäästöjen (PM2,5) kehitys vuodesta 2005 vuoteen 2020 sekä ennuste vuoteen 2030 asti. Pystyakselin yksikkö 1 kt/a = tuhat tonnia vuodessa. Oranssit vaakaviivat kuvaavat päästövähennysvelvoitteiden tasoa. (Ympäristöministeriö, 2019) Katupölypäästöjen karkeat hengitettävät hiukkaset ovat suurin yksittäinen PM10- hiukkasten päästölähde Suomessa. Puun pienpoltto, esimerkiksi saunakiukaat ja talojen takat, tuottavat noin puolet Suomen PM2,5 päästöistä ja arviolta noin 40% puun pienpoltosta syntyvistä pienhiukkaspäästöistä on peräisin puukiukaista.
(Ympäristöministeriö, 2019)
16
2.4 GPS-paikannus, koordinaatisto ja paikkatieto
Paikkatiedolla tarkoitetaan tietoa, jossa ilmaistaan jonkin tietyn pisteen tai paikan maantieteellinen sijainti. GPS-paikannusjärjestelmä (Global Positioning System) koostuu kolmesta osasta; avaruusosasta, maassa sijaitsevasta kontrolliosasta sekä käyttäjäverkosta. Avaruuden 24 satelliittia kiertävät kuudessa kiertoradassa noin 20 200 kilometrin korkeudessa maanpintaan nähden. Kontrolliverkon muodostavat useat eri hallintopaikat maan päällä. Käyttäjäverkoston muodostavat puolestaan sotilaalliset organisaatiot ja siviilikäyttäjät. GPS-paikannus perustuu satelliittien lähettämiin signaaleihin, joita käyttäjät vastaanottavat. Käyttäjien vastaanottimet tarvitsevat paikan määrittämiseen vähintään 4 satelliitin signaalin. (Peabody, 2010) Paikannus perustuu siihen, että vastaanotin mittaa aikaa, kuinka kauan satelliitin lähettämältä signaalilta kestää kulkea vastaanottimeen. Vastaanottimen paikka voidaan laskea, sillä satelliittien paikat tiedetään ja vastaanotin vastaanottaa signaaleita useilta eri satelliiteilta. (Parkinson, Spilker Jr, Axelrad, & Enge, 1995)
Maapallolla sijainti voidaan ilmoittaa koordinaattien avulla. Koordinaatistona käytetään maantieteellistä koordinaatistoa tai tasokoordinaatistoa. Maantieteelliset koordinaatit kirjoitetaan pallokoordinaatteina, jotka ilmoitetaan asteina. Maapallonmittakaavassa leveyskoordinaatin nollakohta on päiväntasaaja ja pituuskoordinaattien nollakohta on Greenwichin meridiaani. Pallokoordinaatisto toimii siis ilmoittamalla etäisyyden päiväntasaajasta sekä Greenwichin meridiaanilta kulmamitoissa. Maantieteelliseen koordinaatiston mittaamiseen voidaan hyödyntää GPS-paikannusjärjestelmää. (Tokola ym., 1994)
Tasokoordinaatistossa yksittäisen pisteen sijainti voidaan ilmoittaa etäisyyksinä jo tiedetyistä lähtöpisteistä. Yleisesti tasokoordinaatteja käytetään kartastokoordinaatistojärjestelmissä sekä yhtenäiskoordinaatistojärjestelmissä.
Kartastokoordinaatisto eli peruskarttakoordinaatisto perustuu Gauss-Krugerin projektioon. Projektio perustuu lieriömalliin, jossa maapallo ajatellaan lieriön sisään sitä sivuten. Pallo jaetaan kuuteen yhtä suureen kaistaan sekä pysty- että vaakasuunnassa,
17
jolloin muodostuu suorakulmainen koordinaatisto. (Tokola ym., 1994) Tilanne esitelty kuvassa 2.9.
Kuva 2.9 Lieriö-projektio. Kuvassa oleva ristikko asetetaan pallopinnalle, jolloin se muodostaa pallopinnalle suorakulmaisen koordinaatiston. (muokattu Tokola ym., 1994) Pystysuunnassa koordinaatistoviivat ilmoittavat tietyn pisteen etäisyyden päiväntasaajasta ja vaakasuuntaiset koordinaatistoviivat ilmoittavat etäisyyden kaistan keskimeridiaanista. Kyseisessä projektiossa ei käytetä negatiivisia arvoja vaan merkitään yleisesti keskimeridiaania arvolla 500. (Tokola ym., 1994)
18
Luku III 3 Oppimiskäsitykset
Oppimiskäsityksillä tarkoitetaan ihmisten historian aikana muodostamia pedagogisia näkemyksiä siitä, millä tavoin oppiminen tapahtuu ja kuinka sitä voitaisiin kehittää siten, että oppiminen olisi tehokkaampaa. Yleisimmät oppimiskäsitykset ovat behavioristinen, konstruktivistinen, sosiaalinen konstruktivistinen ja kognitiivinen oppimiskäsitys.
(Tynjälä, 2004)
Behavioristisessa oppimiskäsityksessä oppija koetaan passiiviseksi tiedon vastaanottajaksi. Behavioristiselle oppimiskäsitykselle tyypillistä on, että oppiminen sidotaan objektiivisuuteen sekä empiirisyyteen perustuvaksi. Tällöin on vahvasti esillä ajatusmalli, että ihmisen mieli ja ulkopuolinen todellisuus nähdään erillisinä tekijöinä.
Tämä johtaa ajatukseen, että ihminen kerää tietoisuutta ympäröivästä maailmasta itse omien aistihavaintojen sekä kokemusten kautta. Oppiminen sidotaan behavioristisessa oppimiskäsityksessä ärsyke-reaktioyhteyteen. Tämä tarkoittaa sitä, että oppija nähdään objektina, joka ehdollistuu toimimaan ärsykkeeseen tietynlaisella reaktiolla. (Tynjälä, 2004)
Eläinkokeet olivat yksi keino kokeilla yllä mainittua ärsyke-reaktioyhteyttä.
Behavioristisessa oppimiskäsityksessä käytetään ulkopuolista kannustinta. Tämä tarkoittaa, että halutunlaisesta reaktiosta annetaan palkkio ja ei halutusta reaktiosta rankaistaan puolestaan rangaistuksella. Esimerkiksi rottia pystytään ehdollistamaan löytämään tie ulos labyrintistä oikeanlaisella palkkio- ja rangaistusmenetelmällä.
(Tynjälä, 2004) 1970-luvulla behavioristisen oppimiskäsityksen mukaista opetusta kokeiltiin koulumaailmassa niin sanotussa ohjelmoidussa opetuksessa. Kokeilussa opetettavasta asiasisällöstä muodostettiin pieniä kokonaisuuksia, esimerkiksi lyhyitä
19
lukukappaleita. Lukukappaleesta opiskelijalta kysyttiin kysymys, johon opiskelija vastasi. Vastauksen jälkeen opiskelija sai välittömän palautteen siitä, oliko vastaus oikein vai väärin. Palautteen sävy oli joko negatiivinen, jos vastaus oli väärin, tai positiivinen, jos vastaus oli oikein. Palautteen jälkeen opiskelija jatkoi seuraavaan osioon vastauksen ollessa oikein ja väärin vastatessaan palasi aiempaan kohtaan. Tässä tietokoneavusteisessa behavioristisen oppimiskäsityksen kokeessa ärsykeosana toimi kysymys ja reaktio-osana opiskelijan vastaus kysymykseen. (Tynjälä, 2004)
Konstruktivistinen oppimiskäsitys koetaan usein behavioristisen oppimiskäsityksen vastakohtana, sillä konstruktivistisessa oppimiskäsityksessä oppija aktiivisesti havainnoi ympäristöä ja oppii sitä kautta rakentamalla uutta tietoa aikaisempien tietojensa sekä kokemuksiensa avulla. Konstruktivismista on pohjautunut useita eri konstruktivismin suuntauksia, esimerkiksi radikaali konstruktivismi ja sosiaalinen konstruktivismi, joista jälkimmäistä käsitellään omana kappaleena myöhemmin tässä luvussa. Kyseiset suuntaukset eroavat eniten siinä, käsitelläänkö tiedon rakentamista enemmän yksilön vai sosiaalisuuden näkökulmasta. (Tynjälä, 2004)
Sosiaalinen konstruktivismi on konstruktivismin suuntauksista eniten sosiologiselta kannalta tiedon konstruointia käsittelevä suuntaus. Sosiaalisen konstruktivismin juuret pohjautuvat 1960-luvun tienoille, jolloin tiedon sosiologinen näkemys on syntynyt.
Tämän näkemyksen mukaan todellisuus on sosiaalinen konstruktio, joka on tuotettu yksilöiden välisen vuorovaikutuksen avulla. Ajatuksena on, että yhteiskunta on luotu ihmisen toiminnan kautta, mikä ilmenee sekä objektiivisena että subjektiivisena todellisuutena. Ihminen nähdään yhteiskunnassa sosiaalisena jäsenenä ja todellisuutta muutetaankin ihmisten väliseen vuorovaikutukseen pohjautuen. Sosiaalisessa konstruktivismissa ei ole kyse siitä, miten ihminen saa tietoa ulkopuolisesta maailmasta vaan siitä, että ihminen ja hänen tietonsa on osa ympäröivää maailmaa. Sosiaalisen konstruktivismin lähtökohtana on kieli, joka pohjautuu ajatukseen sen muodostamisesta.
Sosiaalisen konstruktivismin näkökulmasta kielen muodostamiseen tarvitaan aina vähintään kaksi henkilöä. Ajatellaan, että yksilön sanoissa ei ole merkitystä ennen kuin toinen henkilö vuorovaikutuksen kautta antaa sille merkityksen. Lisäksi sosiaalisessa konstruktivismissa korostetaan merkityksen olevan kontekstisidonnaista ja tästä syystä sosiaalisessa konstruktivismissa ollaan kiinnostuneita kielen tehtävistä ihmisten välisissä suhteissa. (Tynjälä, 2004)
20
Kognitiivinen oppimiskäsitys on hyvin lähellä konstruktivistista oppimiskäsitystä, sillä keskeinen ajatus kognitiivisen oppimiskäsityksen taustalla on, että ihminen on aktiivinen toimija. Ajatuksena on, että ihminen toimii itse aktiivisesti oman toimintansa ohjaajana.
Lisäksi ajatellaan, että ihminen itse konstruoi tiedon hierarkkisessa järjestyksessä siten, että hän konstruoi itse oppimansa tiedon. Kognitiivisessa oppimiskäsityksessä keskeistä on, että oppija itse asettaa itselleen oppimiselle tavoitteet ja ohjautuu siten oppimaan asettamiensa tavoitteiden puitteissa. Oppijalla oletetaan olevan jo entuudestaan aiempiin kokemuksiin perustuvat tiedot ja taidot eli skeemat, joiden avulla oppija kykenee muodostamaan tavoitteensa ja keinot, kuinka hän niihin pyrkii. Kognitiivisessa oppimiskäsityksessä luotetaan hyvin paljon yksilön omaan toimintaan siinä, kuinka hän kykenee hallitsemaan omaa oppimista. Aiemmin mainittu hierarkkinen järjestys tiedon rakentamisessa tarkoittaa sitä, että oppijan jo opitut skeemat linkitetään uusiin opittaviin tietoihin ja taitoihin, jolloin syntyy laajoja oppimiskokonaisuuksia. Kognitiivisessa oppimiskäsityksessä oppiminen nähdään toimintana, jossa oppija pyrkii muokkaamaan omaa tietoaan siten, että hän kykenee selittämään uusia ilmiöitä ympäröivästä maailmasta. (Lehtinen ym., 1989)
Tässä tutkielmassa perehdytään myöhemmin (luvut 5 ja 6) siihen, kuinka yllä esitellyt oppimiskäsitykset, pois lukien behavioristinen oppimiskäsitys, täydentävät oppimateriaalin tehtävien kokonaiskuvaa. Behavioristiseen oppimiskäsitykseen ei tässä tutkielmassa syvennytä yksityiskohtaisemmin, sillä kyseinen oppimiskäsitys ei ole merkityksellinen pohdittaessa tutkielman pedagogisuutta. Behavioristisen oppimissuuntauksen käsittelyn merkitys perustuu tutkielmassa siihen, että kognitiivinen oppimiskäsitys on helpompi ymmärtää peilaten behavioristiseen oppimiskäsitykseen.
Lehtinen ym. (1989) kirjassaan toteaa, että kognitiivinen oppimiskäsitys tulee hyvin esille oppijan ja opettajan välisissä vuorovaikutustilanteissa. Tässä oppimateriaalissa yksi tärkeä elementti on opiskelijan ja opettajan välinen vuorovaikutus, jolloin päästään syvemmin käsiksi kognitiiviseen oppimiskäsitykseen. Oppija rakentaa aktiivisesti uutta tietoa aiemman tiedon avulla ja siksi onkin perusteltua, että konstruktivistinen oppimiskäsitys liitetään tähän tutkimukseen. Oppimateriaalissa opiskelija pääsee muun muassa muodostamaan kuvaajia ja pohtimaan näiden pohjalta oman vastauksen jäsentämistä. Opiskelija muokkaa aiemmin oppimaansa tietoa, jonka avulla hän kykenee tulkitsemaan kuvaajia ja oppimaan sitä kautta uutta tietoa tai muokkaamaan aiempaa tietoa moninaisemmaksi. Oppimistilanteet ovat usein sosiaalisia vuorovaikutustilanteita, joten sosiaalinen konstruktivismi on tärkeä osa oppimisprosessia. Se kuinka tietoa
21
muodostetaan, kuuluu osaksi tutkielman oppimisprosessia ja tähän sosiaalinen konstruktivismi antaa näkökulmia lähestyä.
22
Luku IV 4 Menetelmät ja tutkimuksen toteutus
Tässä luvussa käydään läpi aineistonkeruumenetelmä sekä mitä tietoja mittausanturi mittasi ilmasta. Lisäksi käsitellään muitakin ilmalaatupolkupyörän ominaisuuksia, kuten UV-indeksin mittaaminen ja paikkatiedon hyödyntäminen. Lopuksi käsitellään työkaluja, joiden avulla opiskelijat tutkivat aineistoa.
4.1 Analyysi
Tämän pro gradu -tutkielman tarkoituksena on tarjota opiskelijoille mahdollisuus oppia ulkopuolisen datan avulla monialaisesti lukion oppimäärää eri oppiaineiden osalta. Tähän opiskelijoilla on käytössään ilmanlaatupolkupyörän tuottaman aineisto, jonka saa helposti ladattua osoitteesta: http://tiny.cc/zo0fnz Opiskelijoiden on tarkoitus tutkia aineistoa erilaisten käytössä olevien työkalujen avulla. Käytössä oleva aineisto, työkalut ja esimerkkejä näiden työkalujen käytöstä esitellään tässä alaluvussa. Aineistoon pohjautuvat tehtävät ovat alaluvussa 5.3.
Ilmanlaatupolkupyörän mittaamassa aineistossa on mukana opetuksen kannalta tärkeimpinä muuttujina; CO2-pitoisuus, ilmankosteus, NO2-pitoisuus, O3-pitoisuus, PM10- ja PM2,5 -pitoisuudet, SO2-pitoisuus, lämpötila sekä UV-indeksin arvo. Näiden muuttujien ympärille muodostetaan oppimateriaali, jonka tehtävien pohjalta oppilaat pääsevät hyödyntämään tietoteknisiä taitojaan opiskelun tukena.
Yksinkertaisimmillaan opetusmateriaalin tehtävät ovat kuvaajien muodostamista pyydettyjen muuttujien välille. Tässä opiskelijalla on käytössään polkupyörän mittausdata, josta opiskelijan tulee osata poimia pyydetyt muuttujat mittauspisteineen.
23
Muuttujat tulee osata laittaa Excelissä esimerkiksi siten, että saadaan halutut muuttujat x- akselille ja y-akselille. Kuvaajan piirtämiseen liittyy myös akseleiden nimeäminen sekä oikeanlainen akseleiden skaalaus. Tehtävänä voisi olla esimerkiksi:
1. Muodosta kesäkuun mittausdatasta kuvaaja lämpötilan ja UV-indeksin välille siten, että lämpötila on x-akselilla ja UV-indeksi y-akselilla. Nimeä akselit ja skaalaa kuvaaja järkevään muotoon.
Esimerkki vastauksesta kuvassa 4.1.
Kuva 4.1 Esimerkkikuva riippuvuuskuvaajasta lämpötilan ja UV-indeksin välille kesäkuun mittausdatasta.
Opiskelijoiden tulee osata kuvaajien muodostamisen lisäksi muodostaa PNS-sovitussuora riippuvuuksien välille joko samassa tai eri tehtävässä. Opiskelijoiden tulee myös laittaa näkyviin PNS-sovitussuoran yhtälö ja korrelaatiokerroin. Esimerkki PNS-sovituksesta ja korrelaatiokertoimen muodostamisesta kuvassa 4.2.
0 2 4 6 8 10 12
13 15 17 19 21 23 25
UV-indeksi [UV-indeksi]
Lämpötila [֯C]
24
Kuva 4.2 PM10 päästöjen ja PM2,5 päästöjen välinen riippuvuus esiteltynä PNS- sovituksen sekä korrelaatiokertoimen kanssa.
Lisäksi opiskelijoiden tulee osata pohtia tehtävissä, onko PNS-sovitusta järkevä käyttää tilanteessa sekä pohtia mitä korrelaatiokertoimen arvo tarkoittaa tietyssä kuvaajassa.
Osassa tehtävistä opiskelijoiden on myös tulkittava kuvaajien riippuvuuksien välistä suhdetta. Esimerkiksi lämpötilan ja UV-indeksin välisessä riippuvuudessa opiskelijoiden tulee pohtia, vaikuttaako esimerkiksi pilvisyys UV-indeksin määrään.
4.2 Tehtävien pilotointi
Tehtävien pilotointi antoi suuntaviivan oppimateriaalin tehtäviin; minkälaisia kysymyksiä opiskelijoilta kysytään ja mitä heidän voidaan odottaa osaavan.
Ilmanlaatupolkupyörän mittausdataa ei ollut tarkoitus testata käytännössä, mutta sain siihen mahdollisuuden sijaisuuden myötä. Mittausdataa on testattu käytännössä Kuopion Lyseon lukiossa fysiikan kurssilla FY01.4: Fysiikka luonnontieteenä. Testaustunnin aiheena oli graafinen malli. Opiskelijoiden tehtävänä oli piirtää ilmanlaatupolkupyörän mittausdatan aineistosta kuvaaja kahden muuttujan välille. Muuttujat olivat rajoitettu siten, että opiskelijoilla oli mahdollisuus valita tehtäväkseen yksi tai useampi kolmesta eri muuttujaparista. Parit olivat lämpötila ja UV-indeksi, ilmankosteus ja lämpötila sekä PM10 päästöt ja PM2,5 päästöt. Kuvaajan piirtämisen lisäksi oppilaiden tuli kokeilla PNS- sovitussuoraa muodostamaansa kuvaajaan sekä laittaa korrelaatiokerroin näkyville.
y = 0,0793x + 0,4619 R² = 0,9124
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
0 50 100 150 200 250 300 350 400
PM2,5 [ug/m^3]
PM10 [ug/m^3]
25
Opiskelijoiden tuli pohtia, onko PNS-sovitussuora järkevä ja mitä korrelaatiokerroin tarkoittaa. Tämän lisäksi opiskelijat pohtivat joko itsenäisesti tai pienryhmissä, mitä riippuvuuksien välisestä suhteesta voidaan kuvaajan avulla tulkita.
Tehtävien pilotoinnin avulla tehtävien asettelua sekä tehtävänantoja oli helpompi muodostaa. Muodostettujen tehtävien kokeilu käytännössä antoi tietoa lukio- opiskelijoiden Excelin käyttötaidoista pilotointilukiossa. Opiskelijoilla oli hankaluuksia saada kaikki mittapisteet mukaan tarkasteluun sekä miten saadaan haluttu muuttuja x- akselille ja y-akselille. Tehtävien muodostamiseen tämä havainto vaikutti siten, että tehtäviin oli tarkoituksenmukaista laittaa 3 eritasoista osiota: perustason tehtävät, haastavammat, Excelin käytön hallintaa enemmän vaativat tehtävät sekä soveltavat tehtävät. Lisäksi pilotoinnin tarkoituksena oli selvittää, mitkä kuvaajan piirtämisessä esiintyvät asiat tuottavat opiskelijoille ongelmaa, jotta tehtävät voidaan luoda haastavuudeltaan asteittain nousevassa järjestyksessä. Esimerkiksi PNS-sovituksen asettaminen ja sen tulkitseminen vaatii ohjausta ja harjoittelua. Tehtävät on luotu siten, että ne huomioivat mahdollisimman hyvin pilotoinnissa esiintyneet haasteet.
Lisäksi pilotointi antoi viitteitä siitä, mitkä asiat opettajan on tärkeä huomioida käyttäessään tämän pro gradu -tutkielman aineistoa hyödyksi opetuksessaan. Liitteessä A on kuvia opiskelijoiden työskentelystä ja tuotoksista pilotointitilanteessa.
26
Luku V 5 Lukion opetussuunnitelman perusteet ja kehitetty oppimateriaali
Tässä luvussa käydään läpi opiskelijoille suunnattu oppimateriaalin tehtävät, niiden oikeat vastaukset sekä opettajalle hyödyllisiä ohjeita pro gradu -tutkielman aineiston käyttöön omassa opetuksessaan. Kaikki tehtävät ovat julkaistu osoitteessa:
http://tiny.cc/zo0fnz
5.1 Eheyttävä oppiminen ja yhteisopettajuus
Eheyttävää oppimista ja yhteisopettajuutta painotetaan lukion opetussuunnitelman perusteissa. (Opetushallitus, 2015) Eheyttävällä oppimisella tarkoitetaan oppimisen ja opetuksen muodostamista yhtenäisiksi kokonaisuuksiksi. Eheyttäminen voidaan toteuttaa joko horisontaalisena tai vertikaalisena eheyttämisenä. Horisontaalinen eheyttäminen tarkoittaa oppiaineiden välillä tapahtuvaa integraatiota. Esimerkkejä horisontaalisesta eheyttämisestä ovat rinnastus, jaksotus ja kokonaisopetus. Rinnastamisella tarkoitetaan saman asian käsittelemistä kahdessa eri oppiaineessa samanaikaisesti. Jaksotuksella puolestaan pyritään vähentämään samaan aikaan opetettavien aineiden määrää.
Kokonaisopetuksessa pyritään häilyttämään tai kadottamaan kokonaan oppiaineiden väliset rajat. Vertikaalinen eheyttäminen on puolestaan oppiaineen sisäistä integraatiota.
Tämä näkyy esimerkiksi oppiaineen opetettavan sisällön järjestyksessä. Käytännössä vertikaalinen eheyttäminen voidaan toteuttaa esimerkiksi etenemällä tutusta asiaympäristöstä tuntemattomampaan ympäristöön. Myös konkreettisista sisällöistä siirtyminen abstrakteihin sisältöihin on vertikaalista eheyttämistä. (Kujamäki, 2014)
27
Yhteisopettajuudella tarkoitetaan kahden tai useamman opettajan yhteistyötä opetustyössä. Opettajat suunnittelevat opetuksen, toteutuksen ja arvioinnin yhdessä.
Yhteisopettajuus mahdollistaa tehokkaammin huomaamaan erilaisten opiskelijoiden tarpeet tehostettuun tai erityiseen tukeen. (Malinen & Palmu, 2018) Tehostettu tuki on opiskelijan yksilöllisempää ja jatkuvampaa tukemista opiskelijan koulunkäynnissä ja oppimisessa. Tehostettua tukea annetaan, jos luokkatilanteessa annettava yleinen tuki ei riitä. Tällöin voidaan ottaa käyttöön esimerkiksi helpotettu kirja. Erityistä tukea oppilaalle annetaan silloin, kun tehostettu tuki ei riitä turvaamaan opiskelijan oppimista. Tällöin opiskelijalle laaditaan oppimista edistävä henkilökohtainen opetuksen järjestämistä koskeva suunnitelma (HOJKS). Tällä turvataan erityistä tukea koskevan päätöksen mukainen opetus. (Opetushallitus, 2020)
5.2 Aineiston keruu
Aineiston keruu tapahtui kesällä 2019 kesä- ja heinäkuun aikana, jolloin ilmanlaatupolkupyörä keräsi Joensuussa monipuolista dataa ilmasta. Pyörään kiinnitetty Vaisalan AQT420 mittausanturi mittasi ilman saastekaasuista typpioksidia (NO2), rikkioksidia (SO2), häkää (CO) ja otsonia (O3) sekä ilman hiukkaspitoisuuksista kahta (PM2,5 ja PM10). Tämän lisäksi kyseinen anturi mittasi ilman kosteutta, ilmanpainetta sekä lämpötilaa.
Ilmanlaatupolkupyörään oli myös kiinnitettynä UV-indeksiä laskeva sensori, jonka avulla mitattiin UV-säteilyn määrää polkupyörän kulkemalla reitillä. Kaikki ilmalaatupolkupyörän keräämä tieto voidaan sitoa paikkatietoon, sillä polkupyörässä mittausanturin mittareiden ohella mitattiin myös GPS:n avulla maantieteellistä sijaintia.
Ilmanlaatupolkupyörän mittaama data saadaan Excel-tiedostona, jonka avulla pystytään muodostamaan eri suureiden välisiä riippuvuuskuvaajia, esimerkiksi lämpötilan ja ilman kosteuden välinen riippuvuuskuvaaja. Eri mitattujen suureiden ja niistä muodostettujen kuvaajien avulla luodaan opetuspaketti lukiotasolle, mikä tukee monipuolisesti opiskelijoiden fysiikan sekä muiden oppiaineiden oppimista.
28
5.3 Oppimateriaali
Oppimateriaali sisältää 14 tehtävää ja ne on suositeltu toteutettavaksi Excelillä. Tehtävät ovat vaikeusasteeltaan nousevassa järjestyksessä. Tehtävät 1-5 ovat perustehtäviä kerättyyn aineistoon pohjautuen; muun muassa kuvaajien muodostamista ja yksinkertaisten Excel-toimintojen käyttämistä. Tehtävät 6-9 ovat haastavampia tehtäviä, joissa vaaditaan syvempää Excelin hallintaa. Tehtävät 10-14 ovat puolestaan soveltavampia ja niissä vaaditaan mm. syiden perusteellisempaa pohdintaa. Osa tehtävistä on pieniä tehtäväkokonaisuuksia, jotka on tarkoitettu suoritettaviksi peräkkäin.
Opettaja voi kuitenkin valita halutessaan sopivat tehtävät opiskelijoiden suoritettaviksi.
Tehtäviä voi tehdä itsenäisesti, ryhmissä tai opettajan parhaaksi katsomalla tavalla.
Oppimiskäsitykset ovat luontainen osa näitä tehtäviä. Konstruktivistinen oppimiskäsitys näkyy tehtävissä opiskelijoiden aiemman osaamisen kautta. Tehtävät on laadittu haastavuudeltaan progressiivisesti nousevassa järjestyksessä, jolloin se antaa opiskelijoille mahdollisuuden rakentaa itse uutta aiemmin oppimiensa tietojen ja kokemuksien rinnalle.
Sosiaalinen konstruktivismi näkyy tehtävissä sen sosiaalisen luonteensa kautta. Tämä tulee näkyville esimerkiksi oppilaiden välisessä vuorovaikutustilanteessa tai oppilaan ja opettajan välisessä vuorovaikutustilanteessa. Tämä antaa opiskelijalle mahdollisuuden konstruoida tietoa sosiaalisesti aktiivisessa ympäristössä.
Tavoitteiden asettaminen on tärkeä osa oppimisprosessia. Tehtävien tekemisessä opiskelijaa olisi hyvä kannustaa asettamaan itselleen tavoitteita tehtävien tekemisen suhteen. Tällöin myös kognitiivinen oppimiskäsitys on osa tehtävien tekemistä.
Oppimateriaali:
Perustason tehtävät 1-5.
Tehtävät 1-4 on tarkoitus suorittaa yhtenäisenä kokonaisuutena.
1. Muodosta kuvaaja lämpötilan ja UV-indeksin välille käyttäen kesäkuun dataa.
Muodosta kuvaaja siten, että lämpötila on x-akselilla ja UV-indeksi y-akselilla.
Tehtävässä 1 pääpaino on opiskelijan osaamisessa muodostaa fysikaalinen malli.
Kysymyksellä halutaan testata opiskelijan kykyä hallita tietotekninen osaaminen
29
riippuvuuksien välisen kuvaajan muodostuksessa. Lisäksi fysiikan teorian hallinta UV- indeksin osalta on tehtävän kokonaisvaltaisen ymmärtämisen kannalta olennaista.
2. Lisää tehtävässä 1. muodostamaasi kuvaajaan akseleiden nimet ja skaalaa kuvaaja sopivaksi.
Toinen tehtävä syventää ensimmäisen tehtävän vaatimaa tietoteknistä osaamista Excelin käytön osalta. Lisäksi toinen tehtävä lisää opiskelijan tietoa akseleiden muuttujien osalta.
3. Muodosta kuvaaja lämpötilan ja UV-indeksin välille käyttäen heinäkuun dataa.
Nimeä kuvaajaan akselit ja skaalaa kuvaaja sopivaksi.
Kysymyksen tehtävänä on harjoittaa opiskelijaa muodostamaan fysikaalinen malli tehtävän 1 ja 2 avulla. Opiskelijan on tarkoitus havaita, että samoista riippuvuuksista eri ajanjaksolta tuotetut mallit ovat erilaisia. Tarkoituksena on aktivoida opiskelija pohtimaan mahdollisia syitä eroavaisuuksiin. Lisäksi tehtävä syventää käsitystä UV- indeksin ja lämpötilan välisestä riippuvuudesta.
4. Vertaa tehtävissä 2 ja 3 muodostamiasi kuvaajia. Pohdi, mistä erot voivat johtua.
Tämän tehtävän tarkoitus on syventää opiskelijan tulkintataitoa ja fysiikan teoriaa mallien pohjalta sekä tuoda kysymysten muodostaminen opiskelijalle osaksi tehtävänratkaisua.
5. Kuvassa 5.1 on esitelty suhteellisen ilmankosteuden ja lämpötilan välinen riippuvuus heinäkuussa. Kuvaajaan on merkitty myös korrelaatiokerroin. Mitä kyseinen korrelaatiokerroin tarkoittaa ja kuinka se voidaan kuvaajan avulla selittää?
30
Kuva 5.1 Suhteellisen ilmankosteuden ja lämpötilan välinen riippuvuus heinäkuussa.
Tehtävällä 5 haetaan opiskelijan taitoa tulkita kuvaajaa. Opiskelijan tulee ymmärtää kuvaajasta, mikä luvuista on korrelaatiokerroin ja mitä se kuvaajassa tarkoittaa. Lisäksi suhteellisen ilmankosteuden ja lämpötilan välistä riippuvuussuhdetta on tarkoitus ymmärtää niin fysiikan kuin maantieteen näkökulmasta.
Haastavammat, enemmän Excelin käytön hallintaa vaativat, tehtävät 6-9.
6. Muodosta kesäkuun datasta kuvaaja 𝑃𝑀10 päästöjen ja 𝑃𝑀2,5 päästöjen välille.
Aseta 𝑃𝑀10 päästöt x-akselille ja 𝑃𝑀2,5 päästöt y-akselille. Nimeä akselit ja skaalaa kuvaaja sopivaksi. Muodosta lisäksi kuvaajaan PNS-sovitus sekä laita korrelaatiokerroin näkyviin. Voit halutessasi laittaa myös PSN-sovitussuoran yhtälön näkyviin.
Tehtävä 6 testaa opiskelijan kykyä hallita Excel monipuolisemmin kuin perustasontehtävissä 1-5. Tässä tehtävässä opiskelijan tulee osata laittaa yhteen kuvaajaan kaikki aiemmin opitut asiat sekä lisätä PNS-sovitussuora. Tehtävä mittaa opiskelijan kykyä monipuolisesti ja kriittisesti konstruoida tietoa Excelin avulla. Opiskelijoiden tulee hallita pienhiukkasten ja hengitettävien hiukkasten teoreettinen tausta, jotta tehtävästä on opiskelijalle hänen oppimisensa kannalta maksimaalisin hyöty. Lisäksi teoreettista pohjaa tulee osata fysiikan, maantieteen kuin myös terveystiedonkin osalta.
y = -0,1358x + 24,74 R² = 0,3168
10 12 14 16 18 20 22 24 26
20 30 40 50 60 70 80 90 100
Lämpötila [֯C]
Suhteellinen ilmankosteus [%RH]
31
7. Valitse kaksi riippuvuutta, joita tarkastelet sekä kesä- että heinäkuun ajalta. Esim.
ilmankosteus ja lämpötila. Muodosta sekä kesäkuun että heinäkuun mittausdatasta riippuvuuksien välille omat kuvaajat. Vertaa saamiasi kuvaajia keskenään esimerkiksi korrelaatiokertoimien kautta. Mitä eroja havaitset? Mistä erot voisivat johtua? Kuvaajat kannattaa selkeyden vuoksi pitää erillään toisistaan.
Opiskelijan tulee osata käyttää ilmanlaatupolkupyörän mittausdataa lähteenä kriittisesti fysiikan kuin myös muidenkin oppiaineiden, kuten maantieteen ja terveystiedon osalta.
Näiden tietojen avulla opiskelijan tulee muodostaa riippuvuussuhde kahden muuttujan välille. Opiskelijan tulee itse osata valita muuttujat, joiden välillä on perusteltu riippuvuussuhde.
8. Muodosta kuvaaja kesäkuun mittausdatan osalta paikkatiedon ja rikkioksidipäästöjen välille. Laita paikkatieto x-akselille ja rikkioksidipäästöt y- akselille. Tulkitse kuvaajaa muutamalla lauseella.
Tehtävän tarkoitus on, että opiskelija muodostaa edeltävistä tehtävistä poikkeavan kuvaajan. Tämän lisäksi opiskelijan tulee ymmärtää, mitä kuvaaja, jota hän muutamalla lauseella tulkitsee, tarkoittaa. Jotta opiskelija kykenee ymmärtämään kuvaajan sisältämän tiedon, tulee hänen osata yhdistellä osaamistaan laaja-alaisesti eri oppinaineiden kautta.
32
9. Tee oheisen kuvan 5.2 mukainen kuvaaja kesäkuun mittausdatasta.
Kuva 5.2 Paikkatiedon sekä PM10 ja PM2,5 päästöjen välinen riippuvuus kesäkuussa.
Tehtävän 9 tarkoitus on testata opiskelijan kykyä luoda kuvaaja kuvan 5.2 avulla. Tällöin opiskelija joutuu tulkitsemaan kuvaa 5.2 ja luomaan sen pohjalta oman kuvaajan. Tämä tehtävä tukee myös erilaisia oppimistyylejä muihin tehtäviin verrattuna, koska tämä tehtävä tukee visuaalisia oppijoita. Lisäksi opiskelijan tulee hallita paikkatiedon, pienhiukkasten ja hengitettävien hiukkasten käsitteet.
Soveltavat tehtävät 10-14.
10. Pohdi syitä tehtävässä 9. muodostamasi kuvaajan eroihin 𝑃𝑀10 päästöjen ja 𝑃𝑀2,5 päästöjen välillä.
Tehtävässä 10 opiskelijan tulee muodostaa johtopäätöksiä ja ilmaista näkökulmia fysiikan tieteenalalle ominaisilla tavoilla sekä hyödyntää omaa fysiikan tietämystään osana henkilökohtaista oppimistaan. Lisäksi muiden oppiaineiden hallinta syventää opiskelijan muodostaman analyysin pohdintaa.
0 100 200 300 400 500 600
62,585 62,59 62,595 62,6 62,605 62,61 62,615 62,62 62,625 PM 10-päästöt ja PM 2,5 päästöt [μg/m^3]
Paikkatieto PM10 [μg/m^3] PM2,5 [μg/m^3]
33
11. Kirjaa itsellesi ylös pohdintojasi, miten paikkatieto voi vaikuttaa 𝑃𝑀10 päästöihin ja 𝑃𝑀2,5 päästöihin. Eli miten eri paikat Joensuussa ovat vaikuttaneet kyseisiin päästölähteisiin?
Tehtävä 11 testaa opiskelijan kykyä tuottaa kirjallista tekstiä hänen aiempien tietojensa ja kokemuksiensa pohjalta. Lisäksi tehtävä käsittää opiskelijan kyvyn päätellä päästöihin liittyviä eroja. Maantieteellinen tulkinta korostuu tässä tehtävässä ja omakohtaiset kokemukset auttavat myös tehtävän tekemisessä.
12. Selvitä Google Maps -karttapalvelun avulla ilmanlaatupolkupyörän kulkemaa reittiä heinäkuun mittausdatan osalta.
Tehtävä 12 käsittelee laaja-alaisesti opiskelijan tietoteknistä osaamista sekä fysiikan että maantieteen osaamista. Tarkoituksena on ohjata opiskelijan ajatuksia luonnontieteille ominaiseen ajatteluun. Lukion opetussuunnitelma painottaa fysiikan opetuksessa käyttämään ympäristöstä tehtyjä havaintoja. (Opetushallitus, 2015)
Ennen tehtävän 13 tekemistä varmista, että olet tehnyt tehtävät 9-12.
13. Muodosta kesäkuun mittausdatan pohjalta kuvaaja paikkatiedon ja 𝑃𝑀10 päästöjen osalta. Pohdi nyt uudestaan syitä, miten paikkatieto vaikuttaa 𝑃𝑀10 päästöihin. Huomio, että tehtävässä 12 ilmanlaatupolkupyörän kulkema reitti oli heinäkuun reitti.
Tehtävä 13 hyödyntää konstruktivistista oppimiskäsitystä tiedon uudelleen rakentamisen avulla. Tehtävissä 9-12 käsitellään samoja asioita, joissa opiskelija pohtii asioita ensimmäisen kerran eli ne pohjustavat tehtävää 13. Tehtävän 13 tarkoituksena on saada opiskelija pohtimaan ja rakentamaan uutta tietoa aiemman opitun päälle.
14. Valitse kaksi vapaavalintaista muuttujaa kesäkuun tai heinäkuun datasta.
Muodosta kuvaaja riippuvuuksien välille ja vastaa seuraaviin kysymyksiin kuvaajan pohjalta. Onko kuvaajassa havaittavissa mittauksessa esiintyneitä virhepisteitä? Mistä virhepisteiden syyt voivat johtua? Minkälainen korrelaatio kuvaajassa on riippuvuuksien välillä? Mistä kuvaajan muoto johtuu?
34
Lukion opetussuunnitelmassa Opetushallitus (2015) sanotaan: ”opiskelija osaa käyttää monipuolisia tietolähteitä ja arvioida niitä kriittisesti fysiikan tietojensa avulla.” Tehtävä 14 pyrkii saamaan opiskelijan tutkimaan kriittisesti ilmanlaatupolkupyörän mittausdataa ja luomaan omien fysiikan tietämystensä avulla kahden muuttujan välille järkevän yhteyden. Lisäksi tehtävä mittaa aiemmissa tehtävissä sekä muussa opetuksessa opittujen asioiden oikeanlaista ja kriittistä soveltamista.
Liitteessä B on tehtävien vastausten malliesimerkit.
5.4 Opettajan ohjeet
Tutkielman sisällön hyödyntäminen edellyttää tietoa, mihin opetuksessa kannattaa kiinnittää huomiota. Pilotoinnin yhteydessä nousi esille muutamia seikkoja, jotka kannattaa huomioida ennen tutkielman oppimateriaalin käyttämistä opetuksessa.
Ensimmäisenä kannattaa tutustua sekä Excelin taulukko-ohjelmaan että LibreOfficen omaan ohjelmaan. Osa opiskelijoista halusi tehdä tehtäviä LibreOfficella, koska sitä käytetään ylioppilaskirjoituksissa ja osa Excelillä, sillä se on yleisesti käytössä ja tuntui opiskelijoista helpommalta käyttää.
Opiskelijoita kannattaa kannustaa tekemään tehtäviä oman vaikeustason mukaan kuitenkin siten, että opiskelijan on järkevintä aloittaa helpoista tehtävistä. Tämä johtuu siitä, että suurella osalla opiskelijoista jo yksinkertaisten toimintojen tekeminen tuotti ongelmia. Jos opiskelija aloittaa suoraan vaativista tehtävistä, tulisi opiskelijan hallita jo huomattavasti enemmän ohjelman toimintoja. Helpoista tehtävistä opiskelija pystyy rakentamaan pala kerrallaan osaamistaan käyttämässään ohjelmassa ja täten oppiminen on myös tehokkaampaa ja mielekkäämpää.
Opiskelijat voivat työskennellä joko itsenäisesti, pareittain tai pienissä ryhmissä riippuen opettajan asettamista tavoitteista opetuksen suhteen. Kannustaminen pareittain tai ryhmissä tekemiseen tukee niin sosiaalisen konstruktivismin oppimiskäsitystä kuin myös eheyttävää oppimista opiskelijoiden erilaisten näkökulmien kautta. Eheyttävä oppiminen ja oppimiskäsitykset ovat tutkielmassa keskeisessä roolissa ja niiden hyödyntäminen opetuksessa tukee myös opetussuunnitelman asettamia kriteerejä ja tavoitteita. Näiden
35
lisäksi opetuksessa voi hyödyntää yhteisopettajuutta. Tutkielma pohjautuu lukion opetussuunnitelman perusteisiin ja tätä kautta yhteisopettajuuteen. Opetuksen toteuttaminen yhteisopettajuuden näkökulmasta auttaa myös tehtävien tekemisessä, sillä useat tehtävät pohjautuvat useampaan kuin yhteen oppiaineeseen. Tällöin yhteisopettajuuden hyödyntäminen opetuksessa luo uudenlaisia näkökulmia käsitellä asioita, koska useamman oppiaineen asiantuntijat ovat tukemassa opiskelijan oppimista.
Opettajan tulee antaa opiskelijoille valmiudet käsitellä tehtävissä esiintyviä käsitteitä, kuten UV-indeksi. Täten kannattaa siis vähintäänkin kerrata nämä käsitteet ja käydä teoria tarvittavilta osin riittävän laajasti läpi. Ennen kaikkea pienhiukkasten ja hengitettävien hiukkasten eroa olisi hyvä selventää ja mitä näihin molempiin hiukkasiin lukeutuu.
36
Luku VI 6 Pohdinta
Tässä luvussa tarkastellaan tutkimustavoitteen toteutumista tutkimuskysymysten avulla.
Lisäksi tutkielman oppimateriaalin tehtävät linkitetään teoriaan oppimiskäsitysten osalta.
Luvussa käydään myös läpi tutkimuksen luotettavuutta sekä pohditaan tutkimuksen mahdollisia heikkouksia. Lopuksi esitellään jatkoideoita, joilla tehtyä tutkielmaa voi lähteä parantamaan ja jatkojalostamaan joko muihin tarkoituksiin tai useampiin aiheisiin.
6.1 Paluu tutkimustavoitteeseen
Tämän tutkielman tutkimustavoite oli luoda monipuolinen ja ilmiölähtöinen ilmanlaatupolkupyörän keräämään aineistoon pohjautuva opetuspaketti lukiotasolle.
Tavoitteena oli myös tuottaa ilmanlaatupolkupyörän mittausdatasta eheyttävä, yhteisopettajuutta hyödyntävä ja opetussuunnitelmaan linkittyvä oppimateriaali.
Ensimmäinen tutkimuskysymys oli:
1. Kuinka eheyttävä oppiminen ja yhteisopettajuus näkyvät lukion opetussuunnitelmassa?
Kyseinen tutkimuskysymys käsittelee eheyttävää oppimista ja yhteisopettajuutta. Lukion opetussuunnitelmassa nämä tulevat esille useissa eri kohdissa. Lukion opetussuunnitelmassa Opetushallitus (2015) mainitaan esimerkiksi: ”Menetelmällisillä ratkaisuilla voidaan rakentaa kokonaisuuksien hallintaa ja oppiainerajat ylittävää osaamista.” Oppiainerajat ylittävä osaaminen voidaan tulkita eheyttäväksi oppimiseksi, koska siinä saadaan yhdistettyä kahta tai useampaa eri ainetta keskenään.
