Palautteesi on meille tärkeä : Opetustilaus.fi-palvelun perheille lähetettävän palautekyselyn kehittäminen
Bibliographic record
Abstract
Brusila, Ilona & Piiroinen, Elsi-Mirjami. Palautteesi on meille tärkeä. Opetustilaus.fi-palvelun perheille lähetettävän palautekyselyn kehittäminen. Kevät 2013, 90 s., 11 liitettä. \nDiakonia-ammattikorkeakoulu. Viittomakielentulkin koulutusohjelma, viittomakielen-tulkki (AMK). \n\n\nOpinnäyteyön tavoitteena oli kehittää Evantia Oy:n kommunikaatio-opetusta kokonais-palveluna tuottavan Opetustilaus.fi-palvelun perheille lähetettävää palautekyselyä. Työmme vastaa kahteen Opetustilaus.fi-palvelun kehitystarpeeseen: kuinka palautunei-den palautekyselyiden määrää saisi kasvatettua ja kuinka yksittäisten kysymysten vasta-usaktiivisuutta voisi parantaa. Näiden lisäksi työn tavoitteena on tarjota ratkaisuja es-teettömään vastaamiseen sekä vastausten nopeaan ja helppoon tilastointiin ja tilastojen analysointiin.\n\nKehittämistyön aineistona oli Opetustilaus.fi-palvelun 34 perheiden täyttämää palaute-kyselyä. Opetustilaus.fi-palvelu on kerännyt aina kommunikaatio-opetusjakson päätty-essä opetusta saaneelta perheeltä palautteen postitse. Paperisia palautekyselyitä ana-lysoidessa käytettiin apuna analyysi- ja tilasto-ohjelma Webropolia, joka tilastoi kysy-mysten vastaajamäärät ja vastausten sisällöt valmiiksi tarkempaa analyysia varten. \n\nWebropolin tilastoinnin avulla havaitsimme kysymysten asettelussa ongelmia, jotka vaikuttivat vastauksiin. Useaan kysymykseen oli sisällytetty kaksi muuttujaa, jotka piti arvioida samalla arvosteluasteikolla tai kysymyksen yhteydessä annetut avainsanat joh-dattelivat vastaajaa liikaa. Lisäksi kyselyn avointen vastauskenttien kysymyksistä osa ei ollut riittävän tarkkoja tarkan palautteen saamiseen. \n\nYksittäisten kysymysten vaihtelevaan vastausaktiivisuuteen todennäköisesti vaikuttivat kyselyn täyttöohjeiden puuttuminen ja joissakin tapauksissa vastaajan suomen kielen taito. Täyttöohjeiden puuttumisen takia vastaaja ei välttämättä tiedä, kuinka kysymyk-siin tulisi vastata ja onko pakollista vastata jokaiseen kysymykseen. Yksittäisten vastaa-jien heikko suomen kielen taito kävi ilmi avoimien kysymysten vastauksista, joissa esi-merkiksi sanojen taivutukset ja sanajärjestys eivät olleet suomen kielen mukaiset.\n\nUusi palautekysely rakennettiin aineiston analyysin ja kirjallisuudesta saatujen tietojen perusteella. Uuden palautekyselyn rakentamisessa otettiin huomioon selkeiden täyttöoh-jeiden laatiminen, kysymysten jakaminen loogisiin aihealueisiin opetusprosessin mukaan ja kysymysten sisällön ja asettelun muokkaaminen. Yleiskielinen palautekyselyn mukautettiin myös selkokielelle, jotta suomen kielen taitotasoon katsomatta jokaisella perheellä on mahdollisuus vastata kyselyyn. Palautuneiden palautekyselyiden määrän li-säämiseksi teimme yleiskielisestä kyselystä myös internetkyselyn, joka toimii Opetusti-laus.fi-palvelulle esimerkkinä sähköisen palautejärjestelmän hyödyistä asiakaspalautteen keräämisessä.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.259 | 0.113 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".