Kimmo Vehkalahti
Kimmo Vehkalahti on soveltava datatieteilijä ja tilastotaiteilija, Helsingin yliopiston huippuopettajien verkoston eli Opettajien akatemian jäsen ja suositun tilastotieteen MOOC-verkkokurssin tekijä. Hän puhuu laaja-alaisesti eri aiheista, kuten big data, tekoäly ja koneäly sekä datatieteestä / tilastotieteestä – kaavoihin kangistumatta.
Uusi opetustapa teki tilastotieteestä suositun
Käytännönläheinen sisältö, läsnäolopakosta luopuminen ja viikottaisten välitehtävien tekeminen omalla koneella ovat osa muutoksista, joita Kimmo toi mukanaan tilastotieteen peruskurssiin. “Tärkeintä on, että opiskelijat osaavat perusasiat kunnolla ja pystyvät tekemään oikeasti hyödyllisiä tutkimuksia. Kurssilla pohditaan, mitä keskiarvo tarkoittaa, missä yhteydessä sen käyttö on järkevää, miten sitä pitäisi yrittää tulkita, miksi se toisinaan on hyödytön ja silti usein esillä” kertoo Vehkalahti. “Tuoreutan tekemääni luentorunkoa aina ajankohtaisilla asioilla. Sekin sopii, että opiskelijoiden kysymykset vievät kurssia yllättäviin suuntiin. Laskukaavoja en juuri opeta, sillä tietokoneethan hoitavat laskemisen nykyisin.”
Kimmo Vehkalahti on myös Suomen ensimmäisen, kaikille avoimen tilastotieteen MOOCin (http://mooc.helsinki.fi) pystyttäjä, ohessa kurssin esittelyvideo.
Tilastotieteilijänä näen joka puolella sanallista ja numeerista dataa. Pidän tilastollista ajattelua ja tilastojen lukutaitoa kansalaistaitona.
Tilastotiedettä ilman kaavoja
Oman innostuksen välittyminen opiskelijoille nousee tärkeänä tekijänä saaduissa palautteissa. Uusi haaste oli saada tuota innostusta välitettyä “Kyselytutkimuksen mittarit ja menetelmät” -kirjan lukijoille, mikä lopulta tuntui onnistuvan yllättävän hyvin. “Kirjani on tilastotieteen oppikirjaksi poikkeuksellinen, koska siinä ei ole yhtäkään matemaattista kaavaa. Se oli tietoinen valintani; ei menetelmäkurssien opetuksenikaan ole perustunut kaavoihin.” Teoksessa korostuu käytäntö: miten näitä asioita oikeasti tehdään, mitä kannattaa tietää ja mitä on kulloinkin järkevää olettaa. Selkeä lähestymistapa, konkreettiset esimerkit ja kuvat auttavat ymmärtämään monesti vaikeiksi koettuja asioita uudella, tuoreella tavalla.
PUHEENAIHEITA
Tilastollinen lukutaito – syvällisen ymmärryksen perusta
Uusia näkökulmia ja yllättäviä asiayhteyksiä aktiivisella datan hyödyntämisellä
Hyvä, asiantunteva ja innostava ote – olisi voinut kuunnella pidempäänkin!
#tilastotiede
#uusitapaopettaa
#bigdata
#datatieteilijä
#datalukutaito
#tilastotaide
Tutustu lisää
- Tilastollinen lukutaito – syvällisen ymmärryksen perusta (Tilastokeskuksen blogi, vieraskynä)
- Massakurssin mestari ei häiriinny somea selaavista opiskelijoista (HS 2015)
- Julkisten vierailuluentojen aiheita
- Tieteellisiä esitelmiä
- 50 parasta: Paras opettaja – Kimmo Vehkalahti (City-lehti 2010)
- University of Helsinki, Kimmo Vehkalahti
Muita linkkejä:
- Multivariate Analysis for the Behavioral Sciences (second edition, Kimmo Vehkalahti, Brian Everitt 2019)
- Tieteellinen totuus tavoitetaan tilastollisesti, “Miten data puhuu?” (Avoin Yliopisto, Tiedekulma 2017, kesto 30 min)
- Introduction to Open Data Science. “Our era of data – larger than ever and complex like chaos – requires several skills from statisticians and other data scientists.”
- Julkaisu: Kyselytutkimuksen mittarit ja menetelmät (Finn Lectura)
Lähetä viesti suoraan puhujalle
Voit lähettää suoran yhteydenottopyynnön Kimmolle. Hän vastaa sinulle henkilökohtaisesti.
Katja Nurmi
kerro tapahtumastasi
Haluamme auttaa tapahtumasi sisällön suunnittelussa ja palvelumme käyttöönotossa. Ota yhteyttä niin lähdetään liikkelle!