Read this in English
Projektin yhtenä päätavoitteena oli pelialan osaamiskartoitus ja osaamisten muuntaminen osaamismerkeiksi. Alkuperäinen ajatus oli opiskelijoiden osaamisen näkyväksi tekeminen esimerkiksi rekrytointia varten, mutta hyötynäkökulmat lisääntyivät matkan varrella. Pelialan standardoinnin tarve nousi tärkeäksi tekijäksi alan sisältä. Artikkelissa on avattu sekä työskentelyprosessia että sen aikana heränneitä ajatuksia ja kysymyksiä.
Mitkä osaamismerkit?
Osaamismerkki-termiä (digital open badge) käytetään monesti kuvaamaan kahta erilaista asiaa: osaamista ja osallistumista. Suomen kieli mahdollistaa kuitenkin jälkimmäiseen sopivamman ilmaisun luomisen.
Osallistumismerkkejä voidaan myöntää henkilöille, jotka ovat osallistuneet johonkin toimintaan tai kurssille, jos merkin saamisen edellytys on pelkkä läsnäolo. Osaamismerkit sen sijaan ovat visuaalisia symboleja jonkin asian osaamisesta (competence-based open badges) ja soveltuvat erinomaisesti informaalin ja non-formaalin oppimisen todentamiseen. Sähköisen osaamismerkin saadakseen merkin hakijan pitää yleensä osoittaa osaaminen jollain tavoin, esimerkiksi työnäytteellä. Materiaalin arvioi joku tehtävään nimetty henkilö ja hyväksytty näyte johtaa merkin myöntämiseen. Merkkejä voi kerätä sähköiseen kansioon ja lähettää vaikka työhakemuksen liitteenä. Järjestelmä muistuttaakin arvioitavia näyttötutkintoja soveltuen kuitenkin huomattavasti pienempien kokonaisuuksien validointiin.
Open badge avoimen standardin kehitystyö on alkanut Mozillan toimesta ja MacArthur-säätiön rahoituksella jo 2010 (¹). Mozilla on kuitenkin vetäytynyt Mozilla Backpackin ylläpidosta ja siirtänyt sen uuden badge-alustan Badgr’in alle. Laajalti käytössä on myös Oulussa sijaitsevan Discendumin Open Badge Factory merkkien tekemiseen ja Open Badge Passport niiden tallentamiseen.
Pelialan osaamismerkki-ekosysteemin luominen
Osaamisen pelimerkit -projektin yhtenä päätavoitteena ja -toimenpiteenä oli luoda osaamismerkkijärjestelmä pelialalle. Käytännössä suunnittelutyö päästiin aloittamaan kesällä 2018. Ensimmäinen iso päätettävä asia oli järjestelmän muoto: kokonaisen peliteollisuuden alan purkaminen yksittäisiin kompetensseihin oli tehtävä järkevästi rajattuna. Sopiviksi raja-aidoiksi muodostuivat ammattialat pelialan sisällä. Jako ammattikuntiin tehtiin seuraavasti:
- artisti
- ohjelmoija
- äänisuunnittelija (audio artist)
- pelisuunnittelija
- tuottaja
- QA (quality assurance)
- yhteisömanageri.
Muunkinlaiset jaottelut olisivat varmasti olleet mahdollisia, mutta yksittäisistä merkkiperheistä (ammattiala ja sen alla olevat merkit) tuli näin keskenään suurin piirtein saman kokoisia.
Alusta asti oli selvää, että työ tulisi vaatimaan valtavasti kompromisseja. Ykkös- ja kakkostason nimikkeitä voisi jakaa monella eri tavalla ja sama työnkuva voi toteutua eri yrityksissä eri titteleillä. Isoja eroja on myös yrityksen koon mukaan: pienissä yrityksissä sama henkilö voi toteuttaa montaa limittyvää tehtävää siinä missä ison yrityksen työntekijöiden tehtävänkuvat ovat rajatumpia. Toisaalta juuri näiden erilaisten käytänteiden vuoksi osaamiskartta oli tärkeä saada tuotettua.
Ammattilaisten kanssa aiheesta keskustellessa nousivat standardoinnin hyödyt monesti esiin. Osa ammattilaisista kokee myös vaihtelevat nimikkeet ja tehtävänkuvat hankaliksi. Opetushallituksen tuottamassa Peliteollisuuden osaamistarveraportissa vuodelta 2015 todettiin jo että “peliteollisuus on kasvava uusi toimiala, jolla ei ole perinteistä rakennetta eikä perinteistä infrastruktuuria, ei kovaa eikä pehmeää. Alan käytäntöjä ja rakenteita ollaan vasta luomassa”(²). Viidessä vuodessa on varmasti tapahtunut muutoksia, mutta rakenne ei näytä vieläkään olevan valmis.
Varsinaista kirjoitustyötä ja koordinointivastuuta jaettiin hankkeen osatoteuttajien kesken. Laurea ammattikorkeakoulu vastasi soft skills -merkeistä, Tampereen ammattikorkeakoulu artist-merkeistä, Oulun ammattikorkeakoulu producer-merkeistä, Metropolia Ammattikorkeakoulu ja Haaga-Helia ammattikorkeakoulu programmer-merkeistä ja Metropolia koordinoi myös sound artist- ja designer-merkkiperheiden osaamiskartoitusta. Kirjoitustyössä oli mukana alan ammattilaisia. Merkkiekosysteemi rakennettiin siten, että lähes jokaisesta merkistä olisi kolme vaikeusastetta erilaisiin tarpeisiin:
- Pronssi vastaa perustason osaamista (ns. oppilaitostaso)
- hopea vastaa itsenäisen ammattilaisen osaamista (ns. senioritaso)
- ja kulta varattiin työpaikkojen guruille.
Tällainen jako on luonnollisesti aina haastava ja osin keinotekoinen, kuten jokainen ammatti- ja erikoisammattitutkintoja arvioimassa ollut henkilö tietää. Yksikin vaikeusaste enemmän olisi kuitenkin lisännyt merkkimäärää lähes sadalla. En myöskään näe että vaikeusasteita lisäämällä jaottelun vaikeus itsessään poistuisi.
Hankkeen päättyessä merkkiekosysteemi saatiin siihen vaiheeseen, että osaamiskartta on julkaistu ja siinä on kuvattuna hopea- ja pronssiasteiden osaamistavoitteet. Koko prosessi oli odotettua työläämpi ja hitaampi, joten kulta-asteen kuvaukset jäävät vielä tässä vaiheessa pois, samoin valmiita osaamismerkkejä ei ehditty julkaisemaan. Tästä seuraa toivottavasti jatkohanke uudella ohjelmakaudella 2021-2027. Näkisin kuitenkin, että peliala ja opetus voi halutessaan hyödyntää osaamiskarttaa esimerkiksi työpaikkailmoituksissa tai kurssisuunnittelussa. Myös alalle haluavat voivat suunnitella omaa oppimispolkuaan kartan perusteella. Osaamiskartta on julkaistu Kumussa.
Tutkinnoista osaamiseen
Tavoitteena oli alusta alkaen luoda työelämälähtöisiä jaotteluja ja osaamiskuvauksia. Siksi niin merkkien kirjoittamisessa kuin kommentoinnissa hyödynnettiin kyseisellä alalla toimivia pelialan ammattilaisia. Opettajat ovat kirjoittaneet ja/tai kommentoineet erityisesti perustason osaamiskuvauksia. Emme tarkoituksella halunneet hyödyntää osaamistavoitteiden kuvauksissa pelialan opetuksen kurssirakenteita tai -sisältöjä. Tämä olisi luonut lähtökohdan että se mitä jo tehdään on alan tarpeiden kannalta riittävää. Toisaalta myös kurssit rakentuvat niin eri tavoin eri oppilaitoksissa, että laitoimme suosiolla osaamisen ja työelämätarpeet keskiöön. Tästä mainitsi myös Tampereen yliopiston jatkuvan oppimisen johtaja Heli Harrikari Sitran järjestämässä tilaisuudessa, että “olemme rakenteiden vankina helposti, retoriikka keskittyy kurssien ja opintopisteiden ympärille. Se mille tulevaisuudessa on kuitenkin enemmän tarvetta on osaaminen. Osaamisen tunnistamisessa ja tunnustamisessa on vielä tekemistä.”(³) Saman vahvistavat Suomen Ekonomien koulutuspolitiikan erityisasiantuntija Mari Kröger ja TIEKEn digivaikuttaja Jyrki Kasvi “Näytön paikka”-artikkelissa (⁴). He toteavat jatkuvan oppimisen haastavan tutkintokoulutuksen tutkintotodistuksen ollessa epäkäytännöllinen väline osaamisen osoittamiseen. “Tarve opiskella tutkinnon jälkeen on tunnustettu jo pitkään, ja tarve nykyisenkaltaisia tutkintoja pienemmille osaamiskokonaisuuksille kasvaa koko ajan”. Artikkelissa esitetään osaamismerkkien käyttöä yhdeksi ratkaisuksi vastaamaan molempiin tarpeisiin ja todetaan merkkien luotettavuuden olevan ratkaisevaa käytettävyyden kannalta.
Luotettavuuden tai tarkemmin ottaen uskottavuuden (credibility) nosti myös allekirjoittanut tärkeimmäksi asiaksi syksyn 2019 ePic-konferenssissa pidetyssä esityksessä (⁵). Uskottavuus mitataan seuraavilla asioilla:
- Osaamistavoitteet ovat relevantit ja tarpeeksi kattavat
- Osaamisen osoittamisen vaatimus (evidence / competence demonstration) täsmää osaamistavoitteisiin ja osaaminen voi tulla osoitetuksi kyseisellä materiaalilla
- Materiaalin arvioijan asiantuntijuuteen luotetaan
- Merkin myöntäjän asiantuntijuuteen luotetaan
Osaamista vai ymmärrystä?
Ylläolevasta listasta ensimmäinen kohta ansaitsee hieman tarkemman tarkastelun. Pelialan osaamismerkkiekosysteemin luomisprosessissa tuli vastaan useasti sama ongelma osaamistavoitteiden määrittelyssä. Ensimmäisissä versioissa merkin haltija useimmiten ymmärsi tai tiesi jotakin (“holder of this badge understands / knows”). On epäilemättä totta että jostain laitteesta jotain monimutkaista ulos saadakseen pitää yleensä ymmärtää että mihin sitä tarvitaan ja miten se liittyy kokonaisuuteen. Tai että henkilö ymmärtää miten luodaan vaikkapa dynaamista musiikkia, tunnistaa tietynlaiset prosessit, tai tuntee erilaiset tyylilajit.
Ymmärrystä, tuntemista ja käsitystä on kuitenkin hyvin vaikea sanoittaa ja luotettavasti todentaa, koska kyse on niin sanotusti henkilön pään sisällä olevasta osaamisesta. Hiljaisen tiedon (alun perin Polanyin teoria, 1966), implisiittisen tiedon ja eksplisiittisen tiedon eroja on käsitelty tutkimuksissakin paljon. Viime vuosilta on muun muassa Ilkka Virtasen väitös (⁶), jossa hän toteaa että “organisationaalisessa kontekstissa tietäminen on yleensä läheisesti liitetty päätöksentekoon, ongelmanratkaisuun ja yleisesti ottaen päättelyyn. Tällaisissa prosesseissa rakentunut tieto saattaa olla vaikeasti selitettävissä(–).”
Osaamismerkkiprosessissa pyrimme kuitenkin avaamaan tätä tietotaitoa tekemisen ilmaisuilla. Lähestyimme asiaa pragmaattisesti: jos henkilöllä on jonkin asian erinomainen ymmärrys, mutta hän ei osaa tehdä sillä tiedolla mitään niin siitä ei ole mainittavaa hyötyä työyhteisön jäsenille. Lopulta kyse on siis siitä mitä kaikella tiedolla tekee. Tässä kohdassa selkeytyi myös kirjoittajien työ, kun osaamistavoitteita alettiin miettiä tuottavuuden ja tuotosten näkökulmasta. Dynaamisen musiikin ymmärrys pitää näyttäytyä konkreettisena tekemisenä: mitä ja miten toimii sellainen henkilö, jolla on ymmärrys aiheesta verrattuna henkilöön, jolta tällainen ymmärrys puuttuu? Mitä prosessien tunnistamisella tavoitellaan tai miksi on tärkeää tunnistaa prosessit tai tuntea eri tyylilajit. Viime kädessä tavoitellaan kuitenkin jonkinlaista lopputulemaa, joko kustannustehokkuutta, tyytyväisempiä asiakkaita, parempaa tuotetta ja myyntiä, tai vähintäänkin sitä että henkilö suoriutuu omasta työvelvoitteestaan kunnialla.
Lähteet:
- Mozilla (2020) OpenBadges-info (avautuu openbadges.org)
- Taipale-Lehto, U. & Vepsäläinen, J. (2015) Peliteollisuuden osaamistarveraportti. OPH, Raportit ja selvitykset 2015:6, 12.
- “Onni oppia, ilo osata”, Sitran tilaisuus Oodissa 17.6.2019. Ohjelma ja tallenne (avautuu sitra.fi)
- Kasvi, J. & Kröger, M. (2020) Näytön paikka (avautuu tieke.fi).
- Heinonen, S. (2019) Open Recognition and Badges in France.
- Virtanen, I. (2014) How Tacit is Tacit Knowledge? Polanyi’s theory of knowledge and its application in the knowledge management theories. Academic dissertation, 68. (avautuu tuni.fi).