Opetus ja kulttuuriministeriön ([OKM], 2023, s. 54) esitys ammattikorkeakoulujen rahoitusmallin uudistumisesta käynnistivät Jyväskylän ammattikorkeakoulun teknologiayksikössä selvitystyön koulutustoiminteiden vallitsevasta tilanteesta syksyllä 2023. Kyse oli taloudellisten toimintaedellytysten varmistamisesta ja vastaamisesta mahdollisen rahoitusmallin tuomiin reunaehtoihin.
Teknologiayksikössä aloittaa opintonsa vuosittain noin 1 000 uutta tutkinto-opiskelijaa. Vuonna 2024 valmistui AMK-tasoisia insinööri- ja agrologitutkintoja yli 450 sekä ylempiä AMK-tutkintoja lähes 200. Kuitenkin pidempään jatkuneet havainnot opintojen edistymisen hidastumisesta aiheuttivat huolta korkeakoulutoimijoille, ja vuonna 2019 puhjenneen koronapandemian pakottamina kokonaan etäopetukseen siirtyminen toi ongelmaan lisäkierteitä (Jyväskylän ammattikorkeakoulu [Jamk], 2020).
Tässä artikkelissa esitellään teknologiayksikössä tehtyä kehitystyötä osaamisen kehittymisen varmistamiseksi ja opintojen etenemisen parantamiseksi. Muutosajurina taustalla vaikuttivat korkeakoulujen rahoitusmallin muutokset sekä korkeakoulun ja opetus- ja kulttuuriministeriön välisen sopimuksen taso (OKM, 2024; Ei pvm. -a, s. 3–4). Näiden esittelyjen jälkeen artikkelissa käydään läpi menetelmät ja toimenpiteet, joiden avulla ongelmat tunnistettiin ja kehitettiin ratkaisuja niiden hallintaan tai poistamiseksi. Lopuksi arvioidaan työn tuloksia, ennakoidaan kehitystä lähivuosina sekä annetaan menetelmätason suosituksia oppimisen esteiden ehkäisemiseksi.
Ammattikorkeakoulut saavat perusrahoituksensa opetus- ja kulttuuriministeriöstä tulosten perusteella. Petteri Orpon hallituksen tavoitteena on ollut väestön koulutusasteen nosto (Valtioneuvosto, 2023). Tätä tavoitetta tukemaan uudistettiin ammattikorkeakoulujen rahoitusmalli, seurantaindikaattorit ja laskentakriteerit, jotka tulivat voimaan 1.1.2025 (OKM, 2024). Merkittävimmät muutokset liittyivät opiskelijaksi otettavien valintaperusteisiin sekä tavoiteajassa valmistuvien tutkintojen painoarvon korotukseen. Uusien, ensimmäistä korkeakoulututkintoa suorittavien opiskelijoiden osuudeksi määriteltiin 2025–2028 rahoitusmallissa 3 prosenttia. Tavoiteajassa valmistuvien tekniikan alan tutkintojen aiempi painokerroin oli 1,5 ja uusi, korotettu kerroin 1,8.
Korkeakoulupoliittiset linjaukset konkretisoituivat Jamkin ja opetus- ja kulttuuriministeriön välisessä sopimuksessa vuosille 2025–2028 (OKM, ei pvm. -a). Ensikertalaisten osuudeksi asetettiin 85 prosenttia. Jamkissa asetettiin AMK-tasoisten insinööri- ja agrologitutkintojen tavoitemääräksi 470. Tavoitteet nousivat noin 11 prosenttia verrattuna edellisen sopimuskauden tavoitteisiin.
Tavoitteena koulutuksen laadun ja läpäisyn parantaminen
Opetus- ja kulttuuriministeriön (2022) julkaisemassa jatkuvan oppimisen strategiassa korostuvat digitalisaation hyödyntäminen, yhteistyö ja verkostoituminen sekä kestävä kehitys opetuksen ja oppimisen kehittämisessä. Teknologiayksikössä toteutetulla tutkimus- ja kehittämistyöllä halutaan parantaa koulutustoiminnan prosesseja sekä poistaa laatua, läpäisyä ja tavoiteajassa valmistuvien tutkintomäärää heikentäviä pullonkauloja. Lisäksi halutaan parantaa koulutustoiminnan tehokkuutta, taloudellisuutta ja asiakastyytyväisyyttä. Kokonaisuutena pyritään saamaan aikaan kehityssuunnan muutos parempaan selvittämällä, miten digitalisaatio, toimiva yhteistyö, osallistava laatukulttuuri, tehokkuus ja resurssien hukan poisto vaikuttavat tavoiteajassa valmistumiseen.
Opintojen etenemisesteiden tunnistamisen menetelmäksi valittiin pullonkaula-analyysi. Tämän avulla pyritään vastaamaan kysymyksiin: soveltuuko kapeikkoajattelu koulutustoiminnan prosessien kehittämiseen, sopiiko PICK-kaavio tunnistettujen ongelmien priorisointiin ja poistamiseen sekä miten valitut jatkuvan kehittämisen mallit tukevat koulutustoiminnan kehittämistä.
Poikkitoiminnallinen työryhmä jatkuvan kehittämisen mallia rakentamaan
Teknologiayksikössä asetettiin työryhmä miettimään keinoja, joilla mahdollistetaan uuden sopimuskauden 2025–2028 myötä kasvaneiden tutkintotavoitteiden saavuttaminen. Rahoitusmallissa tavoiteajassa suoritetut AMK-tutkinnot muodostavat merkittävimmän osuuden rahoituksesta. Tavoiteajassa valmistuvien AMK-tutkintojen osuus kaikista AMK-tutkintoon valmistuneista nimettiin saannoksi. Tämä kuvaa koulutuksen panos-tuotos-suhdetta ja sen myötä työryhmäkin nimettiin saantotyöryhmäksi.
Saantotyöryhmän kokoonpano muodostettiin noudattaen poikkitoiminnallisten ja Six Sigma -tiimien periaatteita (Michalski, 1998, s. 10–11; Pande & Holpp, 2002, s. 30–41). Jäsenet valittiin siten, että mukana oli toimivaltainen edustus. Työryhmällä oli johdon tuki, joten toiminnan ja onnistumisen edellytykset olivat olemassa. Työskentely eteni systemaattisia, vaiheittaisia ongelmaratkaisumenetelmiä soveltaen (kuvio 1).
Saannon tavoitetasoa määriteltäessä tukeuduttiin pääasiassa Vipunen- ja Extra-Vipunen-tilastopalvelujen tietoihin (Opetus- ja kulttuuriministeriö & Opetushallitus, ei pvm.; OKM, ei pvm. -b). Ne sisältävät alakohtaista ja vertailukelpoista tilastotietoa verrokkiammattikorkeakouluista. Rahoitusmallin näkökulmasta, ja erityisesti saantoluvun osalta, merkitsevintä oli tieto muiden insinööri- ja agrologitutkintoja tuottavien ammattikorkeakoulujen menestymisestä.
Vuonna 2023 teknologiayksiköstä valmistui 368 AMK-tutkintoa (Opetus- ja kulttuuriministeriö & Opetushallitus, ei pvm.). Näistä valmistui tavoiteajassa 195 tutkintoa, joiden suhteellinen osuus valmistuneista oli 53 prosenttia (kuvio 2). Lähtötilanne alitti siten myös aiemman Jamkin ja ministeriön välisen sopimustason, joka oli 400 tutkintoa kolmen vuoden keskiarvona. Verrokkiammattikorkeakoulujen saanto-osuuden mukaisessa vertailussa Jamkin teknologiayksikkö oli vuonna 2023 sijalla 17/18.
Koulutuksen pullonkaulojen jäljillä
Koulutusprosessin ongelmien tunnistamisessa hyödynnettiin erityisesti kappaletuotannossa käytettyä tuotannonohjauksen ja johtamisen TOC-mallia (Theory of Constraints) eli pullonkaula-analyysia, joka tunnetaan myös kapeikkoajatteluna. Goldrattin ja Coxin (2024, s. 230) mukaan tuotannossa voidaan tunnistaa sekä pullonkauloja että ei-pullonkauloja tuotantotavoitteen mukaan. Pullonkaulat sijoittuvat eri työvaiheiden välille. Jos työvaiheet ovat toisistaan riippuvia tapahtumia ja yhdessäkin työvaiheessa kapasiteetti on pienempi kuin siihen tuleva kappaleiden virta, syntyy puollonkaula. Pullonkaula-analyysi hyödyntää liiketoimintatietoa tuotannon kapeikkojen tunnistamisessa. Analyysiä voidaan soveltaa myös korkeakoulukontekstissa, kuten Kumaran, Othman ja Yusuf (2015) kuvaavat tutkimusartikkelissaan jatko-opintojen pullonkauloista.
TOC-mallin (kuvio 3) viisi vaihetta ovat:
- Rajoitteen tunnistaminen: Organisaatio tunnistaa järjestelmän heikoimmat kohdat ja määrittää pullonkaulat.
- Rajoitteen hyödyntäminen: Hyödynnetään rajoitteita käyttämällä rajoittavia tekijöitä maksimaalisesti.
- Prosessin alistaminen: Organisaatio mukauttaa järjestelmää, jotta pullonkaulat toimivat mahdollisimman tehokkaasti ja arvioi tuloksia.
- Rajoitteen korottaminen: Jos rajoitteita ei voida poistaa vaiheissa 2 ja 3, organisaatio ryhtyy toimiin pullonkaulojen poistamiseksi.
- Syklin toistaminen: Kun rajoite on poistettu, organisaatio toistaa vaiheet tunnistaakseen uusia rajoitteita.
Pullonkaulojen tunnistaminen laadunhallintajärjestelmää hyödyntäen
PDCA-menetelmä (Plan-Do-Check-Act) on jatkuvan parantamisen sykli, jota käytetään prosessien ja toimintojen kehittämiseen. Myös Demingin laatuympyränä tunnettu menetelmä toistaa systemaattisesti neljää vaihetta (kuvio 4):
- Suunnittele (Plan): Määritellään tavoitteet ja suunnitellaan toimenpiteet niiden saavuttamiseksi. Tämä vaihe sisältää ongelman tunnistamisen, datan keräämisen ja analysoinnin sekä parannusehdotusten kehittämisen.
- Toteuta (Do): Suunnitellut toimenpiteet pannaan täytäntöön. Tämä vaihe sisältää suunnitelman mukaisen toiminnan ja parannusten toteuttamisen käytännössä.
- Tutki (Check): Arvioidaan toteutettujen toimenpiteiden vaikutukset ja tulokset. Tämä vaihe sisältää datan keräämisen ja analysoinnin, jotta voidaan arvioida, onko tavoitteet saavutettu ja mitä parannuksia on tehty.
- Toimi (Act): Tehdään tarvittavat muutokset ja parannukset perustuen tarkistusvaiheen tuloksiin. Tämä vaihe sisältää prosessien ja toimintojen jatkuvan kehittämisen ja optimoinnin. (LearnleanSigma, ei pvm. -b)
Koulutuksen ongelmakohdat, pullonkaulat tunnistettiin PDCA-menetelmää hyödyntäen. Suunnitteluvaiheessa korostettiin selkeiden tavoitteiden asettamista ja sitoutumista niiden saavuttamiseen. Toisessa vaiheessa tunnistettiin koulutuksen työvaiheita, kirkastettiin vastuita, kehitettiin prosesseja ja konkreettisia toimenpiteitä. Lisäksi aikatauluja synkronoitiin ja sovittiin seurantamenettelyistä. Nämä toimenpiteet ovat toteuttamisvaihetta, jossa suunnitelmat toteutetaan käytännössä ja saadaan liikkeelle positiivinen kehityskulku. Arviointi-vaiheessa otettiin käyttöön toiminnan tuloksia kuvaavat mittarit koulutuksen laadun, läpäisyn, saannon ja talouden seuraamiseksi. Paranna-vaiheessa tehdään korjaavia toimenpiteitä tavoitteiden saavuttamiseksi.
Koulutuksen PDCA-vaiheet käytiin läpi pullonkaula-analyysin avulla. Kokonaisuutena saantotyöryhmän työskentelyn etenemistä voidaan kuvata kuvion 5 avulla, jossa toiminnan parantaminen ja kehittäminen on jatkuvaa. Toiminnasta kertynyt tieto yhdistetään ja sen pohjalta toimintaa kehitetään edelleen.
Jamkin Laatu koulutuksessa -julisteessa kuvattua koulutuksen polkua seuraamalla varmistettiin, että kaikki opintojen vaiheet tulevat tutkituiksi (kuvio 6). Saantotyöryhmän yhteisen keskustelun, tilastojen ja palautteiden pohjalta syntynyt data käsiteltiin, jolloin tulokseksi saatiin yhteensä 13 tunnistettua, luokiteltua ja sanoitettua pullonkaulaa. Pullonkauloja löytyi kaikista PDCA-vaiheista, joten tarvittiin tietoa parantamisalueiden tärkeysjärjestyksestä.
Kuviossa 7 on esimerkki, mitä tapahtuu, kun suuri määrä opiskelijaryhmiä tulee työvaiheeseen opiskelun aloitus/eHOPS. Kullekin opiskelijaryhmän opiskelijalle tulee laatia ja hyväksyä henkilökohtainen opintosuunnitelma. Jos hyväksymiseen on kuitenkin käytettävissä vain yhden ryhmän resurssi kerrallaan, syntyy pullonkaula. Tämä pullonkaula hidastaa siten seuraavaa ja kaikkia myöhempiä työvaiheita, jonka seurauksena opiskelijaryhmän opinnoissa eteneminen vie enemmän aikaa ja läpivirtaus hidastuu.
Pullonkaulojen kriittisyyden tunnistaminen osana ratkaisua
Pullonkaulojen priorisointi toteutettiin Lean-menetelmiin lukeutuvan PICK-kaavion avulla. Kaavio on tiivis, visuaalinen ja tietoon perustuva esitys erilaisten ideoiden tai ratkaisujen luokittelusta. Kaavion nimi on lyhenne sanoista Possible, Implement, Challenge ja Kill. PICK-kaaviossa on kaksi kriittistä ulottuvuutta ja neljä tason osaa, joiden avulla voidaan selvittää toteutuksen helppous ja sen vaikutus (kuvio 8).
Pullonkaulat arvioitiin vastaamalla Webropol-arviointikyselyyn, jonka tuloksista saatiin selville ratkaisemisen ja vaikutuksen keskiarvot (taulukko 1) sekä laadittiin niistä visuaalinen esitys (kuvio 9).
Priorisoinnista saatiin yhdistelmät nelikenttään (kuvio 9):
- helppo ratkaista – pieni vaikutus
- helppo ratkaista – suuri vaikutus
- vaikea toteuttaa – pieni vaikutus
- vaikea toteuttaa – suuri vaikutus
Priorisoinnin tuloksena oli tieto kunkin tunnistetun pullonkaulan kriittisyydestä. Pullonkaulat, jotka oli helppo poistaa ja joiden muutosvaikutus oli suuri, päätettiin toteuttaa heti. Etsittiin myös tieto toimijoista, joilla on mahdollisuus edistää ja päättää pullonkaulan poistavasta ratkaisusta. Osa ratkaisuista voitiin toteuttaa yksikössä, osaan tarvittiin korkeakoulutasoisia päätöksiä. Kehittämisen tueksi luotiin seurantataulukko priorisoiduista pullonkauloista, selvitettiin vastuutoimija, kirjattiin ratkaisu ja määriteltiin tavoiteaikataulu (taulukko 2).
Ratkaisuja ja systematiikkaa seurantaan
Esille nousseiden tulosten pohjalta todettiin yhteisten mittareiden, käytänteiden ja raportoinnin tarve. Pullonkaulojen tunnistamisen, sanoituksen ja priorisoinnin sekä ratkaisupäätösten myötä edettiin useisiin konkreettisiin toimenpiteisiin. Nämä jäsenneltiin tavoitteineen kolmeen, yhdessä sovittuun kehittämisen painopisteeseen laatu, läpäisy ja saanto.
Koulutusprosessien laadun parantamiseksi käynnistettiin seuranta kilpailija- ja markkina-asemasta kansallisten indikaattoreiden sekä benchmarkingin avulla. Toimiviksi havaitut digipedagogiikan käytänteet laajennettiin koko yksikön käyttöön. Yhteneviä prosesseja kehitettiin opintojaksopalautteen keräämiseksi ja käsittelemiseksi. Opintojaksojen oikea-aikaisuuden varmistamiseksi tarkasteltiin mahdollisuuksia kehittää opetussuunnitelmia ajoitusten osalta, ja koulutustoimintaan sovittiin yhteiset mittarit ja tavoitetasot tukemaan hyvää laatua. Mittareiksi määriteltiin opintojaksopalaute ja valmistumisvaiheen AVOP-opiskelijapalaute.
Opintojen läpäisyn tehostamiseksi systematisoitiin yhteistyötä ohjauksen toimijoiden välillä. Hitaasti etenevien opiskelijoiden kontaktointia tehostettiin ja opintojaksoille määriteltiin läsnäolovelvoite päiväryhmille. Myös erillistarjontaa sekä kesä- ja verkkototeutuksia lisättiin. Luonnontieteellistä osaamista vahvistettiin järjestämällä luonnontieteellisten aineiden pedagogiikkakokeilut. Opinnäytetöille luotiin viikkoseuranta ja opettajille tuki yhtenevien verkkotyötilojen rakentamiseksi. Opintojen edistymisen mittariksi valittiin 55 opintopistettä lukuvuodessa suorittaneiden lukumäärä.
Saannon edistämiseksi tukitoimia kohdistettiin opintojen loppuvaiheeseen. Tästä esimerkkinä mainittakoon opinnäytetyöpajat. Myös koulutuksesta vastaavien toimijoiden pääsystä tarvittaviin tietojärjestelmiin tutkintojen määrän seuraamiseksi ja ennakoinnin tueksi huolehdittiin. Mittareiksi määriteltiin tutkintojen lukumäärä suhteessa tavoitteeseen, tavoiteaikaisten tutkintojen lukumäärä, enintään 12 kuukauden tavoiteajan ylittäneiden tutkintojen lukumäärä ja tutkintopisteet.
Korkeakoulutasolla tehtiin saantoa tukevia päätöksiä opettajan työaikasuunnittelun periaatteista ja opiskelijamääristä opintojaksoilla. Päätettäessä vuosittain alkavista tutkintokoulutuksista kiinnitettiin aiempaa vahvemmin huomiota vetovoimalukuihin, valmistuneiden työllistymistietoihin sekä opiskelijaksi valittavien opiskeluvalmiuksiin. Myös saavutettavuuteen verkko-oppimisympäristössä ja johtamista tukevaan automaattiseen tulosraportointiin panostettiin.
Yhteistyöllä ja systematiikalla pysyviin tuloksiin
Koulutuksen tutkimus- ja kehittämistyöllä kehitettiin yhteisiä mittareita ja niiden seurantaa. Laatua, läpäisyä ja saantoa seurataan nyt säännöllisesti koulutuksesta vastaavien toimesta. Tämä käytäntö tukee jatkuvaa arviointia ja parantamista. Henkilöstön osaamisen kehittämisen tarpeet ja vastuut selkeytyivät. Olennainen osa tavoitteiden saavuttamisessa on koko henkilöstön ja opiskelijoiden osallistaminen kehittämistoimintaan. Tästä esimerkkinä systemaattinen opintojaksopalauteen antaminen ja käsittely.
Kehitystyössä asetettiin pitkän aikavälin tavoitteita, kuten läpimenoajan parantaminen, opetuksen laadun parantaminen ja laadun vaihtelun vähentäminen vuoteen 2027 mennessä. Käsitys koulutustoiminnan vaikutuksesta korkeakoulun talouteen ja tehokkuuteen vahvistui. Näissä havaittiinkin positiivista kehitystä, kun tutkintokohtaiset kustannukset laskivat 5 prosenttia vuoteen 2023 verrattuna.
Insinööri- ja agrologitutkintojen (AMK) tavoiteaika on neljä lukuvuotta. Kehitystyön liikkeelle panemien toimenpiteiden vaikutus näkyy pidemmän ajan kuluttua, 1–3 vuoden kuluessa. Esimerkiksi verrokkiammattikorkeakoulujen saanto-osuuden mukainen sijoitus ei vielä vuoden 2024 lopussa parantunut. Organisaatiolta vaaditaan pitkäjänteisyyttä. Tulevien vuosien saantoa edistäviä teemoja ovat ennakoiva ja oikea-aikainen ohjaus, digitalisaation ja tekoälyn hyödyntäminen, raportoinnin kehittäminen, asiakaspolun kuvaaminen, vuosikellot, opiskeluhyvinvointi ja ryhmäytyminen, budjetointi ja resursointi, työn kuormittavuuden hallinta sekä johtaminen ja viestintä.
Tutkimus- ja kehittämistyön organisoi ja toteutti yksikön sisäinen projektiryhmä, saantotyöryhmä. Työn tuloksellisuutta varmistettiin tehokkaalla yhteistyöllä sekä ongelmanratkaisu- ja jatkuvan kehittämisen menetelmillä. Lisäksi hyödynnettiin runsasta, olemassa olevaa tilasto- ja palautedataa. Käytetyt menetelmät, ongelmakohtien tunnistamiseen pullonkaula-analyysi, jatkuvaan parantamiseen PDCA-menetelmä ja priorisointiin PICK-analyysi, osoittautuivat tehokkaiksi tavoiksi kehittää koulutusta ja opetusta. Poikkitoiminnallinen työryhmä ja esitellyt menetelmät muodostavat jatkuvan kehittämisen mallin, jota voidaan soveltaa mihin tahansa työvaiheeseen koulutuksen polulla.
Merkittävänä tuloksena on jaettu kokemus yhteistyön ja vuorovaikutuksen lisääntymisestä sekä teknologiayksikön sisällä että koko korkeakoulun tasolla.