Ako Sauga koduleht

 

Õppetegevuse portfoolio

 

 

Ako Sauga

statistika ja ökonomeetria dotsent,

Majandusanalüüsi ja rahanduse instituut,

Tallinna Tehnikaülikool

 

 

I Pedagoogiline tegevus

 

Õpetamiskogemus

Majandusanalüüsi ja rahanduse instituut, Tallinna Tehnikaülikool                       2007-

·       Statistika (TES0020), bakalaureuseõpe;

·       Ökonomeetria (TES0040), bakalaureuseõpe;

·       Ökonomeetria (TES1040), magistriõpe;

·       Aegridade ökonomeetria (TES9140), doktoriõpe;

·       Ökonomeetria (TES9130), doktoriõpe, kuni 2013 sügis.

Ainekavad, näited loenguslaididest, praktikumide juhenditest ja eksamiülesannetest on saadaval elektroonselt. Vastavad viited on lisades.

 

Loodusteaduste osakond, Tallinna Ülikool                                                              2005-2014

·       Füüsikaline maailmapilt, bakalaureuseõpe;

·       Stohhastilised protsessid, magistriõpe.

 

Majandusteaduskond, Audentese Rahvusvaheline Ülikool                                      1995-2007

·       Majandusmatemaatika, ärikorralduse bakalaureuseõppele;

·       Statistika, ärikorralduse bakalaureuseõppele;

·       Statistika sotsiaalteadustes, õigusteaduse bakalaureuseõppele;

·       Statistika ja andmetöötlus, psühholoogia bakalaureuseõppele;

·       Statistika ja tõenäosusteooria, infotehnoloogia bakalaureuseõppele;

·       Modelleerimine ja optimeerimine, ärikorralduse bakalaureuseõppe logistika erialale;

·       Statistilise järeldamise meetodid, rakenduspsühholoogia magistriõppele;

·       Kvantitatiivsed meetodid majanduses, ärijuhtimise magistriõppele;

·       Informaatika, ärikorralduse bakalaureuseõppele.

Mõningate kursuste õppematerjalid on saadaval minu kodulehel www.sauga.pri.ee

 

Füüsikainstituut, Tallinna Tehnikaülikool                                                               1988-1996

·       Üldfüüsika labor;

·       Üldfüüsika harjutused.

 

Üliõpilastööde juhendamine

Alates 2007. aastast olen juhendanud 24 magistritööd, nendest 10-l olin kaasjuhendaja. Bakalaureusetöid olen juhendanud 15 korral, nendest kahel olin kaasjuhendaja. Lisaks olen olnud 16 alusõppe uurimistöö juhendaja.

 

Õpetamisfilosoofia

Olen kohanud mitmeid kunagi ülikoolis majandust õppinud inimesi, kes on öelnud, et nad ei kasuta statistikat, kuna õpingutest jäi meelde, et see on nii keeruline. Minu arvates peab statistika õpetamine motiveerima inimesi statistikat kasutama ja ei tohi neid sellest eemale peletada.

 

Minu õpetamisfilosoofia põhipunktid on järgmised.

·       Parim õppimise viis on õppimine läbi tegevuse. Ei piisa õpikute lugemisest ja loengute kuulamisest, üliõpilased peavad iseseisvalt tegelema andmeanalüüsiga.

·       Üliõpilaste motivatsiooni suurendab reaalsest elust võetud näidete ja probleemide esitamine. Seepärast algab iga uus teema mõne näitega.

·       Statistika ja ökonomeetria õpetamisel ei ole eesmärgiks mitte ainult vajalike teadmiste ja oskuste saavutamine, vaid ka üliõpilase analüütilise ja loogilise mõtlemise arendamine.

·       Üliõpilased on erinevad ja neile sobivad erinevad õppemeetodid. Sellest lähtuvalt tuleb informatsiooni edastamiseks ja õpiväljundite saavutamiseks kasutada erinevaid õpetamismeetodeid.

·       Õppejõud peab pidevalt arendama oma professionaalseid oskusi ja olema kursis uute õpetamismeetoditega.

 

Õpetamismeetodid

Statistika õppimine pole võimalik ilma praktilise andmeanalüüsita. Kuigi eesti keeles on ilmunud hulgaliselt statistika õpikuid, pole ühegi õpikuga olnud kaasas andmefaile. Täna­päeval pole mõeldav, et ülesannete lahendamiseks vajalikud andmed esitatakse tabelite kujul paberile trükituna ning lugeja peab need ise arvutisse sisestama. See oli peamine põhjus, miks 2017. aastal ilmus TTÜ Kirjastuse väljaandel minu kirjutatud „Statistika õpik majandus­eriala üliõpilastele“, 766 lk. Õpik ilmus riikliku programmi „Eestikeelsed kõrgkooli­õpikud 2013-2017“ toetusel. 2018. aasta kevadel valiti see parimaks 2017. aastal ilmunud eesti­keelseks kõrgkooliõpikuks.

 

Õpikus tutvustatakse põhilisi statistilisi meetodeid ja nende kasutamist mitmesuguste äri- ja majandusalaste küsimuste lahendamisel. Antakse juhiseid statistiliseks andmetöötluseks tabelarvutusprogrammides Excel ja LibreOffice Calc. Õpikus on ligi 200 näidet, millest enamikuga on võimalik tutvuda ka õpiku juurde kuuluvates tabelarvutuse failides, kus on arvutused koos selgitavate kommentaaridega. Iseseisvaks lahendamiseks on üle 400 ülesande, millest ligikaudu pool tuleb lahendada tabelarvutuses, kasutades ülesannete failides olevaid andmeid. Kõik ülesanded on varustatud vastustega. Valdav enamik näidetes ja ülesannetes kasutatud andmetest pärineb reaalsest elust. Andmeallikatena on kasutatud andmebaase, erialaseid publikatsioone, internetis avaldatud uuringute tulemusi, juhendatud üliõpilastöid jms. Õpik on saadaval nii paberköites kui ka pdf failina TTÜ Raamatukogu digikogus. Sealt saab alla laadida ka õpiku juurde kuuluvad andmefailid.

 

Interneti võimaluste kasutamist õppetöös alustasin ma 90-ndate lõpus. Esialgu panin ma oma kodu­lehele üles üliõpilastele mõeldud õppematerjalid (loenguslaidid, andmefailid). Seejärel lisasin tark­vara Wink abil tehtud ekraanivideosid. Kuna õppimisprotsessile aitab palju kaasa enese­kontrolli testide tegemine, siis õppisin selgeks HTML-i ja JavaScripti ning koostasin üliõpilaste jaoks  valikvastustega teste.

 

Tänapäeval on selleks otstarbeks e-õppekeskkond. Kõik minu kursused omavad Moodle tuge. Seal on loenguslaidid, andmefailid, testid, foorumid, lingid. Näiteks Statistika Moodle kursuse küsimuste pank sisaldab ca 500 küsimust, mida kasutatakse erinevates testides. Ökonomeetria Moodle kursusel on küsimusi 250. Vastustele on lisatud kommentaarid ning kui üliõpilane vastab valesti, saab ta juhiseid õige vastuseni jõudmiseks. Iga teema lõpeb testiga, mis suletakse enne järgmise teema algust ning hiljem seda enam teha ei saa. See motiveerib üliõpilasi ainega pidevalt tegelema.

 

Statistika ja ökonomeetria õpetamisel aitab väga palju kaasa visualiseerimine. Esialgu kasutasin ma MS Exceli programmeerimiskeelt Visual Basic, mille abil sai luua interak­tiivseid graafikuid ja arvutusi. Viimased kuus aastat kasutan interaktiivsete demode loomiseks Wolfram Mathematica  CDF formaati (Computable Document Format http://www.wolfram.com/cdf/), mis võimaldab luua dünaamilisi ja interaktiivseid graafikuid ning arvutusnäiteid. Arvutisimulatsioonide abil saab võtta tuhandeid juhuvalimeid ning nende abil illustreerida, mida tähendab I ja II tüüpi viga hüpoteeside testimisel või millal tekivad nihkega hinnangud regressioonmudelite hindamisel. CDF failide avamiseks tuleb arvutisse installeerida vabalt kasutatav Wolfram CDF pleier. Minu kodulehel on üle 50 minu loodud statistika ja ökonomeetria mõisteid ning meetodeid tutvustava interaktiivse demo (http://www.sauga.pri.ee/cdf). Demodele on lisatud selgitused ning tihti ka ülesanded, kus üliõpilasel tuleb mingeid parameetrid muutes saavutada teatud eesmärk. Üliõpilaste jaoks on lingid neile demodele e-õppekeskkonnas Moodle vastavate teemade juures. See võimaldab  üliõpilastel nendega iseseisvalt tööd teha. Interaktiivsete demode kasutamine on saanud üli­õpilastelt palju positiivset tagasisidet.  

 

Statistika ja ökonomeetria loengutes toimub vajalike mõistete ja meetodite tutvustamine. Seejuures kasutan ma hulgaliselt näiteid, et avada mõistete olemust ning interpreteerida eri­nevatel meetoditel saadud tulemusi. Tihti saab tugineda parajasti aktuaalsetele majandus­probleemidele. Igale loengule järgnevad praktikumid, mis õppimise seisukohalt omavad suure­mat tähtsust. Seal õpivad üliõpilased loengus vaadeldud meetodeid iseseisvalt kasutama selleks sobiva tarkvara abil. Praktikumide jaoks on koostatud ülesanded, mille käigus tuleb jõuda püstitatud eesmärgini ja interpreteerida tulemusi. Kui esimestes ülesannetes on vajali­kud tegevused tavaliselt samm-sammult kirjas ja need tehakse õppejõuga koos läbi, siis vii­mas­tes ülesannetes pole detailset tegevusplaani enam ette antud. Ülesannete lahendamisel toimub alati tarkvara poolt genereeritud aruannete tõlgendamine. Tulemuste interpreteerimisel luuakse seoseid teistes õppeainetes (nt mikro- ja makroökonoomika) õpituga. Iga praktikumi teema kohta on ka iseseisvaks tööks mõeldud kodused ülesanded. Kõik ülesanded on varus­tatud vastustega. Kui praktikumide läbiviimiseks on kaasatud lektorid, on vajalik nende juhen­­damine: iga teema jaoks sobivate ülesannete valik, tähelepanu juhtimine olulistele nüanssidele, eksamiülesannete hindamisjuhendite koostamine, küsimustele vastamine.

 

 

Andmeanalüüsi tarkvara

Statistika kursusel kasutatakse andmeanalüüsiks programmi MS Excel. Seda saavad üli­õpila­sed kasutada ka iseseisvaks tööks, sest kõik TTÜ üliõpilased võivad enda arvutisse tasuta installeerida programmi MS Office. Teine võimalus iseseisvaks andme­analüüsiks on vabavara LibreOffice kasutamine. Juhised mõlema statistikapaketi kasutamiseks on minu õpikus. Li­saks on minu kodulehel mitmed ekraanivideod, mis õpetavad Exceli kasutamist (http://www.sauga.pri.ee/statistika_excelis/).

 

Magistriõppe ökonomeetria kursusel on seni kasutatud ökonomeetria vabavara Gretl (http://gretl.sourceforge.net/). Gretl on lihtsa kasutajaliidesega, võimaldab hinnata suurt hulka erinevaid mudeleid (vähimruutude meetod, erinevad aegridade analüüsi meetodid, paneel­andmete analüüs, tõenäosusmudelid jpm) ning viia läbi kõik vajalikud testid. Lisaks graafi­lisele kasutajaliidesele on võimalus kasutada ka skripte, millega samuti ökonomeetria kursusel tutvutakse. Üliõpilastele on abiks minu koostatud veebipõhine Gretli juhend (http://www.sauga.pri.ee/gretl/).

 

 

Hindamismeetodid

Õpiväljundite hindamisel lähtun järgmistest printsiipidest:

·       ei saa olla hea praktik, tundmata teooriat;

·       komplitseeritud arvutusi teeb arvuti, inimene peab oskama tulemusi tõlgendada.

 

Statistika kursusel kasutan järgmisi hindamismeetodeid.

1.     Kodune kontrolltöö. Üks ülesanne, kus tuleb leida Eesti Statistikaameti andmebaasi tabelist vajalikud andmed, importida need Excelisse ja arvutada ülesandes nimetatud näitaja.

2.     Kirjalik auditoorne kontrolltöö ülesannete lahendamise kohta, kolm erinevat ülesannet.

3.     Testid e-õppekeskkonnas Moodle, iga teema kohta üks test, kokku 15 testi. Testide tegemine toimub iseseisvalt, iga testi jaoks on aega kaks nädalat.

4.     Eksam koosneb kahest osast:

1.     osa:     test e-õppekeskkonnas Moodle: mõisted, erinevate meetodite kasutusvaldkonnad, graafikute ja Exceli aruannete tõlgendamine;

2.     osa:     andmeanalüüs programmis Excel ja tulemuste interpreteerimine. Neli erineva raskusastmega probleemi, mis annavad erineva arvu punkte.

 

Lõpphinde kujunemine:

1)     kodune kontrolltöö                5%;

2)     auditoorne kontrolltöö           15%;

3)     testid                                      15%;

4)     eksam                                     65%.

 

 

Ökonomeetria kursusel on kasutusel järgmised hindamismeetodid

1.     Kontrolltöö, mis koosneb kahest osast: test mõistete ja meetodite kohta ning praktiline ülesanne, mille käigus tuleb hinnata mudeli parameetreid, mudelit testida ning saadud tulemusi interpreteerida,

2.     Kodune töö: ökonomeetriline projekt, mille käigus üliõpilased demonstreerivad reaalsetele andmetele tuginevat ökonomeetrilise modelleerimise oskust. Ökonomeet­rilise projekti käigus tuleb

·       formuleerida autoreid huvitav probleem ja seda kirjeldav mudel;

·       leida vajalikud andmed;

·       hinnata mudeli(te) parameetreid, viia läbi mudeli(te) diagnostika (vajalikud testid);

·        tõlgendada modelleerimise tulemusi.

Kodune töö sooritatakse rühmatööna, igas rühmas kaks üliõpilast. Sellega arendatakse ka meeskonnatööks vajalikke oskusi.

 

3.     Kirjalik eksam koosneb kahest osast.

1. osa: test e-õppekeskkonnas Moodle: mõisted, erinevate meetodite kasutusvaldkonnad, graafikute ja Gretli aruannete tõlgendamine;

2. osa: andmeanalüüs programmis Gretl ja tulemuste interpreteerimine. Neli erineva raskusastmega probleemi, mis annavad erineva arvu punkte.

 

Lõpphinde kujunemine:

1)     kontrolltöö                 15%;

2)     kodune töö                 25%;

3)     eksam                         55%.

 

Nii statistikas kui ökonomeetrias antakse eksamitööde parandamise käigus üliõpilastele põhjalik tagasiside.

 

II Akadeemiline meisterlikkus

 

Pühendan õpetamisele palju aega ja energiat ning olen äärmiselt huvitatud, kui efektiivsed on mu püüdlused. Seepärast jälgin pidevalt üliõpilaste tagasisidet ning iga semestri lõpus tutvun üliõpilaste küsitluste tulemustega ÕIS-is. Statistika kursuse keskmine hinne 2017. aasta keva­del oli 4,5 ja ökonomeetria kursuse keskmine hinne 2017. aasta sügisel nii bakalaureuse- kui magistriõppes 4,7 (vt Lisad „Üliõpilaste küsitlused“). Eriti kasulikud on vabas vormis antud kommentaarid. Järgnevalt mõningad kommentaarid magistriõppe ökonomeetria kursuse kuulajatelt 2017. aasta sügisel.

·       „Keeruka aine omandamine tehti nii lihtsaks kui võimalik, Väga tugev õppejõud, suhtumine, aine edastamine ning õppematerjalid olid absoluutselt suurepärased.”

·       „Võin väita, et lemmik õppejõud TTÜ-s. Kõige objektiivsema suhtumisega õppejõud, kes hindab ka selle järgi, kas oled reaalselt ainest aru saanud. Iga tund oli põhjalikult ettevalmistatud ning seletas inimkeeles ka kõige keerukamad ökonomeetria omadused lahti.“

·       „Super aine. Kõige parema ettevalmistusega õppejõud kohe kindlasti. Ainuke negatiivne asjaolu oli aja vähesus praktikumides ja eksamitel. Praktikumid võiksid olla ca. 15 minutit pikemad ja eksam 2-tunnine. Aga muus osas parim õppeaine TTÜ majandusteaduskonnas.“

 

Loomulikult kasutan ka teisi võimalusi oma akadeemilise meisterlikkuse parandamiseks.

·       Eneseanalüüs. Peale iga loengut ja praktikumi teen märkmeid  selle kohta, mis pakkus üliõpilastele erilist huvi ja auditoorium elavnes ning millal oli tunda, et minu jutt „jookseb kõrvust mööda“. Järgmisel aastal enne sama teema käsitlemist vaatan oma märkmed üle ja korrigeerin esitlust.

·       Testide analüüs Moodles võimaldab kiiresti näha, millised küsimused olid üliõpilastele raskemad ning vastavalt korrigeerida materjali käsitlemist.

·       Suhtlus kolleegidega. Vestlustest teiste õppeainete (mikro- ja makroökonoomika, finantsanalüüs) õppejõududega on võimalik teada saada, millised teemad on statistika ja ökonomeetria kursustel olulisemad ning millised vähem tähtsad.

·       Üliõpilastööde juhendamine ning retsenseerimine ja osalemine kaitsmiskomisjonide töös annab informatsiooni selle kohta, kuidas üliõpilased kasutavad oma lõputöödes statistilisi ja ökonomeetrilisi meetodeid. See annab ideid käsitletavate teemade valikuks.

·       Õpetamismetoodikale pühendatud publikatsioonide ning internetipostituste lugemine võimaldab kursis olla uuemate meetoditega. Lisaks sellele on kasulik osaleda seminaridel „Õppejõult õppejõule“.

 

 

Enesetäiendamine

2018 Programmeerimise alused II (Python), 3 EAP, Tartu Ülikool

2017 Programmeerimise alused (Python), 3 EAP, Tartu Ülikool

2017 Programmeerimisest maalähedaselt (Python), 1 EAP, Tartu Ülikool

2013 Õppimiskeskne õpetamine - väljakutse õppejõule või õppurile? TTÜ
2010 Õpiobjekti loomise vahendid 2 (Adobe Flash), 2,5 EAP, TTÜ
1993 Kõrgkoolipsühholoogia kursused. Bornholm, Taani
1988 Kõrgkoolipedagoogika kursus, TTÜ

 

Tulevikuplaanid:

·       akadeemilise inglise keele arendamine;

·       statistikatarkvara R õppimine;

·       suurandmete analüüsimiseks sobivate meetoditega tutvumine.

 

III Juhtimine haridusvaldkonnas

 

2016-              Majandusanalüüsi ja rahanduse instituudi nõukogu liige

2009-2010      Majandusteaduskonna nõukogu liige

2008-2013      Statistika ja ökonomeetria õppetooli juhataja

2008-2013      Majandusanalüüsi ja rahanduse instituudi nõukogu liige

IV Muu

 

2011-2013 osalesin projektis, mille eesmärk oli Loodus- ja täppisteaduste ning tehnoloogia valdkonna gümnaasiumi valikkursuse õppekomplekti „Majandusmatemaatika elemendid“ koostamine. Projekti tulemuseks olid materjalid 35 akadeemilise tunni ulatuses: õpik, slaidid ja metoodilised materjalid õpetajale, e-kursus Moodles. Projekti rahastas SA Archimedes.

 

2013. aastal võitis meie töörühm riigihanke, mille eesmärgiks oli õppe- ja  metoodiliste materjalide koostamine gümnaasiumi õppekursusele „Matemaatika rakendused, reaalsete protsesside uurimine“. Koostasime materjalid 35 akadeemilise tunni ulatuses: õpik, arvuti­põhised ülesanded, interaktiivsed demod CDF formaadis, slaidid ja metoodiline materjal õpetajale ning e-kursus Moodles. Projekti rahastas SA Eesti Teadusagentuur.

 

2013. aasta suvel esinesin ettekandega matemaatikaõpetajate päevadel, kus tutvustasin meie töörühma poolt loodud õppematerjale.

 

2011. aastal paluti mul kirjutada artiklite sari ajakirjale Raamatupidamise praktik. Ilmus kuus artiklit, milles tutvustati statistiliste keskmiste, logaritmide, raha oleviku- ning tuleviku­väärtuse kasutamist ja indeksanalüüsi.

 

Täiendkoolituste läbiviimine

Täiendkoolitus gümnaasiumide matemaatikaõpetajatele, programmi Eduko tegevuse 7. „Pedagoogide täiendusõpe“ raames.

2014 sügis

Majandusmatemaatika alused, 196 akad. tundi.

2014 sügis

Matemaatika rakendused, reaalsete protsesside uurimine, 116 akad. tundi.

2014 kevad

Matemaatika rakendused, reaalsete protsesside uurimine, 33 akad. tundi.

2013 sügis

Majandusmatemaatika alused, 65 akad. tundi.

2013 kevad

Majandusmatemaatika alused, 61 akad. tundi.

2007 apr

Majandusanalüüs, Eesti Statistikaameti töötajad.

 

 

Tunnustused

2018    TTÜ Majandusteaduskonna üliõpilasnõukogu diplom "Oled majandustudengite südames kui Elav legend".

2018    Parim eestikeelne kõrgkooliõpik 2017. aastal.

2017    Majandusteaduskonna dekaani paikiri.

2014    Tallinna Tehnikaülikooli aasta õppejõud.

2014    E-kursuse “Ökonomeetria TES1040” kvaliteedimärk.

2013    TTÜ õppeprorektori tänukiri mõjusa ja loovust arendava õpetamise eest.

2012    Tallinna Ülikooli parima täppisteaduste artikli kaasautor.

V Lisad

Viited elektroonsetele materjalidele.

 

Õppetegevuse portfoolio elektroonne versioon koos lisadega on saadaval minu kodulehel http:/www.sauga.pri.ee/portfoolio.

 

Statistika

·       Laiendatud ainekava 2018 kevad.

·       Loenguslaidid „Hüpoteeside statistiline kontrollimine I”.

·       Eksamiülesannete üks variant.

·       Statistika õpik koos andmefailidega.

 

Ökonomeetria

·       Õpijuhis 2017 sügis.

·       Loenguslaidid „Statsionaarsed aegread“.

·       Praktikum „ARIMA modelleerimine”.

·       Näide üliõpilaste kodutööst, ökonomeetriline projekt.

 

Aegridade ökonomeetria (Time Series Econometrics)

·       Ainekava

·       Loenguslaidid “Modelling volatility”.

·       Ülesanded “Modelling volatility”.

 

CDF formaadis interaktiivsed demod statistikas ja ökonomeetrias

 

Juhendid tarkvara kasutamiseks

·       Statistika Excelis (ekraanivideod).

·       Programmi Gretl veebipõhine juhend.

 

Üliõpilaste küsitluste keskhinded.