Matematiikan ja tilastotieteen maisteriohjelma (MAST) on monitieteinen koulutusohjelma. Opintosuuntia ovat matematiikka (4 erikoistumislinjaa), sovellettu matematiikka (6 erikoistumislinjaa), tilastotiede ja yhteiskuntatilastotiede. Tämä digiloikkahanke kohdistuu sovellettuun matematiikkaan ja tilastotieteeseen, joiden ympärille on tarkoitus pystyttää valtakunnallinen opetusverkosto. Sovelletun matematiikan tutkimuksellinen verkosto on inversio-ongelmiin keskittynyt käänteisen mallinnuksen ja kuvantamisen huippuyksikkö (CoE), mikä toimii seitsemässä Suomen yliopistossa ja yhdessä sektoritutkimuslaitoksessa. Opetusyhteistyön digitaalinen vahvistaminen tässä verkostossa on hankkeen päätavoite. Toinen pääteema hankkeessa on tilastotieteen ja stokastiikan valtakunnallinen opetusverkosto, johon kiinnostuneita partnereita ovat Turun, Jyväskylän, Oulun ja Itä-Suomen yliopistot. Tilastotieteen koulutusyhteistyön tarpeellisuus on jo pitkään tiedostettu ja siitä on puhuttu partneriyliopistojen kesken viimeisten kahden vuoden ajan. Jyväskylän ja Itä-Suomen yliopistojen välillä on jo tehty yksittäisten kurssien kohdalla yhteistyötä videoluentojen muodossa.

Erityisesti HY:n MAST-ohjelman sovelletun analyysin, matemaattisen kuvantamisen sekä tilastotieteen erikoistumislinjoilla digitaalinen, maantieteelliset rajat ylittävä MOOC-opetusverkosto rikastuttaa opetus- ja oppimismahdollisuuksia ratkaisevasti. Kaikki sovelletun analyysin, matemaattisen kuvantamisen ja tilastotieteen yksiköt ovat pieniä. Maisteriopetuksen monipuolistamisen takia onkin erittäin tärkeää, että tietyn yliopiston opiskelijalla olisi digitaalisesti käytettävissään muidenkin yliopistojen kurssisisältöjä. Tilastotieteen ja stokastiikan verkosto hyödyttäisi myös sovellettua matematiikkaa, erityisesti stokastiikan, vakuutus- ja finanssimatematiikan sekä todennäköisyysmallinnuksen opintosuuntia.

Hankkeessa kehitetään inversio-ongelmien MOOC-kursseja Inverse Problems 1 ja 2 (MAST31401 Convolution and deconvolution, MAST31406 Tomography and regularization), joihin tuotetaan enemmän tehtäviä, jotka ovat monipuolisempia sekä pedagogisesti laadukkaampia. Lisäksi toteutetaan uusi MOOC-kurssi Inverse Problems 3 (Nonlinear inverse problems, suunnitteilla).

Tilastotieteen ja stokastiikan verkostossa pilottikursseina toimivat tilastotieteen pakollinen maisterikurssi Computational statistics I (MAST32001), jonka tehtävien infrastruktuuri on tarkoitus viedä virtuaaliselle TestMyCode (TMC) Python-alustalle. Vastaavalla tavalla kurssien Time series I ja II (MAST32007, MAST32008) infrastruktuuri viedään virtuaaliselle TMC:n R-ohjelmointi-alustalle. Tilastotieen ja stokastiikan pilottikurssina toimii myös Spatial Modeling and Bayesian Inference –kurssi (MAST32005).

Automaattisesti tarkistettavat tehtävät antavat opiskelijoille välitöntä palautetta. Opiskelijoita kerätään eri tavoin jatkuvasti anonyymiä opiskelijapalautetta, jota käytetään kurssien ja järjestelmien jatkuvaan kehittämiseen. Opiskelijat toimivat tehtävien ja järjestelmien luonnollisina betatestaajina. Automaattiset järjestelmät mahdollistavat myös opiskelijoiden jatkuvan formatiivisen arvioinnin.