Mo!

Kuudes ja toiseksi viimeinen kurssikerta alkoi vajaan tunnin happihyppelyllä kampuksen lähimaastossa. Jakauduimme opiskelijoina ryhmiin, ja lähdimme itse keräämään paikkatietoa Epicollect5-sovelluksen avulla.  Sovellukseen oli valmiiksi luotu kurssiryhmän yhteinen projekti, joka koostui valmiiksi laadituista kysymyksistä, joihin meidän tuli vastata jokaisen kohteen lisäämisen yhteydessä.

Kysymyksissä me osallistujat arvioimme itse valitsemiemme kohteiden ominaisuuksia asteikolla 1—5, esimerkiksi niiden visuaalista miellyttävyyttä, koettua turvallisuutta ja opiskeluun houkuttelevuutta. Ohjeena oli arvioida viisi eri paikkaa, mutta itse innostuin keräämän tiedot jopa kymmenestä!

Palattuamme GIS-luokkaan opimme, miten QGIS:sillä interpoloidaan. Ensin kaikki opiskelijoiden keräämät vastaukset kerättiin yhteen, jonka jälkeen niiden data yhdistettiin Helsingin kartalle. Itse päätin visualisoida alueita, joita ihmiset aktiivisimmin käyttävät opiskelijoiden arvion mukaan. Kuvassa 1 ne näkyvät kaikista tummimmalla sävyillä: eniten aikaa ihmiset viettivät Kumpulan kampuksen ja sen bussipysäkin, Kumpulanlaakson viheralueiden, sekä Arabian kauppakeskuksen läheisyydessä. Tuloksiin on varmasti vaikuttanut se, että tiedot kerättiin talvisena aamupäivänä.

Epicollect5-sovelluksen käyttö ja kerätyn datan hyödyntäminen tuntui varsin yksinkertaiselta. Siksi ajattelenkin, että sovulluksen avulla voitaisiin helposti opettaa esimerkiksi jo yläkoululaisille tai lukiolaisille paikkatiedon keruuta.

Hasardivaroitus

Opettamisesta puheen ollen, viikon itsenäistehtävä oli juurikin luoda QGIS:sillä sellaisia teemakarttoja, joita voisimme itse käyttää opetusaineistona. Tein yhteensä kolme karttaa, jotka kuvaavat erilaisten hasardien sijoittumista maapallolla. Koin tehtävän mielekkääksi, koska karttojen laatiminen oli vapaaluontoista: aluetta sai rajata haluamallaan tavalla ja hasardiaineistoja käyttää juuri niin, kuin itse halusi. Alla tuottamani kolme karttaa.

Päätin rajata aineistoa seuraavasti: etsin jokaisesta viime vuosisadalla sattuneesta onnettomuudesta vain uhrimääräisesti merkittävät, eli sellaiset, joissa kuolonuhreja oli yli sata.

Laatimiani karttoja voi tietenkin käyttää luonnonkatastrofeista opettamisessa, mutta löytyy niistä muitakin kiinnostavia seikkoja. Esimerkiksi kuvan 2 karttaa voisi käyttää esimerkkinä siitä, miten data voi vääristyä kartalla: koko valtava Venäjä on samassa kategoriassa paljon maanjäristysalttiimpien maiden kanssa, vaikka siellä sattui tarkasteluaikana vain yksi yhtä vakava maanjäristys, sekin kaukausella Sahalinin saarella Kaukoidässä. Kuvasta 3 voisi kysyä, miksi koillisessa Etelä-Amerikassa näkyy korostettu maa-alue, vaikkea siellä ole sattunut merkittävää purkausta, ja näin opettaa Ranskan merentakaisista alueista, kuten hieman ylempänä näkyvästä Antillien Martiniquesta, joka on värityksen aiheuttaja. Kuvan 4 ohessa mainittaisiin katastrofaalisesta tapaninpäivän tsunamista 2004, vaikkei sitä itse kartalla näykkään. Tärkeintä olisi auttaa oppilaita ymmärtämään, että kaikkien kolmen ilmiön kasaantuminen juuri näille alueille johtuu lähes yksinomaan laattatektoniikasta (National Geographic, 2024).

Lopuksi havainnoin, että karttojen visuaalista ilmettä olisi voinut kohentaa, sekä dataa käyttää huomattavasti monipuolisemmin. Esimerkiksi Heikki Säntti (2024) on tuonut litosfäärilaattojen rajat esiin, joka avittaa hahmottamaan niiden syy-yhteyttä hasardeihin.

Ensi kertaan!
—Usko

Lähteet

National Geographic. (2024). Plate Boundaries. https://education.nationalgeographic.org/resource/plate-boundaries/

Säntti, H. (20.2.2024). Kuudes kurssikerta. HEIGGI’S BLOG. https://blogs.helsinki.fi/hksantti/2024/02/20/kuudes-kurssikerta/