Opinto-opas

Osaamistavoitteet

Opiskelija
- ymmärtää asiakaskokemuksen, tekoälyn, data-analytiikan ja koneoppimisen käsitteet
- tunnistaa asiakaskokemuksen ja tekoälyn välisen vuorovaikutuksen ja osaa kommunikoida dataan perustuvan asiakaskokemuksen
- osaa jalostaa dataa hyödylliseksi informaatioksi asiakaskokemuksen kehittämisessä
- ymmärtää miten tekoälyä ja koneoppimista voi hyödyntää omassa ammatissa

Toteutustapa ja opetusmenetelmät

Kurssi koostuu itseopiskelusta (27 h), kolmesta lähiopetuspäivästä (21 h), ryhmätyönä toteutettavasta projektityöstä (80 h) ja ohjatusta projektityöskentelystä (7 h). Yhteensä 135 tuntia (5 op).

Lähipäivät:
1. Luento 7h. Keskeiset konseptit

a. Ennakkomateriaalin purku
b. Omakohtaisten tekoäly ja koneoppimisratkaisujen tunnistaminen
c. Asiakaskokemuksen konsepti ja esimerkit
d. Tekoäly, koneoppiminen ja data-analytiikka konseptit ja esimerkit
e. Projektityön esittely ja ryhmäjako

2. Luento 7h. Datan hyödyntäminen asiakaskokemuksessa

a. Data-analytiikka
b. Datan lukeminen ja muuttaminen ymmärrykseksi
c. Dataan perustuva asiakaskokemus

3. Luento 7h. Projektityöt

a. Projektitöiden purku
b. Vieraileva näkökulma/yritysvierailu

Projektityö: aihe määritellään myöhemmin.
Projektityönohjaus: ryhmillä on mahdollisuus ohjattuun projektityöskentelyyn erikseen sovittavan aikataulun mukaisesti.

Ajoitus ja läsnäolo

Kurssi koostuu itseopiskelusta (27 h), kolmesta lähiopetuspäivästä (21 h), ryhmätyönä toteutettavasta projektityöstä (80 h) ja ohjatusta projektityöskentelystä (7 h). Yhteensä 135 tuntia (5 op).

Normaali läsnäolovelvollisuus.

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Kurssi koostuu itseopiskelusta (27 h), kolmesta lähiopetuspäivästä (21 h), ryhmätyönä toteutettavasta projektityöstä (80 h) ja ohjatusta projektityöskentelystä (7 h). Yhteensä 135 tuntia (5 op).

Arviointimenetelmät

Arviointi asteikko: 1–5
Kokonaisarvosana koostuu
- Ennakkotehtävän arvioinnista (1–5)
- Projektityön ryhmä- ja vertaisarvioinnista (1–5)

Arviointiasteikko

1-5