Työpaketin vetäjät: professori Riikka Korja (TY), professori Elina Mainela-Arnold (TY) ja apulaisprofessori Tuire Koponen (JY)

Lapsen oppimisen ja mielenterveyden taustalla vaikuttavat lapsen yksilölliset kehityspolut ja kasvuympäristöön liittyvät tekijät raskausajasta lähtien. Mielenterveys ja oppimisen valmiudet kytkeytyvät usein toisiinsa. Tässä teemassa tutkimme, miten lasten erilaiset kehitykselliset tekijät vaikuttavat heidän oppimiseensa, mielenterveyteensä ja toimintakykyynsä vauvavaiheesta lähtien nuoruusikään asti.

Olemme kiinnostuneita erityisesti lapsen itsesäätelyn, kielen, sosiaalisten ja tunne-elämän tekijöiden yksilöllisistä kehityspoluista. Tutkimme lapsen kehitystä suhteessa hänen tärkeimpiin kasvuympäristöihinsä, joita ovat perhe, päivähoito, koulu, kaverisuhteet ja digitaalinen ympäristö.

Tämän teeman alla tehtävä monitieteinen tutkimus auttaa meitä tunnistamaan kehityksen varhaisia suojaavia ja haavoittavia tekijöitä. Tieto auttaa meitä kehittämään entistä paremmin kohdennettuja ja oikein ajoitettuja ennaltaehkäisyn, tuen ja/tai hoidon menetelmiä lasten mielenterveyden ja oppimisen vaikeuksiin.’’

Lisää: Tämä tutkimus on osa FinnBrainin syntymäkohorttitutkimusta: https://sites.utu.fi/finnbrain/

Työpaketin vetäjät: professori Paavo Leppänen (JY), apulaisprofessori Tuija Aro (JY) ja apulaisprofessori Tuire Koponen (JY)

Lasten oppimiseen liittyvät ongelmat päällekkäistyvät usein kehityksen myötä psykososiaalisten ongelmien kanssa. Emme kuitenkaan tiedä, minkälaiset tekijät altistavat tälle päällekkäistymiselle ja mitkä siltä suojaavat siltä. Tutkimme tähän kehitykseen vaikuttavia tekijöitä ja näiden välisiä vuorovaikutussuhteita. Selvitämme, miksi oppimisen ongelmat ovat riski myöhemmälle sosiaaliselle ja psyykkiselle hyvinvoinnille sekä miten riskitekijöiden ja ongelmien kasautuminen altistaa epäsuotuisalle kehitykselle. Selvitämme myös, mitkä tekijät suojaavat tai edistävät kehitystä ja oppimista.

Seuraamme koululaisia laajassa seurantatutkimuksessa ensimmäiseltä luokalta viidenteen luokkaan asti. Tarkastelemme tiedonkäsittelytaitoja (mm. havaitseminen, muistaminen ja tarkkavaisuus) ja aivotoimintaan liittyviä prosesseja sekä tunteiden säätelyä, motivaatiota ja koulu-, perhe-, kaveri- ja digitaalista ympäristöä. Tutkimuksemme tuottaa tietoa kasvatuksen ja opetuksen käytäntöjen sekä tehokkaiden tukimuotojen kehittämiseen.

Lisätietoa tutkimuksesta

Työpaketin vetäjät: professori Mikko Aro (JY) ja professori Hannu Savolainen (UEF)

Yksilölliset erot oppimisen ja koulunkäynnin tukikeinoista hyötymisessä ovat suuria. Emme kuitenkaan tiedä riittävästi siitä, miksi toiset hyötyvät oppimiseen annetusta tuesta enemmän ja toiset vähemmän. Millainen merkitys motivaatiolla, oppimiseen liittyvillä tunteilla ja kokemuksilla, hyvinvoinnilla, tiedonkäsittelytaidoilla sekä esimerkiksi kouluun ja perheeseen liittyvillä tekijöillä on tuesta hyötymisessä?

Toteutamme matematiikkaan, lukemiseen ja luokan työrauhaan kohdentuvia interventiotutkimuksia yhteistyössä koulujen kanssa. Tutkimme erityisesti sitä, mitkä tekijät selittävät näistä tukitoimista hyötymistä. Tavoitteena on tutkimuksista kertyvän tiedon pohjalta kehittää uudenlaisia ja yksilöllisempiä tukitoimia, jotta kaikki oppilaat saisivat tarvitsemaansa tukea oppimiseen.

Tukea lukemiseen -tutkimus

Työpaketin vetäjät: professori Raija Hämäläinen (JY), professori Noona Kiuru (JY) ja erikoistutkija Saara Nolvi (TY)

Yhteiskunnalliset muutokset vaikuttavat aina myös lasten kasvuympäristöön. Tarvitsemme lisää tietoa siitä, miten erilaiset lapsen arjen ympäristöt, kuten koulu-, perhe-, kaveri- ja digitaalinen ympäristö, tukevat lapsen hyvinvointia tai altistavat oppimisen ongelmille. Tässä teemassa tarkastelemme erilaisten ympäristötekijöiden vaikutuksia tähän kehitykseen sekä näiden merkitystä tuesta hyötymisessä. Tarkastelemme perheen, lapsen vertaissuhteiden, kouluympäristön sekä digitaalisten ympäristöjen roolia oppimisessa ja hyvinvoinnissa. Olemme erityisen kiinnostuneita siitä, minkälaiset lapsen yksilölliset tekijät muovaavat ympäristöjen vaikutuksia hänen oppimiseensa ja hyvinvointiinsa.

Työpaketin vetäjät: tutkimuspäällikkö Jetro Tuulari (TU), professori Jarmo Hämäläinen (JY) ja apulaisprofessori Piia Astikainen (JY)

Aivojen kuvantaminen toimii ikkunana oppimiseen ja sen ongelmiin liittyvien tiedonkäsittelyprosessien ymmärtämiseen. Tutkimme sosioemotionaalisten ja tiedonkäsittelytaitojen yhteyksiä aivojen toimintaan kouluiässä. Olemme kiinnostuneita erityisesti lukemiseen, laskutaitoon ja tarkkaavaisuuteen liittyvistä aivojen ja käyttäytymisen prosesseista ja siitä, miten taitojen kehittyminen ja aivojen toiminnalliset muutokset liittyvät toisiinsa.

Käytämme nykyaikaisia aivotutkimustekniikoita. Mittaamme aivojen sähköistä toimintaa EEG:llä, joka mittaa aivosähkökäyrää (elektroenkefalografia) ja myös MEG:llä, joka mittaa aivojen magneettikäyrää (magnetoenkefalografia). Aivosähkökäyrää mitataan pään pinnalle asetettavilla sensoreilla. EEG on harmiton ja turvallinen aivokuvantamislaite. Sen avulla saamme tarkasti tietää mitä milläkin ajan hetkellä aivoissamme tapahtuu, kun käsittelemme tietoa. Mittaamme myös autonomisen hermoston toimintaa (esim. sydämen sykettä). Osissa tehtävistä mittaamme myös katseenseurantaa ja silmänliikkeitä tehtäväsuorituksen aikana silmänliikekameralla, jotta voimme analysoida tehtävän kannalta merkittäviä katseen suuntaamiseen liittyviä vaiheita. Usein näitä eri tekniikoita yhdistetään parhaiden tulosten varmistamiseksi. Tavoitteemme on kehittää uusia aivojen ja autonomisen hermoston mittauksia huippututkimusyksikön aiheiden tutkimiseksi ja luoda parempaa ymmärrystä oppimisen, oppimisen vaikeuksien ja niihin liittyviin sosioemotionaalisten ongelmien mekanismeista.

Pieni karhu – oppivat aivot -tutkimus

Työpaketin vetäjät: professori Asko Tolvanen (JY), professori Minna Torppa (JY) ja Harri Merisaari (TY)

Metodityöryhmä tukee muiden tutkijoiden työtä, erityisesti vaativien tilastollisten menetelmien valinnassa ja käytössä, esimerkiksi monimutkaisten aineistojen yhdistämisessä ja tutkimusasetelmien rakentamisessa. Huippututkimusyksikön alkuvaiheessa tutkimme muun muassa aiempien aineistojen avulla erilaisten tilastollisten menetelmien soveltuvuutta monimutkaisiin tutkimuskysymyksiin vastaamiseen. Kehitämme menetelmiä monimutkaisten ja monitasoisten aineistojen mallintamiseen soveltaen mm. tekoälysovelluksia.