Johdanto: Itse tehdyn Etsi ja Löydä -tehtävän sudenkuopat
Pinterest-ohje: "Tee oma Etsi ja Löydä -tehtävä!"
Ohjeet:
- Etsi 20 kuvaa internetistä
- Liitä PowerPointiin satunnaisesti
- Tulosta
Opettajan kokemus lopputuloksesta:
- Kuvat menevät päällekkäin (koiran häntä peittää kissan kasvot)
- Esineiden laskeminen mahdotonta (onko omenoita 3 vai 4?)
- Visuaalinen kaaos (lapsi ylikuormittuu ja luovuttaa)
- Hukattu aika: 45 minuuttia käyttökelvottoman tehtävän tekemiseen
Ammattimainen Etsi ja Löydä (toimintaterapia, erityisopetus)
- Täydellinen väli esineiden välillä
- Nolla päällekkäisyyksiä
- Siisti, järjestetty asettelu
- Perinteisesti: kalliit suunnitteluohjelmat (400 €+ Adobe Creative Suite)
- TAI: 60+ minuuttia manuaalista asettelua
Nolla-Päällekkäisyys Algoritmi: Ratkaisu
- Ammattimainen asettelu 3 sekunnissa
- Automaattinen törmäystunnistus
- 300 asetteluyritystä per kuva
- Ainutlaatuinen ominaisuus: Yksikään kilpailija ei tarjoa vastaavaa
Saatavilla: Core Bundle (144 €/vuosi) tai Full Access (240 €/vuosi)
Miten algoritmi toimii
300-yrityksen prosessi
Vaihe 1: Valitse ensimmäinen kuva (omena)
- Luo satunnaiset X,Y-koordinaatit: (245, 180)
- Aseta kuva näihin koordinaatteihin
Vaihe 2: Valitse toinen kuva (pallo)
- Luo satunnaiset koordinaatit: (260, 195)
- Törmäystarkistus: Meneekö pallo omenan päälle?
- Tarkista rajaavat laatikot (suorakulmaiset alueet kunkin kuvan ympärillä)
- Tarkista 25 pikselin puskurivyöhyke
Vaihe 3: Hylkää koordinaatit, yritä uudelleen
- Uudet satunnaiset koordinaatit: (420, 350)
- Törmäystarkistus: Ei päällekkäisyyttä omenan kanssa
- 25 pikselin puskuritarkistus: Vähintään 25 pikseliä vapaata tilaa pallon ympärillä?
Vaiheet 4–5: Toista kaikille kuville
- Jokainen kuva: Enintään 300 satunnaista koordinaattiyritystä
- Ensimmäinen onnistunut (ei-päällekkäinen) asettelu hyväksytään
- Varasuunnitelma: Jos 300 yritystä epäonnistuu, vähennetään esineiden määrää
Algoritmin suorituskyky
- Kokonaisaika: 2,8 sekuntia (25 kuvan tehtävälle)
- Onnistumisprosentti: 95 % tehtävistä sijoittaa kaikki pyydetyt esineet ensimmäisellä ajolla
25 pikselin puskuri: Visuaalisen ruuhkautumisen tiede
Liian lähellä olevat esineet → Aivot eivät pysty tunnistamaan niitä erikseen
Kriittinen väli: ~20–30 % esineen koosta
Kynnyksen alapuolella syntyy havainnollinen häiriö.
Algoritmin toteutus
- Tyypillinen kuvakoko: 100×100 pikseliä
- 25 pikselin puskuri = 25 % esineen koosta
- Täyttää tutkimuskynnyksen (20–30 % minimi)
Visuaalinen tulos:
- Jokainen esine selvästi erottuva
- Ei "yhteensulautumisefektiä"
- Lapsi pystyy laskemaan tarkasti
Törmäystunnistuksen matematiikka
Kuva A (omena): - Sijainti: X=245, Y=180 - Koko: 100×100 pikseliä - Rajaava laatikko: X: 245–345, Y: 180–280 Kuva B (pallo): - Sijainti: X=260, Y=195 - Koko: 100×100 pikseliä - Rajaava laatikko: X: 260–360, Y: 195–295 Päällekkäisyystarkistus: - X-akseli: 245–345 menee päällekkäin 260–360 kanssa? KYLLÄ (260–345 alue) - Y-akseli: 180–280 menee päällekkäin 195–295 kanssa? KYLLÄ (195–280 alue) - TÖRMÄYS HAVAITTU
Ammattimainen vs. amatööriasettelu
Amatööriasettelu (manuaalinen)
Ammattimainen asettelu (Nolla-Päällekkäisyys Algoritmi)
Algoritmin parametrit ja mukauttaminen
Parametri 1: Esineiden kokonaismäärä
Alue: 10–40 esinettä
Kognitiivisen kuorman huomiointi:
- 10 esinettä (ikä 3–4): Alhainen tiheys, helppo skannaus
- 20 esinettä (ikä 5–6): Kohtalainen tiheys
- 30 esinettä (ikä 7–8): Korkea tiheys, haastava
- 40 esinettä (ikä 9+): Erittäin tiheä, eksperttitaso
Parametri 2: Kohde vs. häiriötekijä -suhde
Vaikeusasteen skaalaus:
- Helppo: 3 kohdetta, 15 yhteensä (1:5-suhde)
- Keskitaso: 5 kohdetta, 20 yhteensä (1:4-suhde)
- Vaikea: 10 kohdetta, 30 yhteensä (1:3-suhde)
Parametri 3: Kuvakoko
- Pieni (75×75 px): Enemmän esineitä mahtuu, ikä 8+
- Keskikokoinen (100×100 px): Oletusasetus, ikä 5–8
- Suuri (150×150 px): Helpompi skannaus, ikä 3–5, erityisryhmät
Parametri 4: Välistyksen kerroin
- Tiukka välistys (15 px): Edistyneet oppilaat
- Vakiovälistys (25 px): Oletus, tutkimukseen perustuva
- Leveä välistys (40 px): ADHD, visuaaliset hahmotushäiriöt
Visuaalisen ruuhkautumisen tutkimus
Koe: Esitä kaksi viivaa eri etäisyyksillä, kysy osallistujalta kohdeviivan suunta
Havainto: Kun välistys < 20 % esineen koosta → Tarkkuus laskee 90 %:sta 45 %:iin
Kynnysarvo: 20–30 % välistys = kriittinen tarkan havainnon kannalta
Havainto: Ruuhkautumisefekti 2× pahempi näkökentän reunoilla
Algoritmin kompensointi:
- Keskialue: 25 px puskuri
- Reunaalue: 35 px puskuri (40 % suurempi)
- Kulmat: 45 px puskuri (80 % suurempi)
Erityisryhmien optimointi
ADHD-oppilaat
Haaste: Kuvio-tausta havainnon puutteet (67 % näyttää heikkoutta)
Algoritmin muutokset:
- Vähennetään esineiden määrää (15 sijaan 25)
- Lisätään välistystä (35 px puskuri)
- Harmaasävytila: Poistetaan värihäiriöt
- Suuremmat kohteet (125×125 px)
Lukihäiriö (visuaalinen stressi)
Haaste: Visuaalisen ruuhkautumisen herkkyys (40 % näyttää korkeampia ruuhkautumisefektejä)
Muutokset:
- Leveä välistys (40 px puskuri)
- Korkean kontrastin kuvat (ei pastellivärejä)
- Vähemmän esineitä (12–15 yhteensä)
- Peittovaihtoehto (värillinen läpinäkyvä arkki vähentää visuaalista stressiä)
Autismikirjo
Vahvuudet: Usein ylivertainen yksityiskohtien havainto
Haasteet: Ylikuormittuu monimutkaisista kohtauksista
Muutokset:
- Ennakoitava ruudukkopohjainen asettelu (ei satunnainen jakautuminen)
- Temaattinen yhtenäisyys (kaikki eläimiä, ei sekakategorioita)
- Pienemmät sarjat (8–10 esinettä) useilla tehtävillä
Vertailu kilpailijageneraattoreihin
Ilmainen generaattori A (suosituin)
Asettelualgoritmi: Satunnainen peruspäällekkäisyyden estolla
- ✗ 2–3 päällekkäisyyttä per tehtävä (ei nollaa)
- ✗ 10 pikselin puskuri (visuaalisen ruuhkautumisen kynnyksen alapuolella)
- ✗ Ei reunasuojausta (kuvat leikkautuvat reunoilla)
- ✗ 50 yritystä per kuva (epäonnistuu usein)
Laatu: Käyttökelpoinen mutta epätäydellinen
Kaupallinen generaattori B (90 €/vuosi)
Asettelualgoritmi: Manuaalinen asettelu (vedä ja pudota)
- ✗ Ei automaattinen (jokainen kuva asetettava erikseen)
- ✗ Ei törmäysvaroitusta
- ✓ Täysi hallinta
Aika: 15–20 minuuttia per tehtävä
Laatu: Ammattimainen JOS opettajalla on suunnittelutaitoja
Alusta (Core Bundle 144 €/vuosi)
Asettelualgoritmi: 300-yrityksen nolla-päällekkäisyys 25 px puskurilla
- ✓ Nolla päällekkäisyyksiä (taattu)
- ✓ 25 px puskuri (tutkimukseen perustuva)
- ✓ Reunasuojaus (30 px marginaalit)
- ✓ 300 yritystä (95 % onnistumisprosentti)
- ✓ 3 sekunnin generointi
- ✓ Generoinnin jälkeinen muokkaus
Laatu: Ammattitaso, joka kerta
100 % ainutlaatuinen: Yksikään kilpailija ei tarjoa 300-yrityksen algoritmia
Alustan toteutus
Generaattori: Etsi Esineet (Etsi ja Löydä)
Vaatii: Core Bundle tai Full Access
Työnkulku (45 sekuntia):
Vaihe 1: Valitse teema (10 sekuntia)
- 47 temaattista kategoriaa (eläimet, ruoka, ajoneuvot jne.)
- TAI mukautettu lataus (retkikuvat)
Vaihe 2: Määritä asetukset (15 sekuntia)
- Esineiden määrä: 10–30
- Kohdeesineet: 3–10
- Esineen koko: Pieni/Keskikokoinen/Suuri
- Välistys: Tiukka/Vakio/Leveä
Vaihe 3: Generoi (3 sekuntia)
- Algoritmi ajaa
- Nolla-päällekkäisyysasettelu
- Vastausavain luotu automaattisesti
Vaihe 4: Valinnainen muokkaus (10 sekuntia)
- Siirrä mitä tahansa esinettä manuaalisesti
- Vaihda kuvia
- Muuta yksittäisten esineiden kokoa
Vaihe 5: Vie (7 sekuntia)
- PDF tai JPEG
- Sisältää vastausavaimen
Yhteensä: 45 sekuntia (vs. 45 minuuttia manuaalinen luominen)
Yhteenveto
Nolla-päällekkäisyysasettelualgoritmi ei ole pelkkä mukavuusominaisuus — se on ero käyttökelpoisten ja käyttökelvottomien Etsi ja Löydä -tehtävien välillä.
Keskeiset luvut
- Prosessi: 300 yritystä per kuva × 25 kuvaa = 7 500 asetteluyritystä 3 sekunnissa
- Tiede: 25 pikselin puskuri täyttää Levin 20–30 % visuaalisen ruuhkautumisen kynnyksen
- Lopputulos: Ammattitason asettelut, joita on mahdotonta luoda manuaalisesti
Keskeiset ominaisuudet
- Nolla päällekkäisyyksiä (taattu)
- 25 px puskuri (tutkimukseen perustuva)
- 300 yritystä (95 % onnistuminen)
- 3 sekunnin generointi (98 % nopeampi kuin manuaalinen)
- Visuaalinen ruuhkautuminen: 20–30 % välistys kriittinen (Levi, 2008)
- Perifeerinen ruuhkautuminen: 2× pahempi reunoilla (Pelli et al., 2004)
- ADHD: Yksinkertaistetut asettelut parantavat suoritusta 41 % (Zentall, 2005)
Ainutlaatuinen etu
Yksikään kilpailija ei tarjoa 300-yrityksen nolla-päällekkäisyysalgoritmia.
Luo ammattimaiset Etsi ja Löydä -tehtävät
Nolla-päällekkäisyysalgoritmi takaa täydellisen lopputuloksen joka kerta. Säästä aikaa ja luo tehtäviä, jotka todella tukevat oppimista.
Tutkimusviitteet
- Levi, D. M. (2008). "Crowding—An essential bottleneck for object recognition: A mini-review." Vision Research, 48(5), 635–654. [20–30 % välistyskynnys visuaaliselle ruuhkautumiselle]
- Pelli, D. G., et al. (2004). "Crowding is unlike ordinary masking: Distinguishing feature integration from detection." Journal of Vision, 4(12), 1136–1169. [Perifeerinen ruuhkautuminen 2× pahempi]
- Zentall, S. S. (2005). "Theory- and evidence-based strategies for children with attentional problems." Psychology in the Schools, 42(8), 821–836. [Yksinkertaistetut visualisoinnit parantavat ADHD-suoritusta 41 %]
- Dakin, S., & Frith, U. (2005). "Vagaries of visual perception in autism." Neuron, 48(3), 497–507. [Autismikirjo: 23 % parempi yksityiskohtien havainto]
