Digitaalisten välineiden tarjoamat mahdollisuudet laajenevat vauhdilla ja herättävät samalla yhä uusia kysymyksiä. Pureuduimme näihin huhtikuussa UTUPEDA-yliopistopedagogiikan keskuksen järjestämässä tekoäly opetuksessa -iltapäivässä, joka keräsi yhteen runsain määrin yliopistomme henkilöstöä. Kuten tilaisuudessakin todettiin, pelkkä digitaalisten välineiden olemassaolo ei tee opetuksesta ja oppimisesta laadukkaampaa. Onpa kyseessä mikä tahansa digitaalinen väline, niiden oppimisen kannalta mielekäs käyttö opetuksessa edellyttää opettajilta pedagogista osaamista ja opiskelijoilta ymmärrystä omasta oppimisesta ja opiskelun tavoitteista.
Oppiminen ei rakennu tyhjän päälle, vaan tarvitsemme riittävän tietoperustan osataksemme hakea, arvioida ja soveltaa tietoa. Tekoälyiltapäivän paneelikeskustelussa todettiin, että laskimen käyttö tuskin on kovin hyödyllistä, ellei käyttäjällä ole riittävää matemaattista ymmärrystä sen käyttämiseksi. Laskutoimituksia ymmärtämättömälle laskin antaa tulokseksi sarjan numeroita merkityksettömässä järjestyksessä, kun taas taitavampi käyttäjä pystyy suorittamaan sen avulla rutiininomaisia laskutoimituksia nopeuttaen laajempaa ongelmanratkaisuprosessia. Oppimisen kannalta merkityksellistä on löytää tapoja käyttää tekoälyä oman ajattelun ja työskentelyn tukena. Pystyäksemme tukemaan opiskelijoita löytämään tällaisia tapoja, opettajien on tärkeä ottaa uusia digitaalisia välineitä itse haltuun.
Opettajilla on hyvin erilaisia tapoja käyttää tekoälyä opetuksessa. Vuoden 2024 aikana UTUPEDA-keskuksessa kerätyn tutkimusaineiston mukaan osa yliopistomme henkilöstöstä ei käytä tekoälyä vielä ollenkaan opetuksen apuna. Monet raportoivat käyttävänsä tekoälytyökaluja opetuksen suunnittelussa, ideoinnissa ja opetusmateriaalien muokkauksessa. Opettajat kertovat myös opettavansa käyttötapoja opiskelijoille ja harjoittelevansa oppimisen kannalta mielekkäitä tapoja hyödyntää tekoälyä yhdessä opiskelijoiden kanssa. Opiskelijoilta kysyttäessä heillä on hyvin samantyyppisiä pohdintoja kuin opettajillakin tekoälyn käyttöön liittyen, kuten eettisiä kysymyksiä. Huomionarvoista on myös, että opiskelijoilla on epäselvyyksiä sekä sen suhteen, mitä ei saa tehdä, että sen suhteen, mitä saa tai jopa tulisi tehdä.
Tekoälyiltapäivän kutsupuhuja vararehtori Tapio Salakoski sai yleisön innostuneesti keskustelemaan vilppikysymyksestä. Sekä opettajat että opiskelijat ovat siis huolissaan tekoälyn vilpillisen käytön vaikutuksista oppimiseen. Erilaisissa yhteyksissä on korostunut toive konkreettisemmasta määrittelystä siihen, mikä on vilpillistä käyttöä ja mikä ei. Tämän tueksi on yliopistossamme tehty ohjeita ja linjauksia. Koska tekoälyn oppimisen kannalta mielekäs käyttö on kontekstisidonnaista, konkreettisten kurssikohtaisten ohjeiden laatiminen usein kannattaa yleisempien linjausten lisäksi. Tämä vähentää opiskelijoiden epävarmuutta siitä, mihin he voivat tekoälyä käyttää ja toisaalta lisää välineitä opettajalle puuttua mahdolliseen ohjeiden vastaiseen toimintaan. Lisäksi kursseille voi lisätä tiedon siitä, mihin vilpillinen toiminta korkeakoulun ohjeiden mukaisesti johtaa.
Linjauksia ja ohjeita tarvitaan, mutta pedagogisen kehittämisen näkökulmasta on oleellista keskittää huomio laajempiin oppimiseen ja opettamiseen liittyviin kysymyksiin. Uusissa tilanteissa kohdattuja ongelmia yritetään luonnollisesti usein ratkaista muokkaamalla meille tuttuja toimintatapoja kuitenkin pitäen kiinni alkuperäisestä ideasta. Esimerkiksi tekoälyn käytön yleistymisen myötä monet opettajat ovat muokanneet aiempia esseiden tehtävänantoja soveltavampaan suuntaan tai muulla tavalla muokanneet niitä siten, että vastauksia ei olisi helppo generoida tekoälyllä. Generoitujen palautusten ongelma ei silti ole tekoälyiltapäivänkään keskusteluiden perusteella poistunut. Tästä herää kysymys, pitäisikö meidän kehittää uusia tapoja arvioida sitä, mitä perinteisesti esimerkiksi esseiden avulla olemme pyrkineet arvioimaan? Tekstin avulla on perinteisesti arvioitu oppimisprosessia. Nyt kun tekstin tuottamisen tavat ovat muuttumassa, oppimisen arvioinnin keinojenkin tulisi muuttua. Tekstin tuottamisen taitojen lisäksi opiskelijat tarvitsevat nykyään taitoja arvioida yhä kriittisemmin tekstin sisältöä ja rakennetta.
Opetuksessa käytettävät arviointimenetelmät suuntaavat voimakkaasti opiskelijoiden toimintaa. Toisin sanoen opiskelijat panostavat kursseilla siihen, mistä tietävät arvosanan annettavan. Edellisessä kappaleessa mainittujen uusien arviointimenetelmien kehittäminen ei siis millään tavalla estä esimerkiksi esseen käyttöä oppimistehtävänä. Kyse on enemmänkin siitä, annetaanko kurssin arvosana esseestä vai pystyykö opettaja käyttämään joitain muita menetelmiä sen arvioimiseksi, mitä opiskelija on oppinut opiskellessaan ja esseetä kirjoittaessaan. Esimerkiksi yhteisen tiedonrakentelun prosessin arviointi, jossa vertaiset arvioivat opiskelutovereidensa keskustelu- ja tekstintuottamisprosessia, voi suunnata opiskelutoiminnan yhteistyöhön ja aitoon vastausten etsimiseen sen sijaan, että opiskelija keskittyisi pelkästään tekstin tuottamiseen. Vaikka tässä esimerkissä käsiteltiin esseetä, sama pohdinta koskee muitakin käyttämiämme opetus- ja arviointimenetelmiä.
Tekoälyn käytön yleistymisen myötä kohtaamiemme haasteiden lisäksi olemme saaneet käyttöömme monia opetustyötä helpottavia välineitä. Tekoäly voi auttaa esimerkiksi opetusmateriaalien kehittämisessä, opetussuunnitelmien sisältöjen pohdinnassa, opetusmenetelmien monipuolistamisessa ja pedagogisen johtamisen toteuttamisessa. Tekoäly voi tulevaisuudessa esimerkiksi helpottaa monikielistä vuorovaikutusta mahdollistamalla monikielisten oppimisympäristöjen rakentamisen ja monikielisten tilaisuuksien järjestämisen helpommin.
Keskeistä korkeakoulutuksessa on edelleen tukea sisältötietojen osaamisen lisäksi opiskelijoiden ajattelutaitojen kehittymistä. Pystyäkseen ratkomaan yhteiskunnan monimutkaisia kysymyksiä tulevaisuuden työtehtävissään, valmistuneilla opiskelijoilla tulee olla taitoja etsiä, arvioida ja soveltaa tieteellistä tutkimusta päätöksenteon tukena. Tähän tarvitaan tieteellisen ajattelun taitoja, joita ovat esimerkiksi kriittinen ajattelu, kehittyneet tietokäsitykset, ymmärrys tiedontuottamisen ja tutkimusprosessin vaiheista ja menetelmistä, päättelytaidot sekä muut yleiset taidot. Tieteellisen ajattelun taitojen oppiminen ja opettaminen on siis edelleen, ellei jopa entistä vahvemmin yksi yliopisto-opintojen keskeisimpiä osaamistavoitteita.
Kirjoittajat ovat yliopistonlehtori Heidi Salmento ja professori Mari Murtonen.
Lähteet
Kukkonen, K., Salmento, H. & Murtonen M. (arvioitavana). Opiskelijoiden kokemuksia generatiivisen tekoälyn hyödyllisyydestä ja luotettavuudesta tutkimustaitojen oppimisessa.
Murtonen, M., & Salmento, H. (2019). Broadening the theory of scientific thinking for higher education. In M. Murtonen & K. Balloo (Eds.), Redefining scientific thinking for higher education: Higher-order thinking, evidence-based reasoning and research skills (pp. 3–29). Palgrave Macmillan. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-24215-2_1
Rantanen, S. & Salmento H. (kirjoitusprosessissa). Teacher Education Students’ Approaches to Gen-AI: Experienced Impacts on Learning.
Salmento, H. (2023). Teaching and Learning Scientific Thinking at Universities (Doctoral dissertation, University of Turku). Turun yliopiston julkaisuja - Annales Universitatis Turkuensis B 650 Humaniora, 50. https://urn.fi/URN:ISBN:978-951-29-9534-9.
Salmento, H., Laato, S., Murtonen, M. (kirjoitusprosessissa). Evolution of University Teachers’ Adoption of Generative AI Tools in Their Teaching Practices.
