Älyä ja tekoälyä

Olemme yliopisto-opetuksessa uuden edessä. Tekoäly tekee tuloaan ja on osin sitä jo tehnytkin. Tiedekuntamme koulutuksen toimikunnan kokouksissa on useampaan kertaan kuluneenkin vuoden aikana pohdittu, miten tekoälyä kannattaisi opetuksen tukena käyttää, missä sitä ei saisi käyttää ja miten se parhaiten tukisi niin opiskelijan kuin opetushenkilökunnankin työtä. Mahdollisuudet ovat monet, toki uhatkin. Samoin edut ja haitat. Vanhan kunnon SWOT-analyysin mukaisesti.

Vastikään pohdimme, voiko opinnäytetyön kieliasu olla enää arvostelukriteeri, kun on mahdollista viimeistellä kieliasu tekoälyllä. Osa näkee, että ei voi, kun viimeistelyä ei ole tehty itse. Osa puolestaan näkee, että kyseessä on nykyaikaisen teknologian relevantti käyttö. Onhan kirjoituskoneesta siirrytty pöytätietokoneen kautta läppäriin ja hevospelistä autoon. Saman tyyppisiä kysymyksiä joudumme miettimään ja pohtimaan jatkossakin monenlaisista näkökulmista. Toisaalta tekoälyä ei voi enää välttää. Esimerkiksi PowerPoint-esitystä tehdessä tekoäly esittelee omia ehdotuksiaan tuon tuosta.

Olen oma-aloitteisesti käyttänyt tekoälyä vasta muutaman kerran ja toistaiseksi lopulta päätynyt omaan älyyn. Ehkä en osannut muotoilla tehtävänantoa riittävän tarkasti. Toisaalta kyse oli ydinosaamistani koskevista teemoista, joten olin toki varsin kriittinen tekoälyn tuotokseen. Oma polkuni tekoälyn käytössä on siis aivan alussa enkä suinkaan vielä hahmota tekoälyn moninaisia käyttökohteita. Mielenkiinnolla kuitenkin seuraan, mitä mahdollisuuksia se antaa ja olen valmiina hyppäämään kelkkaan, kunhan sen käytön periaatteet ja mahdollisuudet selkiytyvät. Ja siitä tulee alallani vähän fiksumpi.

Kysyin tätä kirjoittaessani tekoälyltä, miksi sitä kannattaisi käyttää yliopisto-opetuksessa. Tässäpä tekoälyn vastaus hieman lyhennettynä:

1. ”Personoitu oppiminen. Tekoäly voi mukauttaa oppimateriaalin ja tehtävät yksilöllisesti, mikä parantaa oppimistuloksia.
2. Tehokkuus ja resurssien säästö. Suurissa ryhmissä tekoäly voi automatisoida arviointia ja palautteen antamista, jolloin opettajille jää enemmän aikaa ohjaukseen ja tutkimukseen.
3. Oppimisanalytiikka ja ennakointi. Tekoäly voi tunnistaa opiskelijoiden oppimisen esteitä ja ennakoida keskeyttämisriskiä. Tämä tukee opiskelijoiden valmistumista ja vähentää opintojen pitkittymistä.
4. Uudet oppimiskokemukset. Simulaatiot, virtuaaliset potilastapaukset, data-analytiikan harjoitukset tai tekoälyavusteiset laboratoriot tekevät oppimisesta käytännönläheistä ja turvallista.
5. Työelämärelevanssi. Kun opiskelijat oppivat käyttämään tekoälyä vastuullisesti, he saavat kilpailuetua työmarkkinoilla.
6. Kansainvälisyys ja saavutettavuus. Tekoäly voi tarjota kielitukea, mikä helpottaa kansainvälisten opiskelijoiden integroitumista ja tukee esteettömyyttä.”

Siinäpä meille pureskeltavaa. Osa näistä on hyvinkin tuttuja pohdinnoistamme, mutta täytyy todeta, että joiltakin osin tekoälyllä on – ainakin vielä – varsin suuret luulot itsestään. Toivoa sopii, että piakkoin löydämme selvät sävelet niin itsellemme kuin opiskelijoillekin, miten hyödyntää tekoälyä tehokkaasti, mutta samalla vastuullisesti ja tasapuolisesti. Sen käytöllä on paljon mahdollisuuksia, kuten aikoinaan tietokoneella kirjoituskoneeseen verrattuna.

Ursula Schwab

Ravitsemusterapian professori, Itä-Suomen yliopisto; Vuoden Professori 2024

Lue lisää kirjoittajalta