Voisi luulla, että tekoäly on luku- ja kirjoitustaidottoman suurin ystävä. Niin tavallaan onkin, sillä hakeehan generatiivinen tekoäly nopeasti vastauksen lähes mihin tahansa kysymykseen sekä luo pyynnöstä vaikka kokonaisen artikkelin.
Samaan aikaan juuri tässä piilee yksi tekoälyn suurimmista haasteista: jos totumme kysymään asioita tekoälysovelluksilta sen sijaan, että hakisimme tietoa itse ja arvioisimme löytämäämme tietoa kriittisesti, saatamme näivettää lukutaitomme. Sama koskee erilaisten tekstien tuottamista ja kirjoitustaitoa.
Sanomattakin on selvää, että jos tekoälysovelluksia tottuu käyttämään tiedonhaussa ja tekstien tuottamisessa jo peruskouluvaiheessa, voivat kehittyneet luku- ja kirjoitustaidot jäädä alun perinkin oppimatta.
Tekoäly voi heikentää lasten ja nuorten lukutaitoa entisestään
Kun jokin uusi teknologia kehittyy siihen pisteeseen, että sen käyttö yleistyy nopeasti, ottavat lapset ja nuoret sen muiden joukossa käyttöön. Siksi voidaan odottaa, että he omaksuvat pian myös tekoälysovellusten käytön. Jo tällä hetkellä monissa nuorten suosimissa sovelluksissa on tekoälyominaisuuksia. Esimerkiksi Snapchat-pikaviestisovelluksessa oli ensimmäisten joukossa OpenAI-yrityksen ChatGPT:hen perustuva tekoälykaveri.
Tekoälysovellusten suosio perustuu osaltaan helppokäyttöisyyteen. Niiden käytön aloittaminen on niin yksinkertaista, että lapsikin sen taitaa. Tämän takia voisi luulla, että lapset ja nuoret ovat taitavia tekoälysovellusten käyttäjiä, ja että he pystyisivät huomioimaan sekä välttämään tekoälysovelluksiin liittyviä ongelmia. Tällainen luulo ei kuitenkaan kestä lähempää arviointia.
Valitettavasti minkään teknologian runsas käyttö ei takaa, että käyttäjä huomaisi taitavasti siihen liittyviä ongelmia. Pikemminkin hänen voi odottaa tottuvan mahdollisiin ongelmiin, ikään kuin hyväksyvän ne ja tulevan niille sokeaksi.
Uudet ilmiöt kiinnostavat nuoria luonnostaan, ja houkutus helpottavien työkalujen käyttöön lienee selvä. Lapset ja nuoret tarvitsevat kuitenkin apua siihen, miten ja milloin tekoälysovelluksia kannattaa käyttää, sekä miten arvioida niiden antamia vastauksia. On täysin eri asia kysyä generatiiviselta tekoälyltä vastauksia kysymyksiin kuin hakea itse tietoa eri lähteistä ja arvioida sitä kriittisesti. Tekoälysovellukset ovat omiaan vähentämään lukemista ja eri lähteiden vertailua.
Vasta-argumenttina joku voisi esittää, että tekoälysovellusten ansiosta niiden käyttäjät lukevat aiempaa enemmän, sillä antavathan sovellukset vastauksena tekstiä. Tiedonhaun näkökulmasta näin ei kuitenkaan ole, sillä tavallisesti haemme tietoa eri lähteistä – tai ainakin meidän pitäisi tehdä niin – ja rakennamme käsityksemme luotettavina pitämiemme tekstien pohjalta sen sijaan, että saisimme ns. valmiiksi pureskellun synteesin sovellukselta. Generatiivisten tekoälysovellusten ominaisuuksiin suorastaan kuuluu valtavan lähdetietomassan tiivistäminen käyttäjälle mukavan lyhyeksi tulokseksi.
On perusteltua odottaa, että tekoälysovellusten yleistyminen vähentää lasten ja nuorten lukemista entisestään. Luetaanko edes tekoälyn antamia vastauksia pian enää kriittisesti?
ChatGPT ja Kalle Päätalon vaimot
Otetaan esimerkki. Kirjailija Kalle Päätalo on henkilö, jonka ChatGPT-tekoälyn voi odottaa tuntevan hyvin – onhan hänestä runsaasti tietoa lukemattomilla nettisivustoilla. Samalla hän on kirjailija, jota voidaan odottaa käsiteltävän esimerkiksi lukion äidinkielen opetuksessa.
Syksyllä 2023 törmäsin Kalle Päätalon vaimoja koskevaan kysymykseen uudessa Bluesky-somepalvelussa. Eräs keskustelija toi esiin, että hän oli kysynyt ChatGPT:ltä, keiden kanssa Päätalo oli ollut naimisissa. Kysyin itse ChatGPT:ltä kokeeksi samaa ja sain oheisen vastauksen.
Vastaus on ensilukemalta täysin uskottava. Kalle Päätalon vaimojen nimet ja avioliittojen vuosiluvut ovat yksityiskohtia, joissa olevia virheitä ei voi huomata muuten kuin tarkistamalla ne jostain muusta lähteestä. Siksi ChatGPT:n käyttäjät ovat hyvin alttiita tämän kaltaisille virheille.
Tarkistin, mitä Päätaloa käsittelevä Wikipedia-artikkeli[i] aiheesta sanoo. Sen mukaan ChatGPT:n vastaus on täysin väärin. Wikipedian mukaan Päätalo avioitui Helvi Ojalan (Päätalon teoksissa nimeltään Laina Puronen) kanssa 28.5.1944 ja Elli Helena (Leena) Janakan kanssa 14.9.1955. Wikipedia-artikkelissa ei ollut yksityiskohtaisia lähteitä näille tiedoille, mutta nimien oikeellisuus oli helppo tarkistaa hakemalla lisätietoa muista lähteistä.
Pyysin ChatGPT:tä tarkistamaan vastauksensa neljästi. Joka kerralla sekä vaimojen nimet että vuosiluvut olivat väärin. Vain avioliittojen lukumäärä ja Päätalon kuolinvuosi osuivat oikeaan. Lopulta ChatGPT luovutti ja pyysi tarkistamaan tiedot luotettavista lähteistä. Tätä neuvoa voi pitää hyvänä.
Bluesky-somepalvelussa keskustelu Kalle Päätalosta jatkui edelleen niin, että eräs toinen keskustelija kertoi saaneensa ChatGPT:ltä oikean vastauksen käyttämällä palvelun maksullista Plus-palvelua. Plus-palvelussa ChatGPT:tä voi pyytää tarkistamaan tiedot internetistä.
Ajatus siitä, että tekoälyä tulee pyytää erikseen tarkistamaan antamansa tiedot, tuo hyvin esiin generatiiviseen tekoälyyn liittyviä ongelmia. Voidaanko tekoälyä ylipäätään käyttää jonkin asian tarkistamiseen?
Toiseksi voidaan kysyä, oliko ChatGPT alun perinkään järkevä työkalu Kalle Päätalon vaimojen tietojen hakuun. Tarkalleen ottaen ChatGPT on laajaan kielimalliin pohjautuva keskustelubotti, joka tuottaa kehotteeseen todennäköisesti liittyvän tekstivastauksen. Se ei siis ole hakukone, joten tässä tapauksessa se oli väärä työkalu tiedonhakuun. Tämä selittää sen, miksi ChatGPT tekee virheitä, mutta osaa samalla olla ystävällinen ja tarjota yleispäteviä neuvoja.
Varmimmin oikean tiedon olisi löytänyt käyttämällä netin hakukoneita tai aiheeseen sopivaa lähdeteosta. Syy, miksi joku käyttäisi tällaiseen tiedonhakuun ChatGPT:tä voisi olla tottumus saada siltä nopeasti vastauksia sen sijaan, että näkisi itse tiedonhaun vaivan. Tässä tapauksessa ChatGPT:n käyttö johti kuitenkin vääriin tietoihin ja lisävaivaan tietojen tarkistamisessa.
Tekoälytyökalut voivat olla hyödyllisiä myös tiedonhaussa, mutta silloin tulee käyttää nimenomaan hakukoneeksi tarkoitettua sovellusta. Sellainen on esimerkiksi Microsoftin Bing-hakukoneeseen liitetty Bing Chat. Se olisi tässä tapauksessa osannut kertoa toisen Kalle Päätalon vaimon nimen oikein sekä tarjonnut verkkolähteitä tiedon tarkistamiseen.
Tekeekö generatiivinen tekoäly meistä kaikista huijareita?
Opetuksen ja teknologian trendejä luotaava tuorein Educause Horizon -raportti[ii] nostaa suomalaisestakin tekoälykeskustelusta tutut teemat esiin. Kehittyneet generatiiviset ja ennustavat tekoälymallit ovat teknologia, jolla tulee olemaan lyhyellä ja pitkällä aikavälillä merkittäviä muutoksia niin opiskeluun, työelämään kuin yhteiskunnalliseen osallistumiseenkin.
ChatGPT:n ja muiden generatiivisten tekoälysovellusten odotetaan Educausen raportin mukaan johtavan siihen, että opiskelijat laittavat koneen tekemään tehtävät puolestaan. Oppija voi esimerkiksi pyytää tekoälyä kirjoittamaan esseen tai ratkaisemaan oppikirjasta valokuvatut tehtävät puolestaan. Tähän pystyvät sovellukset ovat jo nyt joko ilmaisia tai hyvin edullisia.
Tehtävissä huijaamisen paljastamiseen kehitetään luonnollisesti jo nyt uusia ohjelmia opettajien avuksi. Kyse on eri tekoälysovellusten kehittäjien välisestä kilpajuoksusta, joka ei kuitenkaan ratkaise varsinaista ongelmaa.
Tällä hetkellä generatiiviset tekoälysovellukset tekevät vielä kohtalaisen helposti tunnistettavaa tekstiä, mutta hyvin pian tilanne muuttuu. Sen jälkeen tekoälyn tuottaman tekstin erottaminen ihmisen tuottamasta tekstistä on käytännössä mahdotonta. On odotettavissa, että kielimallit oppivat tekemään myös inhimilliseltä näyttäviä virheitä tai simuloimaan tietyn tyyppistä kirjoittajaa niin pyydettäessä.
Houkutus tekoälysovellusten käyttöön tekstien kirjoittamisessa ei koske vain koululaisia ja opiskelijoita. Generatiivista tekoälyä käytetään jo esimerkiksi somejulkaisujen, työhakemusten, myyntikirjeiden, konferenssiesitysten, uutistekstien, disinformaation, runojen ja laulusanoitusten generoimiseen.
Vaikka tekoälysovellusten tuottama teksti näyttäisi uskottavalta, siinä piilee vaaransa. Ensinnäkin se, että osaamme pyytää tekoälyä kirjoittamaan tietystä aiheesta, ei opeta meille itse aiheesta välttämättä mitään. Neuroverkkoihin tallentuneet eri sanojen väliset yhteydet eivät siirry ilman oppimista omaan muistiimme – saati, että ymmärtäisimme, miten ja miksi asiat liittyvät toisiinsa.
Educausen raportti tuo esiin korkeakoulutasolla asti opettajilla olevan huolen, että opiskelijat luottavat liikaa tekoälyn antamiin vastauksiin. Tekoälyn käytössä on huomioitava niiden rajoitukset ja eettiset vaikutukset, jotka liittyvät esimerkiksi tekoälyn antamien vastausten vinoumiin. Ilman näiden huomiointia tekoälytyökalujen käyttö voi altistaa väärien tietojen omaksumiseen ja tekoälyn epäasialliseen käyttöön.
Taito osata kirjoittaa hyviä prompteja eli kehotteita tekoälylle ei korvaa jonkin asiakokonaisuuden syvällistä ymmärtämistä tai johonkin ammattiin liittyvää niin sanottua hiljaista tietoa. Tämä tulee tekoälysovellusten käyttäjille vastaan viimeistään silloin, kun tekoälyltä kysytään asiaa, johon se ei yksinkertaisesti osaa vastata. Generatiivinen tekoäly osaa kertoa asiasta kuin asiasta yleistiedot, mutta jos siltä kysyy esimerkiksi jonkin ammattialan sisäiseen sanastoon kuuluvan käsitteen merkitystä, jää vastaus todennäköisesti saamatta tai se on auttamattoman puutteellinen.
Esimerkiksi lyhenne KÄTS (joka tulee sanoista kirjain, äänne, tavu, sana) lienee tuttu jokaiselle peruskoulun alaluokkien opettajille, mutta ChatGPT:ltä siitä on turha kysyä. Sovellus sentään osaa antaa neuvon, mistä hakea aiheesta tietoa.
Tottuminen tekstin tuottamiseen tekoälymallien avulla voi korvata toisen paljon tärkeämmän taidon: oman kirjoitustaidon. Ilman sujuvaa kykyä ilmasta ajatuksiamme tekstimuodossa, emme pysty osallistumaan moniin arkipäiväisiin viestintä- ja yhteistyötilanteisiin, jotka tapahtuvat teknologian välityksellä. Kirjoitustaidon aktiivinen käyttäminen on yhteydessä muihinkin ajattelun taitoihin. Jos emme pysty ilmaisemaan kielellisesti, miten ymmärrämme asioita, emme itse asiassa ymmärrä niitä kovin syvällisesti.
Lukutaidon merkitys korostuu tekoälyn aikakautena
Lyhyellä aikavälillä on odotettavissa, että kokonaan tekoälyllä tai sen avulla tuotettujen tekstien määrä kasvaa varsinkin netti- ja sosiaalisen median palveluissa räjähdysmäisesti. Tekstien lisäksi koneoppimismallien avulla tuotetaan kuvia ja videoita. Tekoälyn avulla tuotettuja sisältöjä käytetään niin tavanomaisissa ja kaupallisissa somesisällöissä kuin tarkoituksella tehdyssä disinformaatiossa.
Jo ennen nykyistä tekoälybuumia suomalaisnuorten lukutaidon on todettu PISA-tutkimuksissa heikentyneen.[iii] Vuoden 2022 PISA-tulosten mukaan suomalaisnuorten lukutaito oli edelleen laskenut jyrkästi.[iv] Lukutaidon heikentyminen näyttää olevan yhteydessä kirjojen lukemisen vähenemiseen, joka on yhteydessä siihen, että vapaa-ajasta yhä suuremman osan vie sosiaalisen median käyttö ja muu ruutuaika. Somessa kyllä luetaan, mutta tekstit ovat aiempaa lyhyempiä.[v]
Somepalvelujen käytön lisääntyminen ja lukutaidon heikentyminen muodostavat viheliäisen ja vaikeasti ratkaistavan ongelman: jos käytämme yhä enemmän aikaamme sosiaalisen median sisältöjen parissa, luku- ja tiedonhakutaitomme heikkenee, vaikka juuri somessa tarvitsisimme timanttisen terävää lukutaitoa.
Diginatiivi-käsitteellä viitataan nuoriin, jotka ovat viettäneet koko elinaikansa nykyisen tieto- ja viestintätekniikan ympäröiminä. Valitettavasti runsas somepalvelujen käyttö ei näytä takaavan diginatiiveille edes sosiaalisen median keskustelujen ja niissä esitettyjen väitteiden luetun ymmärtämistä. Tämä käy ilmi Kansallisen koulutuksen arviointikeskuksen eli KARVIn tutkimuksesta, jossa selvitettiin peruskoulun yhdeksäsluokkalaisten kirjoitus- ja lukutaitoja.[vi]
KARVIn raportin mukaan keskustelumuotoisen nettitekstin argumentin ja perustelujen ymmärtäminen oli haasteellista jopa neljäsosalle 9.-luokkalaisista, vaikka kyse oli heille tutusta tekstimaailmasta. Suurella osalla nuorista oli siten merkittäviä puutteita ymmärtää heille tavallisten lyhyiden sometekstien sisältämiä väitteitä. On sanomattakin selvää, että jos väitteitä ja niiden perusteluja ei ymmärretä, ei niitä myöskään pystytä arvioimaan kriittisesti. Raportti huomauttaa, että mediatekstien lukeminen on yhteiskunnallisen keskustelun ja kaupallisen vaikuttamisen näkökulmasta tärkeä kansalaistaito.
Useat nuorten käyttämät sosiaalisen median palvelut sisältävät runsaasti kaupallisessa tarkoituksessa tehtyä sisältöä. Näin on esimerkiksi Instagramissa ja YouTubessa. Disinformaation eli tarkoituksella levitetyn virheellisen informaation määrä on merkittävä niin X:ssä (ent. Twitter), Facebookissa, Instagramissa kuin TikTokissakin.[vii]
Kriittistä lukutaitoa tutkivan Critical-ryhmän tutkimusten mukaan kuudesluokkalaisista 40 % ei kyseenalaistanut lainkaan kaupallisen tekstin kirjoittajan asiantuntijuutta. Lisäksi suurin osa tutkimukseen osallistuneista nuorista ei osannut tulkita harhaanjohtavia diagrammeja.[viii]
Kun tekoälyllä tuotettujen tekstien, kuvien ja videoiden määrä kasvaa, kriittisen lukutaidon merkitys korostuu entisestään. Samalla tarvitaan uudentyyppisiä lukemisen taitoja, jotka liittyvät tekoälyllä tuotettujen tekstien ja muiden sisältöjen tunnistamiseen ja tulkintaan. Ilman kehittynyttä digitaalista informaatiolukutaitoa emme esimerkiksi osaa epäillä ja tutkia, milloin kyse on valeuutisesta, tekoälymallin luomasta valokuvaa muistuttavasta kuvasta tai deepfake-videosta. Tekoälyyn liittyviä osaamistarpeita tässä julkaisussa käsittelee lähemmin Kari Kivinen artikkelissaan “Tekoäly – mitä meidän pitäisi tietää ja osata?”.
Informaatiolukutaito voi rakentua vain hyvän peruslukutaidon ja kriittisen lukutaidon varaan. Tämän takia peruslukutaidon opetus on ensiarvoisen tärkeää myös silloin, kun opetamme tekoälyn vastuulliseen käyttöön liittyviä taitoja.
Miten sovittaa yhteen tekoälyn sekä luku- ja kirjoitustaitojen opetus?
Opetusalalla on havahduttu nopeasti pohtimaan, miten tekoälyä voidaan hyödyntää opetuksessa. Tässäkin teoksessa kerrotaan kokemuksia ja pedagogisia vinkkejä, miten varsinkin generatiivista tekoälyä voidaan käyttää opetuksessa. Esimerkiksi ChatGPT:tä voi käyttää koulutehtävissä ideoinnin apuna ja vieraiden kielten opiskelussa keskusteluharjoituksissa.
Luku- ja kirjoitustaidon opetuksen kehittämiseen keinoja tarjoaa jo edellä lainattu KARVIn tutkimus.[ix] Se nostaa esiin muun muassa seuraavia suosituksia:
- Luetun ymmärtämisen harjoittelua tulee jatkaa vielä yläkoulussa luetun ymmärtämisen strategioiden ja lukemisen mallintamisen avulla.
- Sosiaalisessa mediassa tarvitaan väitteiden ja perusteluiden analysointia ja tulkintaa. Tällainen lukeminen vaatii tekstien kriittisen ja kontekstuaalisen tulkinnan taitoa eli sen tulkitsemista, mitä tekstien sisällöt merkitsevät juuri kyseisessä ympäristössä.
- Kirjoitustaitoja tulee lähestyä monilukutaito-ajattelun kautta. Rakentakaa monimuotoisia tekstejä netissä, monenlaisilla alustoilla ja työvälineillä, pareittain, yksin ja ryhmissä.
- Jokainen opettaja on samalla kielenopettaja sekä ajattelun ja oppimaan oppimisen opettaja. Esimerkiksi opiskelijan oma tavoitteenasettelu, itsearviointi ja ongelmanratkaisu kuuluvat jokaiseen oppimiskokonaisuuteen.
Perusopetuksen opetussuunnitelman perusteissa (POPS) tekoälyä ei vielä mainita.[x] Opetussuunnitelman perusteet eivät silti ole tältä osin vanhentuneet, sillä tekoälyllä tuotetut sisällöt liittyvät monilukutaidon laaja-alaiseen osaamiseen. POPSin mukaan oppijoita ohjataan tulkitsemaan, tuottamaan ja arvioimaan yhä moninaisempia tekstejä erilaisissa yhteyksissä ja ympäristöissä. Samalla harjoitellaan fiktion, faktan ja mielipiteen erottelua sekä huomaamaan tekstien erilaisia tavoitteita ja keinoja.
Ehkä tärkein tekoälyyn liittyvä monilukutaidon osa-alue on kyky vertailla ja arvioida haetun tiedon soveltuvuutta. Opetussuunnitelman perusteiden mukaan kriittistä lukutaitoa tulee kehittää oppijoille merkityksellisissä asiayhteyksissä. Opetuksessa kannattaa käsitellä ainakin yleisimpiä tekoälyvälineitä ja sellaisia tekoälyn käyttötarkoituksia, jotka ovat oppijoille tuttuja. Näitä ovat esimerkiksi juuri edellä käsitellyt sosiaalisen median sisällöt, ChatGPT ja tekoälyn tuottamien vastausten arvioiminen.
Monilukutaitoa digiaikaan -teoksen artikkelissa olen aiemmin kirjoittanut monilukutaidon merkityksestä sosiaalisessa mediassa.[xi] Monilukutaitoa arvioidessa huomio kiinnittyy oppijoiden kykyyn ymmärtää sisällön eri tasoja ja niihin liittyviä merkityksiä. Tämä korostuu entisestään tekoälyn avulla tuotettujen sisältöjen tulkinnassa. Taitavat tekoälyn toimintaa ymmärtävät oppijat kykenevät löytämään ja arvioimaan esimerkiksi seuraavia asioita:
- Onko sisältö ihmisen vai tekoälyn tekemä?
- Mitkä asiat sisällössä viittaavat tekoälyn hyödyntämiseen?
- Mitä tekoälysovellusta sisällön tekoon on saatettu käyttää?
- Onko olemassa työkaluja, joilla voitaisiin varmentaa, onko sisältö ihmisen vai tekoälyn tuottama?
- Mihin tekoälyn tuottama sisältö perustuu?
- Milloin sisältö on julkaistu? Onko kyse ensijulkaisusta vai onko sisältö julkaistu jo aiemmin muualla?
- Onko sisältö tiedollisesti oikein vai onko siinä virheitä tai vinoumia? Mitä niistä voidaan päätellä?
- Onko valittua tekoälysovellusta käytetty tarkoituksenmukaisesti?
- Onko sisältö tehty eettisesti vastuullisesti?
- Mitä tekijänoikeuksia sisältöön liittyy? Onko sen levittämisessä rikottu toisen tahon tekijänoikeuksia?
- Onko tekoälylle annettua kehotetta kehitetty parhaan mahdollisen vastauksen saamiseksi?
- Voidaanko samaa asiaa kysyä joltain muulta tekoälysovellukselta? Tuottaisiko se todennäköisesti saman vai eri vastauksen?
- Mihin laajempaan sisältökokonaisuuteen tai ajankohtaiseen keskusteluun sisältö mahdollisesti liittyy?
- Mitä käytetty tekoälysovellus ja sisältö kertovat sen tekijästä?
- Mitä tarkoitusta varten sisältö on tehty ja mistä tämä on pääteltävissä?
- Ketkä ovat jakaneet sisältöä sosiaalisessa mediassa ja miten? Mitä tästä voidaan päätellä?
Oppimista ja syvällistä ymmärtämistä arvioitaessa kyse on siitä, kuinka monipuolisesti oppija tunnistaa ja osaa selittää sisältöön, sen tekijään ja sosiaaliseen kontekstiin liittyviä seikkoja, merkityksiä ja niiden välisiä yhteyksiä. Viime kädessä monilukutaidon hallinta näkyy kykynä toimia taitavasti ja vastuullisesti erilaisissa ympäristöissä – myös tekoälysovellusten aikana.
[i] Wikipedia, (2023). Kalle Päätalo. https://fi.wikipedia.org/wiki/Kalle_P%C3%A4%C3%A4talo
[ii] Pelletier, K., Robert, J., Muscanell, N., McCormack, M., Reeves, J., Arbino, N, Grajek, S., Birdwell, T., Liu, D., Mandernach, J., Moore, A., Porcaro, A., Rutledge, R., ja Zimmern, J. (2023). EDUCAUSE Horizon Report, Teaching and Learning Edition. https://library.educause.edu/-/media/files/library/2023/4/2023hrteachinglearning.pdf
[iii] Opetus- ja kulttuuriministeriö, (2019). Pisa 18 ensituloksia. https://julkaisut.valtioneuvosto.fi/bitstream/handle/10024/161922/Pisa18-ensituloksia.pdf
[iv] Opetus- ja kulttuuriministeriö, (2023). PISA 2022 ensituloksia. https://julkaisut.valtioneuvosto.fi/bitstream/handle/10024/165295/OKM_2023_49.pdf
[v] Hanifi, Riitta (17.3.2022). Lapset lukevat aiempaa vähemmän kirjoja – netissä ja somessa lukutaito määrittyy uudelleen. Tilastokeskus. https://www.stat.fi/tietotrendit/artikkelit/2022/lapset-lukevat-aiempaa-vahemman-kirjoja-netissa-ja-somessa-lukutaito-maarittyy-uudelleen/
[vi] Kauppinen, M., ja Marjanen, J. (2020). Millaista on yhdeksäsluokkalaisten kielellinen osaaminen? Suomen kielen ja kirjallisuuden oppimistulokset perusopetuksen päättövaiheessa 2019. Kansallinen koulutuksen arviointikeskus. https://www.karvi.fi/sites/default/files/sites/default/files/documents/KARVI_1320.pdf
[vii] TrustLab, (2023). Code of Practice on Disinformation, Semi-annual Report, September 2023. https://disinfocode.eu/wp-content/uploads/2023/09/code-of-practice-on-disinformation-september-22-2023.pdf
[viii] Kiili, K., Hirvonen, H., Hämäläinen, E., Kanniainen, L., Kiili, C., Kulju, P., Kupiainen, R., Muukkonen, P., Paakkari, L., Ruotsalainen, J., ja & Torppa, M. (2023). Nuoret tarvitsevat enemmän tukea kriittiseen lukemiseen. https://educritical.fi/wp-content/uploads/2023/03/politiikkasuositus_CRITICAL_27_03_2023.pdf
[ix] Kauppinen, M., ja Marjanen, J. (2020). Millaista on yhdeksäsluokkalaisten kielellinen osaaminen? Suomen kielen ja kirjallisuuden oppimistulokset perusopetuksen päättövaiheessa 2019. Kansallinen koulutuksen arviointikeskus. https://www.karvi.fi/sites/default/files/sites/default/files/documents/KARVI_1320.pdf
[x] Opetushallitus, (2016). Perusopetuksen opetussuunnitelman perusteet 2014. https://www.oph.fi/sites/default/files/documents/perusopetuksen_opetussuunnitelman_perusteet_2014.pdf
[xi] Pönkä, Harto (2016). Monilukutaito ja sosiaalinen media opetuksessa. Teoksessa Kaisa Leino ja Outi Kallionpää (toim.), Monilukutaitoa digiaikaan – lukemisen ja kirjoittamisen uudet haasteet ja mahdollisuudet, Äidinkielen opettajain liiton vuosikirja 2016. https://harto.wordpress.com/2016/03/30/monilukutaito-ja-sosiaalinen-media-opetuksessa-artikkeli/
Jaa eteenpäin
