NOIN KAKSI VUOTTA sitten tekoäly marssi karmit kaulassa luokkiin. Opiskelijat ottivat uuden työkalun nopeasti käyttöönsä ja opettajat joutuivat miettimään opetusta uudesta näkökulmasta. Työkalu, joka päällisin puolin näyttää vain tekniseltä härpäkkeeltä, osoittautuikin koko koulumaailmaa ravistelevaksi muutokseksi.
Ylioppilaskirjoituksista tekoäly selviytyi syksyllä useamman aineen osalta laudaturin arvoisesti. Arvosanaan oikeuttava teksti tuotettiin pelkästään kysymys syöttämällä, eli mitään osaamista vastaaminen tekoälyllä ei vaatinut. Tämä herättää kysymyksen siitä, mitä ja miten lukioissa tulee opiskella.
Tässä murroksessa Lappeenrannan opettajat toivoivat ensimmäisenä apua tehtävänantoihin niin, että tekoäly ei pysty tehtäviä opiskelijan puolesta suorittamaan. Toiveeseen vastasimme Opetushallituksen rahoittamana Eduksin, Otavian, Kuopion lukiotoimen sekä Mobien voimin tuottamalla oppaan, jossa tarjotaan 10 konkreettista vinkkiä tekoälyaikakauden tehtävänantoihin. (1)
Oppaassa emme ota kantaa siihen, onko oikea keino pyrkiä rajoittamaan tekoälyn käyttöä vai ottaa se osaksi oppimisprosessia: oppaassa on vinkkejä opettajille riippumatta siitä, kuinka he tekoälyyn suhtautuvat.
Alkushokin jälkeen opettajat alkoivat nähdä tekoälyssä mörköjen sijaan mahdollisuuksia ja toivoivat tehoa omaan työhönsä: kuinka tekoäly voi auttaa minua suoriutumaan tehtävistäni paremmin? Seuraavassa oppaassa jatkettiin samalla 10 konkreettisen vinkin linjalla. (2) Nyt keskityttiin erityisesti niihin taustaprosesseihin, jotka kuluttavat opettajan aikaa ja energiaa siitä tärkeimmästä, eli opiskelijan kohtaamisesta. Vinkeissä annettiin apua viestintään, ideointiin, uuden tuottamiseen, kokouskäytäntöihin jne.
Vastuullisuus astuu kuvaan vasta siinä vaiheessa, kun roihuavat tulipalot on sammutettu. Tällä hetkellä työstämme opettajille opasta tekoälyn eettisestä ja tietoturvallisesta käytöstä - tästä oppaasta ei olisi juuri ollut iloa, ennen kuin aikaisempiin ongelmiin oli saatu toivottu tuki.
Suutari pysyköön lestissään
Monia tekoälypalveluita vaivaa niille syötettyjen aineistojen käsittelyssä kaksi perisyntiä: hallusinointi, eli teksti sisältää virheitä tekoälyn pieleen menneen arvauksen takia. Toinen ongelma on aineistosta karkaaminen: tekoäly on koulutettu valtavalla määrällä tekstejä ja vastaukset harhailevat helposti käsiteltävän materiaalin sijaan koulutusmateriaalista löytyvään tietoon.
ChatGPT:t, Copilotit, Claudet ja muut generatiiviset tekoälytyökalut ovat mullistaneet työntekoa monella tapaa. Yksi vähemmälle huomiolle jäänyt tekoälypalvelu on kuitenkin noussut Eduksilla suosikiksemme erityisesti tehtävissä, jossa täytyy käsitellä suuria datamääriä, etsiä tietoa tai ottaa uusi asia nopeasti pintapuolisesti haltuun.
Googlen Gemini-pohjainen Notebook LM erottuu ainakin tällä hetkellä edukseen sen kyvyssä pysyä lähdemateriaalissa. Notebook LM:lle voi syöttää valtavat määrät aineistoja: dokumentteja, verkkosivuja, Youtube-videoita ja vaikka raakatekstiä. Materiaalien syöttämisen jälkeen palvelun kanssa voi keskustella, aivan kuten minkä tahansa muunkin tekoälyn. Notebook LM etsii syötetyistä materiaaleista (ja vain niistä) halutut kohdat, tiivistää sisällöt, etsii ristiriitoja tai päällekkäisyyksiä ja tarvittaessa tekee materiaaleista keskustelun, jossa ihmisiltä kuulostavat koneäänet käyvät materiaalin läpi kuin missä tahansa alan podcastissa.
Notebook LM tarjoaa käytännössä monia mielenkiintoisia käyttökohteita: jos opetustoimessa halutaan ottaa käyttöön uusi opetusohjelma täytyy siitä tehdä vaikutusten arviointi ja mahdollinen sopimus henkilötietojen käsittelystä. Tämä taustatyö vaatii suuren määrän selvitystä, kun tutustuttavaksi tulee tietosuojaselosteita, lakitekstiä, kaupungin ohjeita, linjauksia ja niin edelleen. Työ nopeutuu valtavasti, kun tarvittavat materiaalit syötetään Notebook LM:lle ja sen kanssa keskustellen tarvittavat kohdat löytyvät silmänräpäyksessä kera selkeiden lähdeviitteiden.
Toisaalta koulut voivat hyödyntää Notebook LM:ia esimerkiksi opetussuunnitelmatyössä syöttämällä siihen koulun vanhan opetussuunnitelman, opetussuunnitelman perusteet sekä tarvittavat tiedot koulun painotuksista. Tämän avulla voidaan tunnistaa puutteelliset kohdat, selvittää, kuinka koulun painotukset saadaan tehokkaasti osaksi opetussuunnitelmaa ja varmistaa, ettei mitään unohtunut tai ole ristiriidassa keskenään.
Ai, kumpi olisi parempi pressa?
Lehtori Hanna Sydänmaanlakka tarttui tekoälyn mahdollisuuksiin Akateeminen kirjoittaminen englanniksi -kurssilla. Sydänmaanlakan esimerkissä tehtävänanto edellytti tekoälyn käyttöä: tekoälystä tehtiin työkalu asiasisällön käsittelyyn ja sisäistämiseen.
Opiskelijoiden tuli syöttää valitsemalleen tekoälypalvelulle kymmenen keskenään mahdollisimman erilaista lähdettä Trumpin ja Harrisin presidenttikilvasta. Näiden lähteiden perusteella opiskelijoiden tuli muodostaa oma näkemys siitä, kumpi ehdokkaista olisi heille itselleen mieluisampi sekä kumpi olisi parempi Suomelle ja miksi. Valinnan perusteluksi opiskelijan tuli pohtia valintaan vaikuttavia syitä ja vertailla ehdokkaita valittujen syiden, linjausten sekä lupausten osalta tekoälyn kanssa keskustellen.
Käytännön kokeilun kautta opiskelijat tunnistivat eroavaisuuksia erilaisten tekoälypalveluiden välillä: osa tekoälyistä kieltäytyi keskustelemasta politiikasta ollenkaan, osa harhaili vastauksissaan lähdemateriaalin ulkopuolelle ja jotkin hallusinoivat muuten vain. Opiskelijan tuli kirjoittaa aine loppupäätelmistään, nimetä aineessa käytetyt materiaalit, listata käytetyt tekoälypalvelut ja analysoida, kuinka keskustelu tekoälyn kanssa onnistui. Aikaa koko tehtävään käytettiin 2 x 75 minuuttia.
Tehtävänanto ohjasi pohtimaan asioiden tarkastelukulmaa: jotta voi valita Suomelle paremman ehdokkaan, tulee miettiä, mitkä osa-alueet ovat Suomen kannalta oleellisimpia: talous, turvallisuus, suvaitsevaisuus vai jokin muu? Kuinka paljon mikäkin osa-alue painaa vaakakupissa ja eroaako oma mielipide Suomen edusta – miksi ja miltä osin?
Kriittinen lukutaito kehittyi harjoituksessa kuin huomaamatta, kun saman asian ääreltä löytyi helposti hyvin polarisoituneita ja vahvaa agendaa sisältäviä näkemyksiä. Sydänmaanlakka ilahtui opiskelijoiden pohdinnan ja reflektoinnin laadusta. Yksi opiskelijoista kommentoi tehtävää näin: “Luulin, että tehtävä on hetkessä tehty tekoälyllä, mutta tekeminen olikin niin mielenkiintoista että käytin siihen reilusti suunniteltua enemmän aikaa!” Kokeilu rohkaisi myös opiskelijoita toimimaan tekoälyn kanssa. Sydänmaanlakka kertoi opiskelijasta, joka oli kommentoinut tekoälyn aiemmin pelottaneen häntä, koska sen kanssa voi jutella kuin älykkään elävän ihmisen. Tämän tehtävän myötä hän tajusi, että tekoälyä ei tarvitse pelätä, vaan että sitä voi nimenomaan käyttää aineiston analysoimiseen.
Tekoälyn avulla ihmiset voivat käsitellä huomattavasti suurempia määriä lähdemateriaalia paljon perinteisiä menetelmiä nopeammin. Oikein hyödynnettynä tämä johtaa tehtävästä riippumatta parempiin tuloksiin: enemmän, parempaa, vähemmällä.
Lähteet
Jaa eteenpäin
