GENERATION AI ON Suomen Akatemian yhteydessä toimivan Strategisen Tutkimuksen Neuvoston (STN) rahoittama hanke.
Generation AI -hankkeen yleisenä tavoitteena on tukea lapsia ja nuoria ymmärtämään tekoälyyn ja koneoppimiseen perustuvia teknologioita. Hanke pyrkii myös auttamaan heitä tarkastelemaan kriittisesti ja eettisesti tekoälyyn perustuvien teknologioiden erilaisia taustoja, käyttötapoja ja vaikutuksia. Tärkeänä lähtökohtana on tukea lisäksi lasten luovia valmiuksia ja heidän kasvamistaan tietoisiksi ja vastuullisiksi tulevaisuuden tekijöiksi. Tavoitteena on, että oppilaat saavat merkityksellisiä onnistumisen kokemuksia ja kokevat voivansa vaikuttaa asioihin, joita he pitävät tärkeinä.
Kehitetään tekoälyopetuksen tueksi sovelluksia
Kehitämme hankkeessa sovelluksia, jotka ovat kaikki turvallisia, responsiivisia sekä saavutettavia. Emme kerää tietoja, emmekä seuraa sinua. Hankkeessamme työskentelevät oikeustieteilijät ovat varmistaneet, että sovelluksemme ovat EU:n tietosuojavaatimusten mukaiset. Tämän lisäksi sovelluksemme ovat ilmaisia ja ne on julkaistu MIT-lisenssillä.
Opetettava kone
Tekoälyn sovellukset ovat vahvasti läsnä arjessamme. Kohtaamme niitä esimerkiksi sosiaalisessa mediassa, uutta luovissa teksti- ja kuvageneraattoreissa tai vaikkapa avatessamme puhelimen lukituksen kasvojentunnistuksen avulla. Harva meistä kuitenkaan tulee ajatelleeksi, miten tekoäly toimii, miten tekoälysovelluksia kehitetään, ja miksi tekoäly joskus tekee virheitä.
Opetettava kone on työkalu, jonka avulla oppilaat oppivat, miten tekoäly toimii tekemällä yksinkertaisia luokitteluun perustuvia konenäkösovelluksia. Sen avulla oppilaat käyvät osana työskentelyään läpi koko koneoppimisen työnkulun tiedonkeruusta aina mobiilisovelluksen käyttöönottoon ilman mitään ohjelmointitaitoja! Valittu lähestymistapa vähentää teknisten taitojen tarvetta, mikä tekee tekoälyn oppimisesta entistä osallistavampaa (1).
Sovellus soveltuu kaikenikäisille ja se on suunniteltu erityisesti lapsia ja nuoria silmälläpitäen. Opetettava kone havainnollistaa konkreettisesti tekoälyn mahdollisuuksia, tekee tutuksi sen taustalla olevia käsitteitä ja johdattelee pohtimaan myös tekoälyn rajoitteita ja siihen liittyviä eettisiä kysymyksiä.
Somekone - sosiaalisen median simulaattori
Somekone on selitettävää tekoälyä (XAI) edustava työkalu, joka on suunniteltu perusopetusikäisille oppilaille. Se tarjoaa tutun, vuorovaikutteisen käyttöliittymän, joka vastaa oppilaiden kokemuksia suosituista sosiaalisen median alustoista, ja tarjoaa samalla keinoja “kurkistaa konepellin alle” ja paljastaa kuinka “Instagram toimii”. Tarkoituksena on opettaa helposti lähestyttävällä ja kiinnostavalla tavalla keskeisiä datalähtöisiä ja tekoälyyn perustuvia sosiaalisen median mekanismeja ja ydinkäsitteitä, joita ovat muun muassa datankeruu, profilointi ja suosittelu. Tavoitteena on myös kehittää oppilaiden datatoimijuutta, tekoälylukutaitoa ja tekoälyn etiikkaa koskevaa ymmärrystä (2).
Somekoneen avulla oppilaat saavat omakohtaista kokemusta siitä, miten pienimmätkin toimet, kuten sisällön katselun keskeyttäminen, tallennetaan heidän digitaaliseen jalanjälkeensä ja edelleen henkilökohtaiseen profiiliin. Somekoneessa käytetään reaaliaikaisia visualisointeja, joiden avulla käyttäjä näkee kuinka hänen ja muiden toimet vaikuttavat sosiaalisen median käyttökokemukseen. (3)
Somekoneen oppimateriaalit ja yksityiskohtaisemmat käyttöohjeet julkaistaan keväällä 2025 EDUCA tapahtuman yhteydessä ja ne löytyvät julkaisun jälkeen hankkeen www-sivuilta.
- Somekone
- Somekoneen lähdekoodi
- Somekoneen materiaalit julkaistaan keväällä 2025 osoitteessa: https://www.generation-ai-stn.fi/materiaalit
Kehitetään sovelluksia ja materiaaleja yhdessä
Generation AI järjestää vuosittain hankkeeseen osallistuville kouluille Joensuussa ja Oulussa osallistavan yhteissuunnitteluprojektin, joka sisältää ikätasoisia, käytännönläheisiä aktiviteetteja ja jonka puitteissa tehdään monitieteistä tutkimusta yhdessä opettajien ja oppilaiden kanssa.
Hanke on suunniteltu siten, että samat lapset ja nuoret osallistuvat peräkkäisinä vuosina kolmeen projektiin (katso taulukko), joissa esitellään peruskäsitteitä ja -taitoja sekä käsitellään jokapäiväiseen elämään liittyviä yhteiskunnallisia vaikutuksia. Osana yhteissuunnittelua kehitetään myös oppimateriaaleja (4) ja työkaluja (5), joista tulee kansallista pääomaa jokaisen opettajan ja oppilaan käyttöön maassamme.
Ensimmäinen kouluprojekti toteutettiin vuonna 2023. Sen sisältönä oli datalähtöinen suunnittelu. Sen puitteissa projektiin osallistuneet koululaiset suunnittelivat koneoppimispohjaisia luokittelijasovelluksia käyttäen hankkeessa kehitettyä opetettavaa konetta. (6) Käytännössä oppilaat osallistuivat kolmeen työpajaan, joissa käsiteltiin tekoälyn peruskäsitteitä ja mekanismeja, datalähtöistä suunnittelua sekä tekoälyn vaikutuksia ja etiikkaa (7).
Toinen kouluprojekti vuonna 2024 käsitteli sosiaalisen median mekanismeja, joita opiskeltiin kahdella eri oppitunnilla. Ensimmäisellä kerralla opiskeltiin koneettomien harjoitteiden ja profilointipelin avulla datankeruuta, profilointia ja suosittelua. Seuraavalla oppitunnilla käytettiin somekone-somesimulaattoria (8), jonka avulla voidaan tutkia, kuinka sosiaalisen median mekanismit oikeasti toimivat. Tähän kokonaisuuteen liittyvät materiaalit julkaistaan keväällä 2025, jolloin tarkempaa tietoa on saatavilla. Samoin kolmannen kouluprojektin suunnittelu on vasta käynnistymässä, joten siitä on luvassa lisätietoa myöhemmin.
Kouluprojektit vuosina 2023-2025.
Kuinka hyödyntää tekoälyä luovasti
Episteeminen epäily – tuo varsin hankalalta kuulostava termi on ollut lähtökohtana, kun on lähdetty pohtimaan, kuinka voimme oppia elämään, olemaan, työskentelemään ja opiskelemaan tässä tekoälyteknologioiden täyttämässä maailmassa. Generatiivisen tekoälyn myötä jokainen meistä joutuu hieman epäilemään tekoälyn tuottamien sisältöjen luotettavuutta. Totaalinen epäluottamus estää työskentelyn tekoälyteknologioiden kanssa, joten kyse on eräänlaisesta tasapainoilusta (9).
Esi- ja alkuopetus
Esi- ja alkuopetuksen kontekstissa on tutkittu tähän mennessä, mitä tekoälyn avulla voisi tehdä ja kuinka kytkeä sisältöjä esiopetuksen opetussuunnitelmaan. Tuloksena on syntynyt muun muassa robotti-, robottitehdas- ja supersankariprojektit, joissa kaikissa on käytetty generatiivista tekoälyä osana esiopetuksen oppisisältöjä. Tekoälyä on käytetty esimerkiksi tarinankerrontaan, kuvien tekemiseen ja kysymysten esittämiseen.
Esi- ja perusopetuksen esimerkkitehtäviä
Edellä mainituista projekteista tutkijat ovat tunnistaneet erilaisia lasten ja opettajien käyttämiä tekoälyyn liittyviä metaforia: a) mitä tekoäly on: tietokone (ohjelma); ihminen (apulainen); fantasia (taikuri); b) kuinka tekoäly toimii: tietokone (komentoja); ihminen (älykkyys, toiminta); ihmisen ja teknologian vertailua; luonnon ja digitaalisen maailman vertailua; fantasian ja ihmisen toiminnan vertailua; b) tekoälyn olemassaolo: epäily / uskomus; rauhoittelu.
Perusopetus
Perusopetuksen kontekstissa on tehty yhdessä perusopetuksen oppilaiden kanssa erilaisia generatiivisen tekoälyn hyödyntämiseen liittyviä projekteja, jotka ovat liittyneet muun muassa luksustaiteeseen ja someen, mediaan ja markkinointiin.
Alla olevassa taulukossa kuvataan esimerkkitehtävä, jossa kuudesluokkalaisten oppilaiden tehtävänä oli tehdä mainoksia “Helsinki, nuorten kesäkaupunki” -mainoskampanjaan. Tässä kuvitteellisessa projektissa kuudesluokkalaiset oppilaat käyttivät somekonetta erilaisten nuorisoprofiilien tekemiseen, jonka jälkeen heidän tehtävänään oli laatia generatiivisen tekoälyn avulla kohdennettua markkinointimateriaalia nuorille.
Helsinki, nuorten kesäkaupunki -mainoskampanjan vaiheet.
Otetaan huomioon lasten digitaaliset oikeudet
Työkalujen, menetelmien ja oppimateriaalien kehittämisen ohella Generation AI hanke tuottaa suomalaisille opettajille ja koulutuksenjärjestäjille tietoa kansalliseen lainsäädäntöön ja EU:n sääntelyyn liittyen. Tällaisia aihealueita EU:ssa ovat muun muassa tietosuoja- ja tekoälyasetus. Professori Susanna Lindroos-Hovinheimo on julkaissut EU:n tekoälyasetuksesta useita eri kirjoituksia, joista yksi on lyhyt johdatus unionin tekoälyasetukseen, joka julkaistiin viestintäoikeuden vuosikirjassa vuonna viime vuonna. (10)
Digitaalisia ympäristöjä ei ole useinkaan suunniteltu lapsille tai lasten oikeuksien näkökulmasta, mutta työkaluilla on laajoja vaikutuksia lasten oikeuksiin. On myös tunnistettu selkeä jännite esimerkiksi lasten suojelutarpeen ja lasten itsenäisen toimijuuden välillä. Esimerkiksi kuinka voimme suojata lapsia riskeiltä, mutta samalla mahdollistaa sen että lapset pääsevät käyttämään digitaalisia sovelluksia kouluarjessa. Tästä teemasta Lakimies-lehti julkaisi suomenkielisen avoimesti saatavilla olevan tutkimusartikkelin (11), joka on saanut jo ansaittua huomiota esimerkiksi koulutuksenjärjestäjien keskuudessa.
Opettajilla ja muilla aikuisilla on keskeinen asema lasten oikeuksien ja niiden käytännön toteuttamisen kannalta – ei riitä, että niistä puhutaan pelkästään ylätasolla. Erityisen keskeinen konteksti lasten digitaalisten oikeuksien toteutumisen kannalta on luokkahuone ja koulun arki. Tässä apuna voi käyttää Generation AI Tietosuojaopasta (12), joka on julkaistu projektin www-sivuilla.
Yhteenveto
Generation AI -hankkeessa kehitettävät sovellukset, menetelmät, materiaalit ja erilaiset oppaat perustuvat vertaisarvioituun ja korkeatasoiseen kansainväliseen tieteelliseen tutkimukseen. Kehitämme tähän perustuen tekoäly- ja turvallisuuskasvatuksen perustaa maassamme.
Hankkeelle on olemassa suuri tilaus, koska esimerkiksi lasten oikeuksia koskeva tutkimus on vähäistä, kun kyse on tekoälykontekstista ja tekoälyopetuksen ja datatoimijuuden tutkimusperustaiseen opetukseen tarkoitettuja pedagogisia malleja on niukasti saatavilla.
Kehitämme ratkaisuja, jotka ovat kansainväliselläkin tasolla tarkasteltuja harvinaisia, joten sinä suomalainen opettaja olet etuoikeutettu.
Seuraa taivaltamme ja tule mukaan matkaan!
Lähteet
(1) Pope, N., Vartiainen, H., Kahila, J., Laru, J. & Tedre, M. (2024a). A no code AI education tool for learning AI in K-12 by making machine learning-driven apps. 2024 IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT).
(2) Pope, N., Vartiainen, H., Kahila, J., Laru, J. & Tedre, M. (2024b).An educational tool for learning about social media tracking, profiling, and recommendation. 2024 IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT).
(3) Pope, N., Vartiainen, H., Kahila, J., Laru, J. & Tedre, M. (2024b).An educational tool for learning about social media tracking, profiling, and recommendation. 2024 IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT).
(4) Kahila, J., Vartiainen, H., Tedre, M., Laru, J., Arkko, E., Lin, A., Pope, N. & Jormanainen, I. (2024a). Tekoäly oppimisen kohteena ja luovan toiminna lähteenä. Valkoinen kirja. January Collective. https://www.generation-ai-stn.fi/kirjasto/opetettavakone/mika-on-opetettava-kone/opetettava-kone-ja-materiaalit-perustuvat-tutkimukseen/ Kahila, J., Vartiainen, H., Tedre, M., Arkko, E., Lin, A., Pope, N., Jormanainen, I. & Valtonen, T. (2024b). Pedagogical framework for cultivating children’s data agency and creative abilities in the age of AI. Informatics in Education. <doi:10.15388/infedu.2024.15>
(5) Pope, N., Vartiainen, H., Kahila, J., Laru, J. & Tedre, M. (2024a). A no code AI education tool for learning AI in K-12 by making machine learning-driven apps. 2024 IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT).Pope, N., Vartiainen, H., Kahila, J., Laru, J. & Tedre, M. (2024b).An educational tool for learning about social media tracking, profiling, and recommendation. 2024 IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT).
(6) Pope, N., Vartiainen, H., Kahila, J., Laru, J. & Tedre, M. (2024a). A no code AI education tool for learning AI in K-12 by making machine learning-driven apps. 2024 IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT).
(7) Kahila, J., Vartiainen, H., Tedre, M., Laru, J., Arkko, E., Lin, A., Pope, N. & Jormanainen, I. (2024a). Tekoäly oppimisen kohteena ja luovan toiminna lähteenä. Valkoinen kirja. January Collective. https://www.generation-ai-stn.fi/kirjasto/opetettavakone/mika-on-opetettava-kone/opetettava-kone-ja-materiaalit-perustuvat-tutkimukseen/ Kahila, J., Vartiainen, H., Tedre, M., Arkko, E., Lin, A., Pope, N., Jormanainen, I. & Valtonen, T. (2024b). Pedagogical framework for cultivating children’s data agency and creative abilities in the age of AI. Informatics in Education. <doi:10.15388/infedu.2024.15>
(8) Pope, N., Vartiainen, H., Kahila, J., Laru, J. & Tedre, M. (2024b).An educational tool for learning about social media tracking, profiling, and recommendation. 2024 IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT).
(9) Davies, S., Sormunen, K., & Kangas, K. (2024). Cultivating Epistemic Doubt: a Key Competence for Productive Participation in the Era of Artificial Intelligence.17th International Conference on Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL) 2024 - Buffalo, Yhdysvallat (USA)
(10) Lindroos-Hovinheimo, S. (2023). Lyhyt johdatus Unionin tekoälyasetukseen. In Viestintäoikeuden vuosikirja 2023 (pp. 67-76). Forum Iuris, Helsingin yliopisto Oikeustieteellinen tiedekunta. https://www.edilex.fi/viestintaoikeuden-vuosikirja/1000880004
(11) Silvennoinen, E., Tedre, M., & Valtonen, T. (2024). Datafikoituva peruskoulu–tasapainoilua lapsen henkilötietojen suojan ja opetuksen tavoitteiden välillä. Lakimies, 122(5), 655-678.
(12) Generation AI Tietosuojaopas (Haettu 18.12.2024) https://www.generation-ai-stn.fi/henkilotietojen-kasittely-alakoulussa/
Jaa eteenpäin
