Tässä kokonaisuudessa kerrotaan tekoälyn käytöstä opettajan työssä. Pituutensa vuoksi sisältö jakautuu usealle eri sivulle. Tällä sivulla kerrotaan generatiivisen tekoälyn perusteista ja alasivuilla syvennytään tarkemmin käyttömahdollisuuksiin opettajan työssä sekä tekoälyn käytön reunaehtoihin. Sivut sisältävät ohjeita Tampereen korkeakoulyhteisön näkökulmasta. Varmistathan oman organisaatiosi ohjeet luotettavista lähteistä kuten organisaatiosi tietohallinnosta.
Tekoäly on hyvä avustaja opettajalle monenlaisessa opetukseen ja sen suunnitteluun liittyvässä. Myös opiskelijat käyttävät tekoälyä monin tavoin opinnoissaan huomioiden myös sen mahdollisuudet valmistumisen jälkeisessä työelämässä. Kaikkien tekoälyn käyttäjien onkin syytä ymmärtää tekoälyn käytön perusperiaatteet.
On hyvä tietää yleisellä tasolla, mihin Copilot Chatin, ChatGPT ja muiden keskustelevien tekoälysovellusten toiminta perustuu, mihin niitä voidaan yleisesti käyttää ja minkälaisia mahdollisuuksia ja haasteita niiden käytössä on. Jokainen käyttäjä käyttää tekoälysovelluksia kuitenkin omaan tarpeeseensa.
Tampereen korkeakouluyhteisössä tekoälyn hyödyntäminen on lähtökohtaisesti sallittua oppimisen tukena. Jotta tekoälyä voi soveltaa omassa opetustyössä, tulee opettajalla olla perusymmärrys tekoälysovellusten toiminnasta, tietoturvallisesta käytöstä, tekoälyn tuottaman sisällön paikkaansa pitävyydestä ja tietoa yleisistä, omaan työhön sopivista tekoälysovelluksista. Näiden teknisten tekoälytaitojen lisäksi hyvään tekoälyn hyödyntämiseen tarvitaan alttiutta teknologian hyödyntämiseen, ongelmanratkaisukykyä, resilienssiä sekä kriittisyyttä ja vastuullista otetta tekoälyn käyttöön.
Mikä on generatiivinen tekoäly?
Useimmiten tekoälystä puhuttaessa tarkoitetaan generatiivisen tekoälyn sovelluksia, kuten Microsoftin Copilot Chatista, ChatGPT:sta tai Googlen Geministä, jotka antavat vastauksia kysymyksiin sillä perusteella, mitä palvelun moottorina toimivalle kielimallille on opetettu.
Koulutukseen liittyy myös muunlaisia tekoälysovelluksia, jotka voivat vaikkapa tunnistaa ääntä tai kuvaa, parantaa kuvan ja äänenlaatua, analysoida automaattisesti ohjeistetusti haluttuja tietoja, luoda kielenkäännöstä. Opetustyön yhteydessä useimmiten tarkoitetaan generatiivista eli luovaa tekoälyä, joka luo tekstiä, kuvia tai muuta dataa hyödyntäen sille opetettuja toimintamalleja, jotka reagoivat sille käyttäjän antamiin tekstikehotteisiin.
Kielimalli = Generatiivisen tekoälyn palvelun taustalla oleva moottori, joka oppii valtavista teksti- ja kuva-aineistoista ja tuottaa siihen perustuen uutta sisältöä ennustamalla seuraavaa sanaa tai merkkiä käsillä olevan kontekstin perusteella. Kuvat kielimalli tulkitsee pikseleinä, väreinä ja muotoina ja havaitsee niissä merkityksiä ja tilastollisia yhteyksiä. Luomissaan kuvissa se hyödyntää tätä tietoa.
Generatiivisen tekoälyn sovellusten kanssa kommunikoidaan keskustelemalla ja käskemällä sovellusta tekemään asioita. Tästä toiminnasta käytetään myös sanaa promptaaminen. Promptin perusteella tekoäly hyödyntää sillä opetettuja toimintamalleja ja tietoa. Promptin tarkkuus vaikuttaa, saako kysyjä yleisen vastauksen, joka ei välttämättä tyydytä kysyjää, vai onko vastaus juuri kysyjää auttava.
Prompti = Käyttäjän antama syöte tai ohje, jonka perusteella kielimalli tuottaa vastauksen. Se voi sisältää kysymyksen, tehtävänannon, esimerkin tai muun sisällön, joka ohjaa mallin toimintaa haluttuun suuntaan.
Generatiivinen tekoäly soveltuu erityisen hyvin vastausten ja ratkaisujen etsimiseen ja sisällön tuottamiseen. Sitä voidaan hyödyntää esimerkiksi tekstien, sähköpostien, raporttien ja esitysten valmistelussa sekä vedostekstien laatimisessa. Tekoäly on tehokas myös tiivistelmien tekemisessä: se pystyy tiivistämään pitkiä dokumentteja ja listaamaan pääpointit esimerkiksi raportista tai sähköpostista. Lisäksi käyttäjä voi esittää tekoälylle tarkkoja kysymyksiä laajoista aineistoista, kuten useiden kymmenien sivujen raporteista tai artikkeleista. Kielen kääntämisessä generatiivinen tekoäly huomioi perinteisiä käännösohjelmia paremmin tekstin kontekstin. Tekoäly on hyödyllinen myös suurten datamäärien analysoinnissa ja tiedon esittämisessä.
Tekoälyn rajoitteet liittyvät erityisesti inhimilliseen päätöksenteon. Tekoäly ei voi tehdä päätöksiä, jotka vaativat ihmisen intuitiota, koska sillä ei ole kaikkea tarvittavaa tietoa eettisten ratkaisujen tekemiseen. Tekoäly ei myöskään luo täysin uusia, alkuperäisiä ajatuksia, vaan sen vastaukset perustuvat aina olemassa olevaan tietoon. Kaikki tekoälyn tuottamat vastaukset vaativat ihmisen tarkastuksen, sillä tieto voi olla epätarkkaa tai johtaa vääriin johtopäätöksiin.
Tekoälyllä voi olla haasteita kontekstin ymmärtämisessä erityisesti silloin, kun käsittelyn alainen asia on hyvin kapea-alainen tai yksityiskohtainen. Tällöin tekoäly ei välttämättä pysty tuottamaan riittävän tarkkaa tietoa. Lisäksi tekoäly ei ymmärrä ihmisten tunteita eikä voi huomioida niitä vastauksissaan, vaikka se olisi vuorovaikutuksen kannalta tärkeää.
Mihin tietoon vastaukset tekoälyn perustuvat?
Tekoälysovellusten perustana olevat kielimallit oppivat kieltä ja sisältöjä valtavista tekstimääristä eli opetusdatasta. Se koostuu esimerkiksi:
- avoimesti saatavilla olevista kirjoista, artikkeleista ja verkkosivujen sisällöistä
- verkon keskustelusisällöistä, ohjeista ja teknisistä dokumenteista
- julkisesti saatavilla olevasta aineistosta, kuten Wikipedia ja avoimet tietokannat
Kielimallin kehittämisen tavoitteena on, että malli oppii yleisiä kielen rakenteita, sanastoa, tyylejä ja asiayhteyksiä. Se ei muista yksittäisiä lähteitä, vaan yleistää niiden pohjalta, miten kieltä käytetään eri tilanteissa. Nykyisin vastauksiin liittyy aiempaa paremmin vastauksia tukevia lähdeviittauksia, jotka on kuitenkin aina syytä tarkastaa? Opetusdata voi joskus olla ongelmallista, sillä se voi sisältää tekijänoikeudella suojattua aineistoa, jota on käytetty ilman lupaa kielimallien kouluttamisessa. Tämä on johtanut oikeusprosesseihin, joissa esimerkiksi kirjailijat, kuvittajat ja ohjelmistokehittäjät ovat haastaneet tekoälytoimijoita oikeuteen.
Miten opettaja toimii tekoälyn kanssa?
Opettajan on tärkeää tukea opiskelijoiden vastuullista ja läpinäkyvää tekoälyn käyttöä. Opettajat ohjeistavat tekoälytyökalujen käytön periaatteista jokaisella opintojaksolla yleisesti sekä tarvittaessa oppimistehtäväkohtaisesti. Tekoälyn hyödyntämisen voi myös kieltää perustellusta syystä. Opettajalla tulee olla riittävä ymmärrys tekoälyn mahdollisuuksista, rajoitteista ja rajoituksista, jotta opiskelijoita voidaan opastaa niiden vastuulliseen käyttöön. Tekoälyä käytettäessä tulee huomioida tekijänoikeuksia, henkilötietojen käsittelyä ja salassa pidettävää tietoa koskeva lainsäädäntö ja koulutusorganisaation laatimat ohjeistus ja linjaukset. Tekoälyn tuottama teksti voi sisältää asiavirheitä ja virheellisiä viittauksia, joten lähdekritiikin korostaminen on tärkeää.
Opettajien kannattaa jakaa kokemuksiaan kollegoiden kanssa, sillä näin hyvät käytännöt saadaan laajasti käyttöön, ja käyttökokemuksensa jakaneet voivat kehittää omaa käyttöään kollegoidensa tuella.
Monen muun korkeakoulun tavoin Tampereen korkeakouluyhteisössä tekoälyn käyttöä havainnollistetaan oppimistehtävissä Arenen liikennevalomallin avulla. Liikennevalomalli auttaa opettajaa ohjeistamaan, miten ja millä tarkkuudella mahdollisesta tekoälyn käytöstä tulee raportoida oppimistehtävissä. Tässä voidaan hyödyntää esimerkiksi raportointiin tarkoitettua dokumenttia, jolla kerrotaan yksinkertaisimmillaan tehtävässä käytetyn tekoälytyökalun käyttötarkoituksesta lyhyin selvittävin täsmennyksin.
Mitä tekoälysovelluksia voi käyttää turvallisesti?
Tekoälysovellukset sopivat hyvin opetuksen suunnittelun ja ideoinnin apuvälineiksi. Tekoälysovellusten käytön tulee olla pedagogisesti perusteltua ja edistää opetuksen tavoitteita. Sovellusten monipuolinen hyödyntäminen lisää myös opettajan omaa tekoälyosaamista.
On tärkeää käyttää tietoturvallisia ja koulutuksen käyttöön perustellusti soveltuvia tekoälysovelluksia. Tampereen korkeakouluyhteisössä henkilökunta ja opiskelijat käyttävät ensisijaisesti Microsoftin Copilot-tekoälychattiä TUNI-tunnuksia kirjautuen. Näin Copilot on yleisiä tekoälychatien ilmaisversioita tietoturvallisempi ja tietosuojatumpi sovellus. Siitä huolimatta henkilötietoja ja luottamuksellisia tietoja tulee käsitellä Copilotillakin tiedonluokittelumallin mukaisesti varovaisesti.
Tampereen korkeakouluyhteisössä käytössä olevia tekoälysovelluksia:
- Copilot Chat: Tekoälychat, vastaava kuin ChatGPT, myös kuvien luonti
- Microsoft 365 Copilot (for Word, Outlook, Teams jne.): Lisää tekoälytoimintoja Microsoft 365 -sovelluksiin kuten Word, OneNote, Outlook ja Teams. (rajoitetusti vain henkilökunnan käytössä)
- Scopus AI: Tiedonhakua, lähteitä ja yhteenvetoja tekoälyn avulla Scopus -tiivistelmä- ja viittaustietokannasta
Muita tekoälyä hyödyntäviä sovelluksia:
- Teams (Class-työtila): Tehtävien sisällöt ja arviointikriteerit voi luoda tekoälyn avulla
- Clipchamp: Uudessa videoeditorissa on useita tekoälyavusteisia toimintoja kuten teksti puheeksi
Useissa digityökalussa on nykyisin mukana tekoälytoimintoja, mutta oheiset sovellukset ovat esimerkkejä, joiden avulla voi tutustua tekoälyn käyttöön digityökaluissa.
Miten voi luottaa tekoälyn tuottamaan tietoon?
Opettajan tehtävänä on edistää opiskelijoiden lähdekriittisyyttä ja tietoisuutta tekijänoikeuksistaan. Sen lisäksi, että opiskelijoita ohjeistetaan siitä, miten opintojaksolla tarvitsee kertoa tekoälyn käytöstä, opiskelijoille on muistutettava, että opiskelija on aina itse vastuussa palauttamansa tekstin sisällöstä.
Tekoälyn tuottama teksti voi olla virheellistä tai sen viittaukset tehty olemattomiin lähteisiin. Lähdekritiikki ja vastauksen kriittinen arviointi on tärkeää. Tekoälyn käyttö onkin hyödyllisintä silloin, kun se tuottaa tekstiä ja ideoita aiheeseen, josta opiskelijalla on jo tarpeeksi asiantuntemusta, jotta hän voi arvioida vastauksen paikkaansa pitävyyttä.
Kielimallipohjaisella tekoälysovelluksella haetaan usein vastauksia kuin perinteisillä Google-hauilla, mutta se ei ole hakukone. Vaikka viittauskäytännöistä huolehdittaisiinkin, kannattaa tekoälyn käyttöön lähdemateriaalina suhtautua kriittisesti, sillä tulosten lähdeviittaukset eivät aina pidä paikkaansa. Korkeakouluopinnoissa tekoälysovellusten käytössä tulee huolehtia akateemisista käyttötavoista etenkin viittaamisen ja eettisen käytön suhteen. Niihin liittyvää ohjeistusta löydät Tampereen yliopiston kirjaston Tiedonhaku ja tekoäly -sivulta.
