Lyhytvideoita tekoälystä

WordArt-sovelluksella luotu sanapilvi.
Omena sopii tähän hetkeen, sillä jokainen
syyskuinen aamuni alkaa pudokkaiden keräämisellä
ja omenaenergialla tätäkin olen kirjoittaut.

Tein elo-syyskuun vaihteessa SALTOlle 12 englanninkielistä lyhytvideota (3-7 min) tekoälyn hyödyntämisestä. Olen saanut luvan jakaa ne aiempien videoiden tapaan myös omalla YouTube-kanavallani. Näiden videoiden innoittamana kuvasin myös suomenkielisiä tekoälyvinkkejä, joita olen jakanut viime viikkoina someen ja lisää on tulossa. Englanninkieliset materiaalit olen koonnut In English-blogisivulle. 

Mainitut videot löydät seuraavilta soittolistoiltani: 

• UUSI: Tekoälyvinkkejä (noin minuutin lyhytvideoita alkaen syyskuu 2026)
• UUSI: AI appetisers for NA Staff (12 allekin listattua videota, elo-syyskuu 2026)
• TULOSSA: Neljä vähän pidempää tekoälyvideota (syys-lokakuu 2026)
• Learning path on AI for NA staff 2025 (4 videos, autumn 2025)
• AI and Pedagogy (12 videos in December 2025)

Mikä on SALTO Digital ja NA staff?

SALTO Digital on Euroopan komission Erasmus+ -ohjelman Opetushallitukseen sijoittama resurssikeskus. Sen tavoitteena on edistää koulutuksen ja nuorisotoiminnan digitalisaatiota. Keskus toimii yhteistyössä EU:n 54:n kansallisen toimiston (National Agencies, NA’s) kanssa. (Lue lisää OPH:n sivulta. Read more on SALTO web page.)

OpenAI luopuu mukautetuista GPT:istä

Videoiden valmistumisen jälkeen OpenAI on ilmoittanut, että mukautetut GPT:t (custom GPT) poistuvat ChatGPT:stä. Se tapahtuu näillä näkymin 11.12.2026. Toiminnat suositellaan siirtämään lisäosien (plugin) tehtäväksi. Kuukauden sisällä julkaistavissa uusissa videoissa esittelen mm. näitä lisäosia ja taitoja (skills). Voit perehtyä aiheeseen myös OpenAI.n aktiivisesti päivittyvistä ohjeista: Custom GPT retirement and migration FAQ

AI appetisers for NA Staff -videoiden soittolista 

Näiden uusimpien videoiden kohderyhmänä on kansallisten toimistojen henkilöstö, joiden ensisijaisina tekoälytyökaluina ovat maksulliset ChatGPT tai Copilot -lisenssit, joskin muutamaa muutakin tekoälytyökalua esittelen. Näissä on käytetty YouTuben automaattitekstitystä, josta on tarjolla myös suomenkielinen käännös. 

• How to Write Social Media Posts with AI
• How to Create Meeting Notes and Memos from Microsoft Teams Transcripts with AI
• How to Translate and Proofread Text with AI
• How to Get Feedback from AI
• How to Retrieve Information with AI
• How to Summarise Large Volumes of Text with AI
• How to Analyse Excel Data and Create Charts with AI
• How to Create and Edit Images with ChatGPT
• How to Create Infographics and Visualisations with AI
• How to Create PowerPoint Presentations with AI
• How to Create Video Presentations with AI Avatars
• How to Enhance Teamwork with AI-Supported Ideation and Reflection
  
  

PS. TAMKissa alkaa Digiopen erikoistumiskoulutus

Jos kaipaat syväsukellusta laajemminkin digipedagogiikkaan ja tekoälyyn, suosittelen TAMKissa alkavaa Digiopen erikoistumiskoulutusta (30 op). Ilmoittautumisaika on juuri nyt ja paikat täytetään ilmoittautumisjärjestyksessä. Koulutus toteutetaan monimuotona 2027 aikana. Se sisältää muutaman lähipäivän Tampereella.

Napkin visualisoi sisältösi kuviksi tai diasarjoiksi

Ohjeeni kuvien luomiseen Napkin-sovelluksella
 on visualisoitu Napkinillä.

Napkin kuuluu edelleen tekoälysovellusteni suosikkeihin. Kerroin siitä jo pari vuotta sitten blogipostauksessa Napkin visualisoi tekstisi (11/2024). Vaikka perusidea on ennallaan, käyttöliittymä on osin muuttunut ja tarjolle on tullut runsaasti uusia malleja ja ominaisuuksia. Uusimpia ovat diasarjojen luominen ja efektit. Tein aiheesta uuden ohjevideon (10:31 min), joka on upotettu alle. 

Sovellus tarjoaa maksutta 500 krediittiä/viikko. Kuviin se riittää hyvin, mutta diasarjoissa ne voivat loppua kesken, kuten ohjevideollani kävi. Maksutta tuotokset saa ulos linkkeinä tai PNG- ja PDF-tiedostoina. SVG- ja PowerPoint-tiedostoina ne saa nykyisin ulos vain maksullisella lisenssillä (alk. $9/kk). 

Videon ensimmäinen diasarja ei päässyt esittelemään Napkinin hienouksia, sillä annoin liian vähän sisältöä, vain otsikkotason. Napkinin ideana ei ole generoida satunnaista sisältöä vaan visualisoida sinun tarjoama sisältö. Tällöin pelkät otsikot eivät useinkaan toimi. 

Videon jälkimmäinen esimerkki avaa paremmin Napkinin mahdollisuuksia. Siinä tekstiä oli riittävästi, jotta Napkin sai ideoista kiinni ja kykeni ne visualisoimaan. Sisältöjä kuville ja videoille voit tarvittaessa kehitellä tekoälyn kanssa tai tuoda tekstin ohella eri tiedostomuodoissa (PPT, DOC, PDF, HTML, MD).

Joko tunnet nämä erinomaiset lähteet tekoälystä ja opetuksesta?

Ohjevideon ensimmäisen diaesityksen sisältö olisi ollut opettajille kullanarvoinen, mutta siitä ei tullut valmista, joten jaan sen nyt vain listauksena. Alla on siis viisi erinomaista lähdettä, jotka tukevat etenkin opettajia tekoälymatkallaan. Lisää vinkkejä löydät tästä blogista ja kootusti päivittyvästä Tekoälyn linkkivinkkien Padletista. Tunnetko jo kaikki sen ensimmäisen rivin yliviivaustussilla merkityt lähteet?

• OPH & OKM: Tekoäly varhaiskasvatuksessa ja koulutuksessa − lainsäädäntö ja suositukset. 
• Koulutuksen järjestäjän tai oman työnantajasi tekoälyohjeistus.
• EU & OECD: Tekoälylukutaidon puitekehys perusopetuksen ja toisen asteen oppijoille (CC BY 4.0) julkaistiin juhannusviikolla ja suomennettiin heinäkuussa. Puitekehys on tehty opetusalan ammattilaisten tueksi ja se kertoo, mitä tekoälystä olisi hyvä osata ja opettaa. Puitekehys tarjoaa konkreettisia esimerkkejä kustakin tekoälylukutaidon osaamisalueesta luokkahuoneeseen kolmella eri taitotasolla. Jatkossa Pisa-kokeissakin mitattava osaaminen on määritelty näin:
• "Tekoälylukutaito tarkoittaa teknisiä tietoja, kestäviä taitoja ja tulevaisuuteen suuntautuneita asenteita, joita tarvitaan menestymiseen tekoälyn vaikutuspiirissä olevassa maailmassa. Sen avulla oppijat voivat toimia tekoälyn kanssa, luoda sen avulla, hallinnoida ja muokata sitä sekä arvioida samalla kriittisesti sen hyötyjä, riskejä ja eettisiä vaikutuksia."
• OKM: Kansalaisten tekoälyosaamisen viitekehys (CC BY-NC 4.0)  toimii tukena esimerkiksi täydennyskoulutuksessa, vapaassa sivistystyössä ja opiskelijoiden suunnatessa työelämään.
• Faktabaari: Tekoälylukutaidon osaamiskuvaukset ja tekoälyn opetuskäytön oppaat, joista seuraavaksi julkaistava opas kertoo tekoälylukutaidon opettamisesta. Kannattaa ehdottomasti ilmoittautua myös Tekoälystä tukiälyksi -hankkeen webinaariin 31.8.2026 klo 16-18. Ilmoittautumalla saat tallenteen.
  
  

Kirjastopäivien puheenvuoro tekoälylukutaidosta

Oulun torin ympärillä on 23 vanhaa aittaa,
jotka ovat vanhoja satamavarastoja. 

Pidän torstaina 4.6. klo 11 Kirjastopäivillä puheenvuoron tekoälylukutaidosta. Paikkana on Oulun teatterin suuri näyttämö. Alla on esityksen diat ja keskeisiä linkkejä etenkin kansalaisten ja eri kouluasteiden tekoälylukutaitoon liittyen.
- - - - - 

Opetushallituksen tekoälysuositusten tausta-aineistojen yksi osa kertoo tekoälylukutaidosta, jota voi pitää osana monilukutaitoa. Siihen kuuluu kyky käsitellä, tuottaa ja arvioida tietoa erilaisissa tilanteissa. Tällaista tietoa ovat tekstien ohella mm. kuvat, äänitiedostot, videot ja tekoälyn tuottamat esitykset. Niiden ymmärtäminen vaatii samanlaista toimintaa kuin lukeminen: merkitysten tulkintaa, lähteiden arviointia, kontekstiin asettamista ja kriittistä reflektiota.

Tekoälylukutaidolle on erilaisia määritelmiä. Opetushallituksen sivuston mukaan sillä viitataan osaamiseen, jota tarvitaan, jotta kyetään ”ymmärtämään, hyödyntämään ja arvioimaan kriittisesti tekoälyä hyödyntäviä teknologioita ja niiden vaikutuksia. Tekoälylukutaidon voidaan katsoa sisältävän mm.   

• ymmärryksen tekoälyn toimintaperiaatteista,  
• kyvyn käyttää ja soveltaa tekoälyä,  
• kyvyn arvioida tekoälysovelluksia ja niiden tuotoksia ja   
• kyvyn käyttää tekoälyä eettisesti ja vastuullisesti.”

Moni taho on työstänyt ja työstää tälläkin hetkellä kuvauksia siitä, mitä tekoälystä tulisi osata ja miten sitä tulisi opettaa. Etenkin generatiivisen tekoälyn sovelluksista suuri on on teknisesti erittäin helppoja käyttää. Haasteet liittyvät mm. siihen, että ymmärretään missä tilanteissa ja millä tavoin niitä kannattaa käyttää ja milloin pelkkä ihmisäly, ehkä perinteisemmän teknologian tukemana, on parempi vaihtoehto. Kriittinen ajattelu on ehkä tärkeämpää kuin koskaan ja lisäksi meidän tulee sitoutua tekoälyn eettiseen ja vastuulliseen käyttöön. Kyse on osaamisen lisäksi läpinäkyvyydestä ja asenteista - ettei sivuuteta omaa ajattelua tai valita helpointa reittiä esimerkiksi tietosuojasta tai tekijänoikeuksista välittämättä. 

Tekoälylukutaidon viitekehyksiä ja osaamiskuvauksia

Suomessa on OKM:n johdolla julkaistu tänä keväänä kansalaisten tekoälyosaamisen viitekehys, sillä tekoälyn yleistyttyä ja koskettaessa käytännössä jokaista, kaikilla olisi hyvä olla "perustaidot arvioida tekoälypalvelujen luotettavuutta, eettisyyttä ja vaikutuksia omassa arjessaan".

Kuva: Roosa-Maria Kauppila,
Kirjastopäivien kuvagalleria

EU ja OECD-maat yhdessä mm. Code.org:n kanssa viimeistelevät tekoälylukutaidon viitekehystä (julkaistu 19.6.26, suomennos valmistui heinäkuussa). Se on suunnattu perusopetukseen ja toiselle asteelle. Siinä ovat mukana osaaminen, taidot ja asenteet. Tätä viitekehystä käytetään myös pohjana PISA-arvioinnille vuonna 2029. 

Faktabaari ja etenkin sen Tekoälystä tukiälyksi -hanke työstää materiaalia opetuksen avuksi. Uusimpana on ensimmäinen versio tekoälylukutaidon osaamiskuvauksista varhaiskasvatuksesta lukioon. Siinä kansainvälinen viitekehys on sovitettu Suomen opetussuunnitelmiin. Loppuvuodesta hankkeelta on tulossa mm. opas tekoälylukutaidon opettamiseen (ks. Faktabaarin oppaat). 

Ammatillisiin tutkintoihin lisätään vuosien 2025–2027 aikana tutkinnonosat tekoälystä. Ne ovat Tekoälyn hyödyntäminen työprosessissa 15 osp (ammattitutkinto) ja Kehittyvien teknologioiden kokeilu, 30 osp (erikoisammattitutkinto). Voit lukea lisää OPH:n sivulta. Katso myös listaus digivihreistä tutkinnon osista, sisältäen linkit niiden tarkempiin sisältöihin.

Ammattikorkeakoulujen rehtorineuvosto Arene ry:n suositukset ja liikennevalomalli on päivitetty huhtikuussa. Niiden tavoitteena on kehittää työelämävalmiuksia ja kriittistä ajattelua. Samalla ne edistävät tekoälylukutaidon kehittymistä. Oppimistehtävien liikennevalomallia käytetään Tampereella ammattikorkeakoulun ohella myös toisella asteella ja yliopistolla.

Tekoälyn kehityksen ennustaminen on vaikeaa, ellei mahdotonta, eikä se ole ainoa asia, mikä (työ)elämässä muuttuu. Opetushallitus julkaisi muutama viikko sitten kyselyn, minkä mukaan koulutuksen asiantuntijat ovat yksimielisiä tärkeimmistä 2040-luvun taidoista. Tiedotteen ingressin mukaan "kaikkein tärkeimpiä valmiuksia, joita ihmiset tulevaisuudessa tarvitsevat, ovat tiedonhaku- ja hallintataidot, yhteistyö- ja vuorovaikutustaidot sekä kriittinen ajattelu ja psykologisesta hyvinvoinnista huolehtiminen. Myös sosiaaliset ja kognitiiviset taidot ovat merkittävässä roolissa."

Muutama tekoälyn linkkivinkki

• Päivittyvä tekoälyn linkkivinkkien Padlet-koonti sisältää niin oppaita, videoita, verkkokursseja kuin sovelluksia. Ensimmäiseltä riviltä löydät pääosan mainitsemistani oppaista ja hyvistä linkeistä.

• Napkin on yksi suosikkisovelluksistani. Sen avulla voi visualisoida omat tekstit, lue lisää ja katso esimerkkejä Napkin visualisoi tekstisi -kirjoituksesta.

• Google NotebookLM lienee yksi suosituimpia tekoälysovelluksia opettajien keskuudessa. Sen avulla voi muuntaa esimerkiksi omat PowerPointit videoksi tai äänitiedostoksi, tehdä niistä kysymyksiä tai käsitekartan. Esimerkkejä ja ohjeita löydät mm. Matleenan blogissa 8/2025 ja 10/2025. Videoita löydät myös YouTube-soittolistaltani. Nykyisin podcastit ja videot saa myös suomeksi. Ks. myös Harto Pönkän ohje: NotebookLM, tekijänoikeudet tekoälysovelluksissa ja opetus.
  
  

Tekoälylukutaito: ymmärrä, hyödynnä ja arvioi

• Torstaina on muutakin tekoälypanoitteista ohjelmaa: Klo 10 otsikkona on Luova tuho – tekoäly, taide ja luovuus ja lounaan jälkeen klo 13.30 Tekoäly ja kirjastot: kohti ihmiskeskeisempää digitaalista informaatioympäristöä?

Tekoäly historian ja yhteiskuntaopin opetuksessa

Tekoälyn perusteet ovat monille opettajille jo tuttuja ja yhä useampi kaipaa nyt oppiainekohtaisia vinkkejä. Edellisen kirjoituksen teemana oli miten tekoäly haastaa myös arviointia. Olen jo aiemmin jakanut kieltenopettajien Padletin ja alla on näkökulma luonnontieteisiin sekä ainetiimien blogissa julkaisemani kirjoitus historian ja yhteiskuntaopin opettajien tapaamisesta. 

Esittelin Pirkanmaan lukioiden ainetiimien toimintaa tarkemmin huhtikuun bloggauksessa. Olen koordinoinut sitä yli 10 vuotta ja kesäkuussa vastuu siirtyy Osakkeen omalle koordinaattorille. 

Näkökulma luonnontieteisiin

Tekoälylukutaidon opettaminen kuuluu kaikille opettajille. Elsa Kivinen, Aki Saariaho ja Sini Virtanen tarkastelevat informaatiolukutaidon opettamista perusopetuksen luonnontieteiden tunneilla: Digitaalinen informaatiolukutaito innostavaksi osaksi opetusta (Natura 1/2026). Artikkelissa on hyviä esimerkkejä, jotka ovat hyvin sovellettavissa myös muihinkin oppiaineisiin. 

Artikkeli ehdottaa keskustelua muun muassa "tiedon kehystämisestä ja sanavalinnoista: Puhutaanko ilmastokriisistä, ilmastonmuutoksesta vai ilmaston vaihtelusta?" Lisäksi kannattaa tarkastella millaisissa kuplissa elämme: "Miksi juuri minä näen juuri tämän sisällön? Tätä voi tutkia vaikkapa antamalla oppilaiden hakea samoilla hakusanoilla ja vertailla tuloksia." 

Historian ja yhteiskuntaopin kysymyksiä

Historian ja yhteiskuntaopin lukio-opettajien ainetiimin tapaamisen yhtenä teemana oli tekoäly. Historian erityiskysymyksiä minulle avasi hyvin American Historical Associationin julkaisemat periaatteet tekoälyn käyttöön historian opetuksessa (PDF). Historian osalta korostuu se, ettei tekoäly useinkaan ymmärrä maailman monimutkaisuutta ja ristiriitaisuuksia. Tekoäly saattaa luoda illuusion, että menneisyydestä tiedetään kaikki, vaikka epävarmuus on historiallisen tutkimuksen olennainen piirre. 

Toisen haasteen tuo se, että tekoälyn ulottuvissa on vain pieni osa historiallisesta tiedosta. Opettajat olivat huomanneet tämän siitä, että yhteiskuntaopin esseet ovat tekoälyn ansiosta usein parempia kuin aiemmin, mutta historian osalta näin ei ole. Monille opiskelijoille on haastavaa tunnistaa ja muokata tekoälyn tuottamaa geneeristä ja mitään sanomatonta, mutta rakenteeltaan sujuvaa tekstiä.

Opin myös uuden sanan, "unessay" eli epäessee. Se viittaa luovuuteen, joka on opettajalle entistä tärkeämpää, kun ideoidaan tekoälyajan tehtäviä perinteisten esseiden sijaan. Näistä löydät esimerkkejä alle upotetusta diasarjasta.

ChatGPT:n avulla luotu kuva sukuni historiasta. Äidinisäni oli maanmittari, joka lohkoi tiloja pohjois-Pirkanmaalla karjalaisten asuttamiseksi.

Lähteitä ja koulutuksen linkkejä

• Tekoälylukutaidon viitekehys julkaistaan kesällä ja suomennetaan, nyt luettavissa on luonnos. Yhteiskuntaopin kannalta kiinnostava voisi olla myös OKM:n hiljattain julkaistu kansalaisten tekoälyosaamisen viitekehys. 
• EU:n komissio on julkaissut neljä uutta opasta, jotka suomennetaan kesän aikana. Teemoina ovat disinformaatio, digitaalisten oppimateriaalien laatukriteerit, tekoälyn etiikka ja tietotekniikan opetus Euroopassa
• Ovet auki Eurooppaan -blogissa kerrotaan Otaniemen lukion kolmivuotisesta hankkeesta kehittää uusia innovatiivisia tapoja opettaa Euroopan unionin merkitystä ja toimintaa. Sari Halavaara ja Juha-Pekka Lehtonen hyödynsivät kursseillaan monipuolisesti tekoälyä. (Linkki listätty 16.6.)
• Faktabaarilla on paljon hyödyllistä aineistoa yhteiskuntaopin opetukseen. Kannattaa tilata sen uutiskirje ja tutustua oppaisiin (syksyllä julkaistaan opas tekoälylukutaidon opettamisesta).
• Yle 13.5.26: Applen tekoälyn kouluttajat paljastavat salatut säännöt: ”Sensuuria”.
• Tekoälyteatteri olisi oppitunnille oiva menetelmä. Em. linkistä löydät myös Ylen lähetykset ITK-konferenssista.
• Mäkelin, Silvennoinen & Mäkitalo. Toim. 2025. 50 myyttiä tekoälystä ja datasta (CC BY-NC-ND).
• Nämä ja paljon muitakin vinkkejä löydät Tekoälyn linkkivinkkien Padletista. Alla on muutama nosto sieltäkin löytyvistä sovelluksista.
  
  

Tekoälysovelluksia

• Kansallisarkiston työkalulla voit tehdä tekstintunnistuksen englanninkielisiin asiakirjoihin 1600-luvulta 1900-luvun puoliväliin. Lisäksi yhteishankkeessa on kehitetty venäjän kielen käsialamalli, käsin kirjoitettujen asiakirjojen muuntamiseksi koneluettavaan muotoon.

• Google Arts & Culture: Voit vierailla esim. Alvar Aalto -museossa, tutustua Ateneumin kokoelmiin tai klikata itsesi eri puolille maailmaa Talking tours -retkelle, missä on valittavina esim. arkeologia, maamerkit tai luontokohteet. Jokaisesta kohteesta on lyhyt ääniopastus, minkä lisäksi voit keskustella kohteesta tekoälyn avulla.

• Google NotebookLM lienee yksi suosituimpia tekoälysovelluksia opettajien keskuudessa. Sen avulla voi muuntaa esimerkiksi omat PowerPointit videoksi tai äänitiedostoksi, tehdä niistä kysymyksiä tai käsitekartan.

• Esimerkkejä ja ohjeita mm. Matleenan blogissa 8/2025 ja 10/2025. Videoita löydät myös YouTube-soittolistaltani. Nykyisin podcastit ja videot saa myös suomeksi.
• Harto Pönkä: NotebookLM, tekijänoikeudet tekoälysovelluksissa ja opetus

• Napkin on yksi suosikeistani. Sen avulla voi visualisoida omat tekstit, lue lisää ja katso esimerkkejä Napkin visualisoi tekstisi -kirjoituksesta.
• Sovelluksia opetuksen ideointiin ja materiaalien luonnosteluun
• Padlet Arcadella luot minuutissa pikkupelejä, jopa kirjautumatta.
• Uusi suomalainen Bruukki puuttuu vielä linkin listauksesta.

Hyväksy vähintään ei-välttämättömät evästeet, jotta näet alle upotetun diasarjan. Vaihtoehtoisesti voit avata sen suoraan SlideSharessa.

Tekoaly-historian-ja-yhteiskuntaopin-opetuksessa-18-5-26 from Matleena Laakso

Tekoäly haastaa arviointia

Tämä kirjoitus on julkaistu Terveystiedon ja liikunnan opettajien LIITO ry:n jäsenlehdessä 2/2026. Jos et ole jäsen, voit lukea alkuperäisen kirjoitukseni tästä linkistä (PDF) tai alta, minne olen lisännyt muutaman linkin. Mukana on kirjoituksesta Google NotebookLM -sovelluksella tehty tiivistelmä sekä kirjoituksesta ja Tekoäly ja arviointi -webinaarin diasarjasta generoitu video. 

- - - - - 

Opetuksen ja arvioinnin haasteet vaihtuvat vuodesta ja vuosikymmenestä toiseen. Pandemian aikana ei voitu järjestää valvottuja kokeita. Kännyköiden yleistyminen toi Wikipedian usein käytetyksi lähteeksi. Sähköisten kyselytyökalujen kehittyminen toi mukaan pelillisyyttä, mutta mahdollisti samalla vastausten etsimisen verkosta. Ylioppilaskokeiden sähköistyminen haastoi monipuolistamaan arviointia ja toi kokeisiin monimediaisia materiaaleja. Nyt arviointia haastaa generatiivisen tekoälyn käyttö, kun tekoälyn tuottaman sisällön osuutta ei useinkaan ole mahdollista todentaa.

Arviointi on EU:n tekoälysäädöksen mukaan suuririskistä toimintaa, joten arviointipäätöksen tekeminen kuuluu aina ihmiselle. Jotta opettaja voisi hyödyntää tekoälyä (esim. ChatGPT, Copilot tai erilliset arviointisovellukset) arvioinnissa tai palautteen annossa ja syöttää opiskelijan työn tekoälylle, tästä on käytännössä oltava ohjeistus koulutuksen järjestäjän tekoälyohjeissa.

Jokainen opettaja voi kuitenkin hyödyntää tekoälyä ideoidessaan arvioitavia tehtäviä, kirjoittaessaan niiden ohjeita tai luonnostellessaan arviointimatriiseja. Opettaja voi hyödyntää tekoälyä tehtävien ja niihin liittyvien välittömien palautteiden luonnostelussa ja mallivastauksia kirjoittaessaan. Tekoäly on hyvä antamaan palautetta myös oppijoille jaettavista kehotteista.

Jos oppijoilla on tekoäly käytössä, he voivat itse syöttää sille esimerkiksi liikuntapäiväkirjansa. Tekoälyltä ei kannata pyytää siihen yleisesti vain palautetta, vaan kertoa tarkemmin kenelle palaute on tarkoitettu ja mitä sillä tavoitellaan. Esimerkiksi kilpaurheilija tarvitsee erilaista palautetta kuin ylioppilaskokeisiin valmistautuva kaiket päivät sisällä istuva opiskelija. Kehotteita kannattaa kirjoittaa ja testata yhdessä tai opettaja voi luoda avuksi chatbotin.

Yksittäisen opettajan ja oppijan on tärkeää omaksua riittävä tekoälylukutaito, jotta tekoälyn eettinen ja vastuullinen käyttö muun muassa oppimisen ja arvioinnin tukena voi onnistua. Apuna ovat Opetushallituksen tekoälysuositukset, minkä ohella moni koulutuksen järjestäjä on jo luonut omat konkreettisemmat ohjeet. Niin sanottu liikennevalomalli (ks. esim. Arene, PDF) on yksi tapa kertoa yksittäisten oppimistehtävien tasolla, miten tekoälyä ei saa, saa tai tulee käyttää. Ohjeet eivät toki yksin riitä varmistamaan fiksua käyttöä, mutta niiden noudattaminen on keskeinen osa tekoälylukutaidon omaksumista. Kesäkuussa julkaistava tekoälylukutaidon viitekehys tuo tähän lisää konkretiaa.

Arviointi linkittyi myös Bett-opetusteknologiamessujen esityksiin, joissa korostettiin oppijan ajattelua ja sen näkyväksi tekemistä. Oman ajattelun ulkoistaminen tekoälylle ei ole hyvä valinta lopputuotoksen tai oman oppimisen näkökulmasta. Pelkkä tekoälyn tuottaman sisällön tarkistaminen ei korvaa omaa ajatteluprosessia. Jos jokaisen kysymyksensä vain heittää suoraan tekoälylle, alkaa oma ajattelu surkastua, innovatiivisuus vähentyä ja yksilöllisyys korvautua geneerisellä sisällöllä.

Hannah Fry totesi oivaltaen, että oppijan työtä ei ole löytää vastauksia annettuun tehtävään, vaan ponnistelu, joka johtaa siihen, että vastaus löytyy. Tämä ponnistelu ja ajattelu on tehtävä näkyväksi, jotta sitä voidaan arvioida. Voidaan esimerkiksi antaa oppimistehtäviä, jotka edellyttävät ajattelua kuten päätöksentekoa ja perusteluita, myös materiaalista, joka ei ole tekoälyn saatavilla. Tällaisia voivat olla oppitunnilla järjestetty väittely somen ikärajoista, vierailukäynti hoitokodissa, mahdollisesti myös paikalliset tilastot tai koulun oman hyvinvointikyselyn tulokset.

Tekoälyn myötä korostuu prosessin arviointi lopputuotoksen sijaan. Oppijoilta on hyvä edellyttää ensimmäistä tuotosta ennen tekoälyn käyttöä. Näin oppijoiden oma ääni ja haluttu konteksti tulee esille. Prosessin edetessä oppija voi saada palautetta eri vaiheissa opettajan lisäksi itse- ja vertaisarvioinnin kautta sekä tekoälyltä. Tekoäly voi parhaimmillaan ohjata oppimista ja auttaa esimerkiksi selkeyttämään argumentointia tai havaitsemaan, mitä on syytä vielä tarkentaa, oli kyse sitten kirjoitelmasta tai suullisesta esityksestä.

Tekoälyn käytön yhteydessä reflektio on tärkeää: Mitä oppimistehtävä opetti tekoälystä, entä terveystiedosta tai liikunnasta? Millaiset kehotteet toimivat parhaiten? Vaikuttiko tekoälyltä saatu palaute motivaatioon liittyen omiin liikuntatottumuksiin? Amelia King ehdotti Bettissä, että oppimistehtävän rinnalla kulkisi tekoälypäiväkirja, mihin kirjattaisiin lyhyesti, missä vaiheessa, miten ja miksi käytti tekoälyä ja miten se tuki oppimista? Näin sen käytöstä tulisi tietoista ja läpinäkyvää – ei vain taikanappi, joka auttaa, kun itse ei jaksa ajatella.

Viimeistään nyt on syytä nostaa tekoäly yhteiseen keskusteluun jokaisessa luokkahuoneessa. Muutoin vaarana on, että opettaja käyttää tekoälyä oman työnsä ja oppija oman työnsä tukena, mutta opetustilanteissa toimitaan ikään kuin tekoälyä ei olisi olemassakaan. Tekoälyn tuoma muutos on niin suuri, että siitä selvitään vain avoimuuden ja yhteisen oppimisen avulla.

Infograafi on Google NotebookLM -sovelluksen tiivistelmä kirjoituksesta. Video on tehty samalla työkalulla, mutta sen materiaalina on käytetty myös webinaarin diasarjaa samasta teemasta.