Tekoäly tarjoaa opiskelijalle yksilöllisempää opetusta

Tekoälyn ja oppimisanalytiikan käyttämisestä opetuksen tukena puhutaan jatkuvasti. Uusia digitaalisia menetelmiä, alustoja sekä työkaluja ollaan kehittämässä ja ottamassa käyttöön. Tekoälyn kehityksen luomat mahdollisuudet halutaan valjastaa tehostamaan opetusta ja tarjoamaan opiskelijoille yhä yksilöllisempää opetusta. Aalto-yliopiston Jiri Lallimo (projektipäällikkö, oppimispalvelut), Ville Kivimäki (asiantuntija, Insinööritieteiden korkeakoulun dekaanin yksikkö), Thomas Bergström (asiantuntija, IT-palvelut)ja Juha Martikainen (järjestelmäasiantuntija, IT-palvelut) keskustelevat asiasta lisää.

Tärkeintä on kuunnella loppukäyttäjiä

Tekoälyn ja yleisemmin analytiikan käyttämisessä opetuksessa ja opiskelussa ollaan vielä melko alkuvaiheessa, mutta menetelmät ja teknologia kehittyvät koko ajan ja uusia mahdollisuuksia huomataan jatkuvasti. Tärkeintä on muistaa, että palveluita kehitetään opiskelijoille ja opettajille, ja heidät tulee pitää keskiössä kaikessa kehitystyössä. On turhaa kehittää palveluita ja toimintoja, jotka eivät palvele loppukäyttäjiä halutulla tavalla.

”Tekoäly ja oppimisanalytiikka pohjautuvat datan keräämiseen, ja sitä on tärkeää katsella hyötynäkökulmasta, eli tarkastella sitä, miten opiskelijoille voidaan tuottaa parempia ja hyödyllisiä palveluita”, Ville Kivimäki muistuttaa. Tähän liittyy esimerkiksi palvelu, joka tekoälyn avulla ehdottaa opiskelijalle kursseja, joista hän voisi olla kiinnostunut tai joista voisi olla hänelle hyötyä tulevaisuudessa. Opiskelijat ovat toivoneet tällaista palvelua ja sellainen on nyt toteutumassa.

Tekoälyn ja analytiikan avulla parannetaan ennustettavuutta sekä näkyvyyttä

”Tekoälyn ja analytiikan ansiosta esimerkiksi opintojen ennustettavuutta voidaan parantaa. Käytännössä tämä tarkoittaa, että opiskelua voidaan myös tukea ennakoivasti, eikä tukeutua pelkästään takautuvaan tietoon, jolloin pulmia on saattanut jo syntyä”, Jiri Lallimo korostaa. Tämä tarkoittaa sitä, että tulevaisuudessa on mahdollista paremmin ennustaa opiskelijoiden toimintaa ja saavutuksia, millaiset opetustavat ja -materiaalit ovat toimivia tai miten tukea opiskelijoiden hyvinvointia sekä mielekästä opintojen loppuunsaattamista. Tällaisen ennakoivan tiedon avulla voi parhaimmillaan saada tarkempaa ja monipuolisempaa ymmärrystä tulevaisuuden näkymästä ja tarjota mahdollisimman varhaista tukea opiskelijoille.

Tekoälyn avulla voidaan myös tuoda oppiminen ja osaaminen näkyvämmäksi opiskelijoille. On tärkeää, että opiskelijoilla itsellään on parhaat välineet opintojen suunnitteluun, seurantaan ja arviointiin. Tällaista on tarkoitus tukea opiskelijan oman työpöydän ja sen kautta tarjottavien tietojen avulla. Lisäksi kurssien kuvausten ja muun sisältöjä kuvaavan datan avulla pystytään paremmin tekemään näkyväksi opiskelijan osaamista, jopa linkitettynä työelämätarpeisiin. Myös opettajat voivat esimerkiksi analytiikan avulla käsitellyn kurssipalautteen perusteella arvioida ja muuttaa opetustaan, jopa jo kurssin aikana. Palautteen kerääminen ja käsittely helpottuisi tekoälyn avulla, ja sitä olisi mahdollista hyödyntää tarkemmin, joustavammin ja ennakoivasti. Näin myös opiskelijoiden vaikutusmahdollisuudet kurssien sisältöihin ja menetelmiin parantuisivat.

”Tekoälystä ja koneoppimisesta puhutaan paljon, mutta konkretia ja hyödyt jäävät usein puuttumaan”, Thomas Bergström tähdentää. Hän kertoo Aallon kehitystyöstä: ”Olemme soveltaneet tekoälyä ja koneoppimista jo useissa eri opetuksen ja oppimisen käyttötapauksessa. Muutamana esimerkkinä voidaan mainita vapaamuotoisen opiskelijapalautteen analysointi ja luokittelu, opiskelijoiden osaamisprofiilin luominen kurssien ja koulutusohjelmien sisällön perusteella sekä osaamisen vertaileminen työmarkkinatarpeisiin. Lisäksi olemme viemässä tuotantokäyttöön kurssisuositteluratkaisua, joka suosittelee opiskelijalle sopivia kursseja perustuen sekä kurssien sisältöön sekä opiskelijoiden kurssihistoriaan. Olemme kehittäneet samanlaisen ratkaisun kuin mitä käytetään esimerkiksi verkkokaupoissa.”

”Olemme parhaillaan kehitysvaiheessa selvittämässä, millaista oppimisanalytiikkaa opiskelijalle ja opettajalle voidaan Aallossa tarjota kurssin aikaisesta toiminnasta MyCourses-oppimisympäristössä”, Juha Martikainen kertoo. Tavoitteena on tuottaa analytiikkavälineitä, joiden avulla opiskelija voi paremmin ymmärtää ja ohjata omaa oppimistaan. Opettajalle analytiikka tuo tietoa opiskelijoiden tilanteesta, jonka pohjalta heille voidaan mm. tarjota tukea tai personoituja oppimispolkuja. Opettajalle analytiikka tarjoaa myös tietoa kurssin elementtien ja ajoituksen toimivuudesta.

Tietoturva ja eettiset seikat ovat myös keskiössä datan hyödyntämisessä

”Erityisen tärkeää on muistaa myös moninaiset datan hyödyntämiseen liittyvät seikat. Datan keräämiseen, säilyttämiseen, käsittelyyn ja esittämiseen liittyy uudenlaisia kysymyksiä, joita täytyy pohtia tarkasti”, Jiri Lallimo korostaa ja jatkaa: ”Analytiikan avoimen ja perustellun käytön suhteen olemme Aallossa tehneet ja tulemme tekemään erityisen paljon työtä.” Datan hyödyntämisen täytyy olla Aallon oppimisen ja opettamisen tavoitteiden mukaista, juridisesti perusteltua, tietoturva taattuna ja mahdollisimman läpinäkyvää. Eettisiä näkökulmia työstetään yhteistyössä kaikkien osallisten kanssa.

Lisätietoja:

OKM:n oppimisanalytiikan kärkihanke:

AnalytiikkaÄly

Suomen tekoälykeskus:

https://fcai.fi/