HomeTekoälyn käyttö opetuksessaAIEducational TechnologyTekoälyn käyttö opetuksessa

Tekoälyn käyttö opetuksessa

Teknologian nopean kehityksen takia, sen hyödyntäminen oppimisprosesseissa on hyvin keskusteltu aihe. Tutkijat ja opettajat haluavat selvittää miten teknologia voidaan käytännössä hyödyntää opetuksessa. Teknologian nopea kehitys vaikuttaa opetukseen ja oppimisympäristöön eri tavoin.  Tässä vaiheessa, sitä käytetään opetuksessa mm. sekä opettajien opetustyökaluna, opiskelijoiden avustajana, että itse oppimisympäristönä. Tässä tekstissä halutaan selvittää:

  • Miten tekoälyä hyödynnetään opetuksessa, oppimisprosesseissa?
  • Mitä haasteita tekoälyn käytössä voi olla?

 

Tekoäly on systeemi, järjestelmä tai ohjelma, jota käytetään helpottamaan, yksinkertaistamaan ja tekemään automaattisesti tehtävät. Tekoälyn avulla yhdistämme tietoa eri laitteista tai resurssista.

Tekoälyä käytetään ohjaamaan opiskelijaa, tekemään arviointia automaattisesti, antamaan palautteita automaattisesti, personoimaan oppimisympäristöjä. Tekoäly voi suorittaa tällaisia tehtäviä, oppimisympäristöstä kerätyn tietojen avulla. Esimerkiksi, oppimisympäristöstä kerätyn datan avulla huomataan, että opiskelijan tehtävät ovat tekemättä. Sen jälkeen tekoäly lähettää viestiä siitä mikä on tilanne ja tekee automattisia muistutuksia.

Tekoälyä käytetään ohjaamaan opiskelijaa, tekemään arviointia automaattisesti, antamaan palautteita automaattisesti, personoimaan oppimisympäristöjä.

Tekoälyä käytetään lisäämään opintojen ennustettavuutta. Se pystyy ohjaamaan opiskelijoita sopiviin opintoihin oppimisympäristöstä kerätyn tietojen avulla. Opiskelija näkee miten hän pärjää, mitä hän osaa. Siinä vaiheessa, oppimisympäristön ominaisuudet ovat tärkeitä.

Tekoälyn käyttö oppimisanalytiikassa on vielä alku vaiheessa. Tutkijat määrittelevät sitä, että minkälaisia tietoja tarvitaan, jotta voidaan käyttää tekoälyä oppimisanalytiikassa. Tämän perusteella tärkeää on se, että mitä tietoja me saamme oppimisympäristöstä? Esimerkiksi, osa korkeakoulusta kehittää omaa oppimisympäristöä sitten saa sieltä sellaista tietoa he haluavat.

Oppimisrobotit ovat toinen alue, jolla käytetään tekoälyä. Maailmassa on paljon kokemuksia. Oppimisrobotteja hyödynnetään esimerkiksi kielen oppimisessa. Opiskelijat juttelevat robotille, robotti kysyy kysymyksiä jne. Lisäksi, robotteja käytetään opiskelukaverina tai ohjaajana.

Robotit pystyvät auttamaan opiskelijoita, kun opettajilla ei ole riittävästi aikaa. Esimerkiksi robotit voivat auttaa opiskelijoita lukemaan tai kirjoittamaan, sen takia luokan aika voidaan käyttää järkevämmin.

Tekoälyllä on myös monenlaisia haasteita. Olemassa olevat oppimisympäristöt ja työkalut ei välttämättä tue teknologiaa, se on vaikeaa yhdistää oppimiseen liittyviä tietoja. Käytännössä olevat järjestelmät eivät tue automaattista tiedon keruuta, toisaalta tietosuojalainsäädäntö rajoittaa tietojen profilointia. Tekoälyn hyödyntämiseen aina vaaditaan lupaa saatujen tietojen käyttöön. Tästä syystä, se on vaikea analysoida ja päättää kun meillä ei ole tarpeeksi kerätty data.

Toinen haaste on eettiset asiat. Eettisistä kysymyksistä on keskusteltu jatkuvasti. Esimerkiksi, onko se oikein, että tekoäly tekee päätöksiä opettajan/opiskelijan puolesta. Opiskelijoiden ja opettajaien pitäisi tehdä päätöksiä, toisaalta tekoäly voi tukea niitä päätöksiä. Viimeinen haaste on oppimisrobotista, että robotit ovat vielä kallista teknologiaa ja sen takia ei voi käyttää laajasti.

Lopuksi

Vaikka tekoälyn käytössä opetuksessa on paljon haasteita, se on edelleen hyvin keskusteltu ja suosittu aihe. Tekoälyä käytetään opetuksessa opettajien ja opiskelijoiden avustajana. Sitä käytetään ohjaamaan opiskelijaa, tekemään arviointia automaattisesti, antamaan palautteita automaattisesti, personoimaan oppimisympäristöjä. Toisaalta, voidaan sanoa, että sen käyttö oppimisanalytiikassa on vielä alku vaiheessa.

Yksi haaste tekoälyn käytöstä on se, että robotit ovat kallista teknologiaa vielä. Kun teknologia kehittyy nopeasti, se koko ajan halpenee, siinä vaiheessa tekoälyn käyttö opetuksessa voi olla laajempaa tulevaisuudessa. Toinen haaste on se, että käytännössä olevat oppimisympäristöt eivät vielä tue tekoälyä tai automaatista tietojen keruuta. Tässä vaiheessa, se on tärkeää kehittää älykkäitä oppimisympäristöjä.