Kevätlukukausi päättyi pienoiseen ahdistukseen tekoälykysymysten äärellä. Jo kevään viimeisiä kurssisuorituksia tarkastaessa kävi ilmi, että monet opiskelijat ymmärtävät enemmän tekoälystä ja pystyvät käyttämään esimerkiksi työnantajansa kautta edistyneempiä työkaluja kuin minä opettajana.
 |
| DALL-E-työkalulla luotu kuva aiheesta Matisse style painting about AI use in teaching. |
Samaan aikana koulutusyritykset jo lanseerasivat moninaisia tekoälyä käsitteleviä koulutuskokonaisuuksia. Itsellä ei kevätkuormituksessa oikein ollut aikaa eikä energiaa perehtyä asiaan. Mitä nyt aloin toisella silmällä seurailla joitakin tekoälystä keskustelevia fb-ryhmiä ja Twitter-aktivisteja.
Parhaan ja selkeimmän esityksen aiheesta kuulin laitoksemme elokuisilla työyhteisöpäivillä Kolilla. Tutkimuksesta vastaava varajohtaja, professori Juho Pesonen – joka määrittelee itsensä IT-nörtiksi – on perehtynyt tekoälykysymyksiin ja piti meille hienon alustuksen. Juhon neuvoilla pääsi mukavasti kiinni tähän tematiikkaan ei-nörttikin.
Itä-Suomen yliopisto sai melko kipakasti aikaiseksi tekoälyohjeet. Iso kysymysmerkki jäi kuitenkin yhteen kohtaan. Kun opinnäytetyössä, kuten gradussa, pitää olla riittävästi itsenäistä työtä – miten määritellään riittävä määrä?
Syksyn alun artikkelikäsikirjoitusteni kanssa olen tarkistanut, mitä tutkimuslehtien kirjoittajaohjeissa sanotaan tekoälyn käytöstä. Esimerkiksi Emerald-kustantamo sanoo näin:
Generative AI usage key principles
- Copywriting any part of an article using a generative AI tool/LLM would not be permissible, including the generation of the abstract or the literature review, for as per Emerald’s authorship criteria, the author(s) must be responsible for the work and accountable for its accuracy, integrity, and validity.
- The generation or reporting of results using a generative AI tool/LLM is not permissible, for as per Emerald’s authorship criteria, the author(s) must be responsible for the creation and interpretation of their work and accountable for its accuracy, integrity, and validity.
- The in-text reporting of statistics using a generative AI tool/LLM is not permissible due to concerns over the authenticity, integrity, and validity of the data produced, although the use of such a tool to aid in the analysis of the work would be permissible.
- Copy-editing an article using a generative AI tool/LLM in order to improve its language and readability would be permissible as this mirrors standard tools already employed to improve spelling and grammar, and uses existing author-created material, rather than generating wholly new content, while the author(s) remains responsible for the original work.
- The submission and publication of images created by AI tools or large-scale generative models is not permitted.
Eli: kielenhuoltoa saa tehdä mutta ei kirjoituttaa mitään artikkelin osaa eikä teettää tekoälyllä itse tutkimusta eikä luoda kuvia. Anderson ym. (2023) toteavat, että tekoälyn käyttöön liittyy niin paljon eettisyyteen, oikeudenmukaisuuteen, tarkkuuteen ja havaitsemiseen liittyviä kysymyksiä, että niistä tulee helposti uhka tutkimuksen luotettavuudelle.
Samaan aikaan opiskelijat miettivät, miten voisivat hyödyntää oppimistehtävissä ja opinnäytetöissä tekoälyä, jos omat tiedonhaku- ja kirjoitustaidot eivät riitä tai kärsivällisyys on koetteilla. Luultavasti tutkijat miettivät aivan samoja kysymyksiä. Tiettävästi tekoälyllä voi teettää jo ainakin varsin kelvollisia kirjallisuuskatsauksia, vaikka samalla lähdeluetteloihin voi päätyä kaikenlaisia kummallisuuksia. Näemmekö pian julkaisumäärien räjähdysmäisen kasvun?
Erilaiset fb-ryhmät ovat täynnä opettajien kokemuksia tekoälyn hyödyistä. Yksi oli löytänyt innostavia tapoja opettaa Shakespearen näytelmiä. Toinen oli tehnyt hienoja videotutoriaaleja, kolmas saanut apua fiksujen sähköpostiviestien muotoiluun. Selväksi tulee, että tärkeintä on osata kysyä oikeita kysymyksiä (prompts) ja valita esim. oikea tyyli, millä toivoo saavansa vastauksen.
Monenlaisia kysymyksiä risteilee mielessä juuri nyt:
Kenen työpaikat tekoäly vie? Mitä tapahtuu esimerkiksi kieliammattilaisille, vieläkö tarvitaan kielenkääntäjiä ja -huoltajia? Entäpä toimittajia?
Mitkä työkalut opettajan ja tutkijan pitäisi ottaa haltuun – niitä kun on aivan valtavasti, ChatGPT:n lisäksi, kuten Semantic Scholar, Elicit, Research Rabbit, Synthesia, MagicSchool jne.
Miten käyttää tekoälyä opetuksen tukena: kurssisuunnittelussa, oppimistehtävien luomisessa, arvioinnissa?
Miten opetamme yliopistossa tekoälytyökalujen rakentavaa käyttöä, koska kyseessä on varsin tärkeä työelämätaito?
Ehkäpä jo joulun aikaan olemme viisaampia.
Lue lisää:
Ansioituneen opetuksen kehittäjän, Matleena Laakson Tekoäly opetuksessa -linkkivinkkejä
Anderson ym. 2023. AI did not write this manuscript, or did it? Can we trick the AI text detector into generated texts? Editorial. BMJ Open Sport & Exercise Medicine 9(1).
Näistä fb-ryhmistä olen itse löytänyt ideoita:
ChatGPT for Teachers
ChatGPT Ideas, Tips & Tricks
ChatGPT in Education
Higher Ed discussions of AI writing
University World News -julkaisu käsittelee aihetta laajasti uusimmassa numerossaan.
