�ݺ�ߣ

4.9.2024 | 1
Johdanto tekoälyyn ja sen
hyödyntämiseen opetuksessa
Tekoäly ja opetus 3 op
Webinaari 4.9.2024 (1/5)
Matleena Laakso
TAMK: Uuden opettajuuden laboratorio -hanke
Blogi: www.matleenalaakso.fi

Matleena Laakso
• Digipedagoginen asiantuntija
• Freelancer-kouluttaja
• Sivutoimisesti töissä TAMKissa
ja yliopistolla
• Aktiivinen bloggaaja
• Avoimen oppimisen vaikuttaja
• Koulutus KM ja AmO

Ohjelma klo 14.30-16.30
• Tervetuloa
• Hanke ja koulutuksen käytännöt
• Me ja tavoitteet
• Johdanto tekoälyyn
• Tekoäly opetuksessa: muutama näkökulma
- ja lisää tulevissa webinaareissa
Materiaalit, tallenteet ja oppimistehtävät
löydät koulutuksen Padletista.

Uuden opettajuuden
laboratorio
www.tuni.fi/fi/tule-opiskelemaan/uuden-opettajuuden-laboratorio
OPH-rahoitteinen täydennyskoulutushanke
• Lisätty todellisuus opetuksessa 3 op (loppusyksy)
Matleenan koulutuksia TAMKissa ja muuallakin:
www.matleenalaakso.fi/p/tervetuloa.html
• TAMK: Interaktiiviset verkkosisällöt 2 op (H5P & ThingLink)
• TAMK: Kaksi koulutusta amiksen kieltenopettajille

Tekoäly ja opetus 3 op
Suoritukset (dl ti 12.11.2024)
• Viisi webinaaria
• Jos et osallistu reaaliaikaistesti, kommentoi Padletiin lyhyesti
tallenteelta oppimaasi ja kokeile mahdollisuuksien mukaan
esillä olleita sovelluksia.
• Oppimistehtävinä (2 kpl) webinaareissa opitun soveltamista
omaan työhön. Ideana on tutustua itselle uusiin sovelluksiin
tai niiden uudenlaiseen käyttötapaan.
Ilmoittautuessasi olet sitoutunut
suorittamaan 3 op kokonaisuuden.

Webinaarien teemat
Ke 4.9.2024 Johdanto tekoälyyn ja sen
hyödyntämiseen opetuksessa (Matleena)
To 12.9.+oppimistehtävä: Suuria
kielimalleja käyttävien sovellusten
hyödyntäminen opetuksessa (Mikko)
Ma 23.9.: Tekoäly osana opetuksessa jo
käytettäviä sovelluksia (Matleena)
Ti 1.10.+oppimistehtävä: Visuaalisen
materiaalin tuottaminen tekoälyllä (Ville)
To 10.10.: Tekoäly opettajan ja opiskelijan
tukiälynä (Matleena)

Koulutuksen Padlet-verkkoympäristö

PARIPORINA
Kuka olet? / Mitä kuuluu?
Millaisin odotuksin saavuit?
Kuvana Padlet-ympäristömme pohjakuva.

Konkreettiset tavoitteesi koulutukselle

Kehotteet
1. Kysyin opettajilta, mikä konkreettisia tavoitteita heillä on kolmen
opintopisteen laajuiseen Tekoäly ja opetus –koulutukseen. Tiivistä
ja luokittele vastaukset. Vastaukset olivat: ”…”
2. Mitä tärkeitä näkökulmia tavoitteiden listauksesta puuttuu, kun
tarkastellaan opettajia, ohjaajia ja oppijoita sekä tekoälyn
mahdollisuuksia nykyisin?
3. Millaisia tavoitteita listaukseen olisi hyvä lisätä, jos pidennetään
tarkastelujaksoa viiteen vuoteen?

Tekoäly & Flinga
Työskentelyn vaiheet
1. Kerätään esim. Flinga Walliin ideoita, ajatuksia, näkökulmia, tavoitteita
tms. Voidaan äänestää esim. mikä on tärkein tai tykätä niistä, jotka
ovat myös omia tavoitteita.
2. Annetaan suurta kielimallia hyödyntävän sovelluksen (ChatGPT, Copilot,
Bard,..) tiivistää ja luokitella vastaukset.
3. Kysytään kielimallilta esim. mitä näkökulmia vastauksista puuttui.
Täältä saat Flingan
viestit tekstinä.
Vie sessio –painike
luo niistä Excel-tiedoston.
Flinga-ohjeita ja esimerkkejä:
www.matleenalaakso.fi/p/koulutusdiat.html

Scifiä vai arkea?
Kuva: anaterate (AI-kuva), pixabay.com Luotu tekoälyn avulla: www.matleenalaakso.fi/2023/12/kertovatko-kielimallit-henkilotietoja.html

Nykyinen tekoäly on heikkoa
Ks. esim. fi.wikipedia.org/wiki/Teko%C3%A4ly (17.2.2023)
Kapea eli heikko tekoäly
toimii työkaluna erilaisissa rajoitetuissa
tehtävissä. Sillä ei ole tietoisuutta, tahtoa
eikä ymmärrystä oman alansa ulkopuolella.
Vahvalla eli yleisellä tekoälyllä olisi
laaja ymmärrys ja ihmisen kaltainen tietoisuus.
Super-tekoäly olisi ohittanut
ihmisen kyvykkyyden.

Tekoäly on jo sulautunut arkeemme

Mitä on tekoäly?
Tekoäly on tietojenkäsittelyä, jossa kehitetään perinteisesti ihmisen
älyyn liitettyjä taitoja. Se pystyy esim. oppimaan, luomaan uutta,
ratkaisemaan ongelmia tai reagoimaan ympärillä tapahtuviin
muutoksiin.
TUNI-kirjasto, Tiedonhaun opas, CC BY: libguides.tuni.fi/tiedonhaun-opas/tiedonhaku-tekoaly
Tekoäly opetuksen tukena 1 op, Waselius & Pölönen ym. CC BY (kuva):
www.avoin.jyu.fi/fi/uutiset/miten-tekoaly-toimii-nain-kannattaa-suhtautua-chatgpt-hen-opetuksessa

Mitä on tekoäly?
• Ei ole yhtä tekoälyä, vaan paljon erilaisia teknologioita ja sovelluksia.
• Nyt merkittävin teknologia ovat suuret kielimallit, joihin suurin osa
viime vuosien uusista sovelluksista perustuu.
• Suurin osa perustuu koneoppimiseen.

”Kielimalli on malli kielestä,
ei maailmasta” – Hannu Toivonen, HY
Kielimallit (LLM, Large Language Model)
• Hyödyntävät sanojen (token) tilastollisia todennäköisyyksiä esim.
tuottaakseen, tunnistaakseen tai kääntääkseen tekstiä tai puhetta.
• Esim. Open AI:n GPT ja Googlen LaMDA.
Kielimalleja hyödyntävät tekoälysovellukset
• Esim. ChatGPT, Microsoft Copilot ja Google Gemini.
• Voivat sisältää työkaluja myös esim. kuvien tunnistamiseen ja
generoimiseen, koodin tai musiikin luomiseen tai internetin käyttöön.

Kielimallien toiminta
Sisältöjen tuottaminen ja muokkaaminen
• Kehotteen ja koulutusdatan perusteella, myös kehittäjän etiikka vaikuttaa.
• Pientä satunnaista vaihtelua.
• Myös valmiita vastauksia.
• Voi kieltäytyä vastaamasta
• Voi mahdollisesti mukauttaa vastauksia keskusteluhistorian perusteella.
• Muistavat keskustelun, joten jatkokysymykset ovat mahdollisia.
Eivät käsittele tai ymmärrä sanoja, vaan todennäköisyyksiä.
→ Jokainen fakta tarkistettava.

Minkä maiden dataa käytetään?
Kuva (ei CC-lisensoitu):Mozilla rainbow-unicorn.com/project/internet-health-report-2022

Koneoppiminen
Kone oppii annetun datan ja esimerkkien pohjalta ilman erillistä
sääntöjen ohjelmointia. Ohjelma koulutetaan suoriutumaan tehtävistä
tilanteissa, joita se ei ole välttämättä aiemmin kohdannut.
TUNI-kirjasto, Tiedonhaun opas, CC BY: libguides.tuni.fi/tiedonhaun-opas/tiedonhaku-tekoaly
Tekoäly opetuksen tukena 1 op, Waselius & Pölönen ym. CC BY (kuvat):
www.avoin.jyu.fi/fi/uutiset/miten-tekoaly-toimii-nain-kannattaa-suhtautua-chatgpt-hen-opetuksessa

Opetettava kone
www.generation-ai-stn.fi/genai-opetettava-kone
Tutustukaa koneoppimiseen GenAI-hankkeen opetettavan koneen
avulla. Somekonekin jo kokeiltavissa!
• Ei kirjautumista, toimivat mobiilisti, GDPR-turvallisia ja saavutettavia

”Lasten ja nuorten oivalluttaminen
teknologiasta, josta tulevaisuuden
yhteiskunta on enenevässä määrin
riippuvainen, on yksi 2000-luvun
merkittävimmistä haasteista.”
www.generation-ai-stn.fi/tilannekuva-2022-tiivistelma

Generatiivinen
tekoäly tarkoittaa
sovelluksia, jotka luovat
ihmisen pyynnöstä uusia
sisältöjä (teksti, kuva,
video, dia, taulukko,
musiikki,..).
Kuva: Franz26, pixabay.com. Generoitu tekoälyn avulla.

klingai.com
Käytä tätä osoitetta, älä etsi hakukoneilla.
• Kuvien ja videoiden luominen ja editointi.
• Videot kehotteista ja/tai kuvista (alla valokuva ja Copilot-kuva).

Tekoäly ihmistyön täydentäjänä
Kauhanen, Pajarinen & Rouvinen. Etla. 10/2023.
www.etla.fi/julkaisut/muistiot/generatiivisen-tekoalyn-vaikutuksista
”Näkemyksemme mukaan
generatiivisen tekoälyn vaikutus
Suomen työmarkkinoilla on
pikemminkin ihmistyötä täydentävä
kuin sitä korvaava.
Silti edessä on merkittävä murros,
johon valmistaudumme parhaiten
kokeilemalla ja hyödyntämällä
generatiivista tekoälyä
mahdollisimman etupainotteisesti.”

Koulutettu väestö
suurimmassa murroksessa
Vertailtaessa generatiivista tekoälyä työelämässä
käyttäviä ja niitä jotka eivät käytä
• tekoälyä käyttäen työn tuottavuus paranee,
• heikommat työntekijät hyötyvät enemmän,
• usein laatu ja työtyytyväisyys paranivat.
Yliopiston tentissä
• tekoäly auttoi monivalinnoissa, mutta ei esseissä.
• heikoimmat hyötyivät eniten.
• toisinaan tekoäly heikensi tulosta,
kun siltä pyydettiin sellaista, mitä se ei osaa.

Etlan raportin näkökulmia
Työtekijät jo kokeilevat,
organisaatiot joutuvat kieltämään.
Suurin uhka yhteiskunnassa on, että aidon ja tekoälyn
tuottaman sisällön erottaminen on mahdotonta.
”Teknologia ei ole hyvä tai paha –
eikä se myöskään ole neutraali.”
- Melvin Kranzberg

Finlaysonilla syttyi hehkulamppu 1882
Kuva: Jprak, pixabay.com

Tulevaa on mahdoton ennustaa
Juuso Pekkinen, Yle: Räjäytyskuva-podcast, Kausi 3: Tekoäly ja tulevaisuus (jakso 1):
areena.yle.fi/podcastit/1-62282689
Me ollaan nyt siinä vaiheessa,
että tuli on keksitty ja osataan
keittää vettä ja mietitään mitä
muuta sillä voisi kypsentää.
Meillä on vielä muutama askel
siihen höyrykoneeseen.
- Teemu Hallamaa

Omaa ajattelua tai tiedonhakua
ei ole syytä korvata tekoälyllä
Kuva: ML / Copilot, Designer

Oppiminen ei ole muuttunut
- vaikka käytöntöihin ja sovelluksiin on tullut paljon uutta
Oppiminen on oppijan
aktiivista toimintaa.
• Muilta kopioimalla ei opi.
• Toisen tuotosta ei saa
väittää omaksi.
• Tekoälyn järkevä käyttö
voi edistää oppimista.
Pelisäännöt selviksi!
• Plagiaatintunnistuksen
työkalut eivät tunnista
tekoälyn luomaa.
→ Mistä tunnistat
tekoälyn luoman
tekstin?
Kuva: ML / Copilot, Designer

Kuva: Matleena Laakso ja tekoälysovellus: www.bing.com/create
Tukiäly = tekoäly toimii parhaiten
ihmisen kanssa yhteistyössä!
Suhtaudu tekoälyn tuotoksiin
luonnoksina, jotka tarkistat ja
viimeistelet itse.
• Ope, käytä sellaiseen,
minkä osaisit itsekin.
• Oppija, pyydä sparrausta,
älä valmista tuotosta.

Oppimistehtävien muutos
Muokataan tehtävää
tavoitteena estää
huijaaminen.
Luodaan uudenlaisia
tehtäviä, joissa
hyödynnetään tekoälyä -
mutta ei korvaamaan
omaa ajattelua.

Oppijan tukiäly
Ideoinnin ja
ajattelun apu.
Kielenhuolto ja
palaute omasta
tekstistä.
Simulaatiot
suomeksi ja
kielitaidon
harjoitteluna.
Kääntäminen
(kielitaitotasot).
Argumentointi-
taitojen
edistäminen.
Käsitteiden
selittäjä ja
yleiskuvan
tarjoaja.
Selittäminen roolin
tai näkökulman
mukaan.
Yhteenveto,
tiivistys, luokittelu,
kysymysten teko.
Asioiden
yhdistäminen
tai vertailu.
Esimerkkien
luominen.
Vinkkejä
ajanhallintaan ja
opiskelu-
strategioihin.
Virheiden
osoittaminen ja
selittäminen.
Tuki oppimiselle ja
saavutettavuuden
edistäminen.
Harjoittelu ja
kertaaminen.
Huumoria &
työelämätaitoja.
Mitä muuta?

Opettajan ja ohjaajan tukiäly
Ideoinnin ja
ajattelun apu.
Kielenhuolto ja
palaute omasta
tekstistä
Selko- tai puhe-
kielistäminen.
Kääntäminen
(kielitaitotasot).
Tehtävien ja
materiaalien
eriyttäminen.
Käsitelistan tekijä
tai yleiskuvan
tarjoaja.
Selittäminen roolin
tai näkökulman
mukaan.
Yhteenveto,
tiivistys, luokittelu,
kysymysten teko.
Asioiden
yhdistäminen tai
vertailu.
Esimerkkien
luominen.
Tuntisuunnitelmien
ja tehtävien
luonnostelu
Virheiden
selittäminen.
Saavutettavuuden
edistäminen:
tekstittäminen,
tekstivasteet,
Oppimateriaalien
ja arviointi-
kriteerien teko.
Tehtävän
muokkaaminen
tekoälyaika-
kaudelle.
Kahden kurssin
Integrointi-
suunnitelma.

Mitä sovelluksia opetuksessa
voidaan käyttää?
Näkökulmia
• Käyttöehdot
• Tietosuoja-asetus GDPR
• Tietoturva
• Saavutettavuus
• Hinta / ansaintamalli
• Kirjautuminen (oma/organisaation tunnus; ope vai oppijat)
• Tarvittavat laitteet ja sovellukset
• Eettisyys ja muut lait, kuten tekijänoikeudet ja ikärajat
• Pedagoginen perustelu
→ Noudata ensisijaisesti OMAN organisaatiosi ohjeistusta.
→ Voit päättää VAIN omien henkilötietojesi luovuttamisesta.

AI Act: EU:n tekoälysäännöt
Ks. esim. www.facebook.com/EuropeanCommission &
digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
Riskitekoäly on kielletty, esim. kognitiivinen käyttäytymisen manipulointi
ja biometrinen luokittelu arkaluonteisten tietojen päättelemiseksi.
Suuririskisen tekoälyn on täytettävä tiukat vaatimukset,
näitä mm. seuraavilla aloilla: koulutus, terveydenhuolto, pankkitoiminta
ja vaalivaikuttaminen.
Rajoitetun riskin tekoälyn läpinäkyvyys tarkoittaa, että on kerrottava
käyttäjille, että he ovat vuorovaikutuksessa tekoälyn kanssa, esim. chatbotit.
Vähäisen riskin tekoälylle ei uusia vaatimuksia,
esim. kuljetusreittien optimointi ja videopelit.

Suomen ensimmäisen
oppilaitosohjeistuksen tiivistys 1/2023
www.jyu.fi/jsbe/fi/opiskelu/ohjeita-opiskelijalle/opintohallinnon-saadokset-ja-maaraykset/kauppakorkeakoulun-linjaus-
tekoalysovellusten-kayttoon
1. Käyttö on lähtökohtaisesti sallittua.
2. Voi käyttää tekstinhuollossa.
3. Opiskelija on aina vastuussa tekstinsä sisällöstä.
4. Opiskelijoille pitää kertoa käytön periaatteet ja haitat.
5. Opettajien pitää huolehtia, ettei
huijaamalla voi saada hyvää arvosanaa.
6. Jos opiskelija on käyttänyt kielimallia,
hänen tulee kertoa, miten sitä käytti.
7. Näistä suosituksista voidaan poiketa
perustellusta syystä.
→ OPH: tekoälyohjeistuksen luonnos pian
kommenttikierrokselle. Ohjeistus julki joulukuussa!

Yhteistä monille generatiivista
tekoälyä hyödyntäville sovelluksille
• Helppoja.
• Maksuttomia kokeilla.
• Kokeilu- ja kehitysvaiheessa.
• Moni toimii suomeksikin,
mutta paremmin englanniksi.
• Tietosuoja harvoin EU:ssa
vaaditulla tasolla.
• Tekijänoikeuskysymyksissä
paljon epäselvää.
• Kerro, kun käytät.
Kuva: Matleena Laakso. Luotu tekoälyn avulla: www.bing.com/create

Tekoälyn ja kielimallien haasteita
Ks. esim: areena.yle.fi/podcastit/1-64840896 ja Tarmo Toikkanen: bit.ly/3PhJXMR
• Ei ymmärrä sanojen merkityksiä – eikä käsittele sanoja.
• Hallusinoi. Jokainen fakta tarkistettava!
• Ei ole hakukone! Ei kerro luotettavasti edes lähteitä.
• Toistaa ja uusintaa esim. syrjintää.
• Datan oikeellisuus, kattavuus ja eettisyys.
• Kehittäjäyrityksen arvot.
• Tietosuoja: ole tietoinen, mitä voit jakaa.
• Tekijänoikeuskysymykset epäselviä.
• Rahalla saa paremman version.
• Toimii parhaiten englanniksi.
• Hiilidioksidipäästöt ja energiankulutus
• Myös nettirikollisten työkalu.
Kuva: Qimono, pixabay.com
→Ymmärrys tekoälystä
ja algoritmeista
→Tekoälylukutaito

Tekoäly sulautunut sovelluksiin
• Selaimet, esim. Edgessä Copilot ja Chromessa Google Lens.
• Toimistosovellukset
• Oppimisympäristöt
• Oppi-/verkkomateriaalien luomisen sovellukset
• Sähköiset kyselyt ja lomakkeet
• Yhteistyötä tukevat sovellukset
• Saavutettavuutta edistävät sovellukset ym.

padlet.com/matlaakso/ai
Löydät tämän muistitaulun myös Matleenan blogin tekoälysivulta.
TOT-verkosto

faktabaari.fi/dil/ai
Kivinen, K., Aslama Horowitz, M., Cronin, M., Havula, P., Härkönen, T., Pönkä, H., Saariaho, A., Saarinen, T.
(2023) Digitaalinen informaatiolukutaito,- Tekoälyopas, Faktabaari, Helsinki

www.matleenalaakso.fi/2023/04/itkn-tyopajapaivassa-nakyy-tekoaly.html

Reflektiokuvan yritelmiä
Kuvat: ML/Microsoft Copilot, DALL.E 3

Kuvat: Matleena Laakso / Copilot, DALL.E 3.
Miltä tekoäly maistuu juuri nyt?
1. 2. 3. 4. 5. 6.
7. 8. 9. 10. 11. 12.
13. 14. 15. 16. 17. 18.
19. 20. 21. 22. 23. 24.

www.matleenalaakso.fi
Yli 400 blogikirjoitusta sekä runsaasti
#digipeda-vinkkejä, ohjeita ja esimerkkejä.
Blogisivuja:
• Ohjeet ja diasarjat
• Generatiivinen tekoäly
• H5P-työkalut
• Sähköiset kokeet ja kyselyt
• Opetusalan webinaarit
• Tervetuloa: tulevia koulutuksiani

Tämä diasarja on lisensoitu Creative
Commons -lisenssillä CC BY-SA 4.0
• CC-lisenssien verkkosivusto: creativecommons.fi
• CC BY-SA 4.0 eli Creative Commons Nimeä-Jaa samoin 4.0
Kansainvälinen: creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.fi
• Sinä saat käyttää, jakaa ja muuntaa tätä diasarjaa,
myös kaupallinen hyödyntäminen on sallittu.
• Ehtona on, että viittaat aina alkuperäiseen tekijään ja
lisäät linkin tähän diasarjaan.
• Jos teet diasarjasta oman version, se tulee lisäksi
jakaa tällä samalla lisenssillä.
• Tätä lisenssiä laajempia oikeuksia voit kysyä tekijältä:
www.matleenalaakso.fi

�ݺ�ߣ

Johdanto tekoälyyn ja sen hyödyntämiseen opetuksessa 4.9.24

Recommended

More Related Content

Similar to Johdanto tekoälyyn ja sen hyödyntämiseen opetuksessa 4.9.24 (20)

More from Matleena Laakso (20)

Recently uploaded (20)

Johdanto tekoälyyn ja sen hyödyntämiseen opetuksessa 4.9.24