Korkeakoulut ovat tarttuneet aktiivisesti tekoälyn tuomiin haasteisiin ja mahdollisuuksiin osana korkeakoulutusta ja lähteneet systemaattisesti kehittämään yhteisiä ratkaisuja. Koulutuksen kannalta keskeistä on koulutuksen korkean laadun ylläpitäminen, opetussuunnitelmien ajantasaisuuden varmistaminen, sekä osaamistavoitteiden kehittäminen huomioiden tekoälyn käyttö osana osaamisen arviointia. Ammattikorkeakoulujen yhteiset ratkaisut, kuten  tekoälyn käytön ohjeistus (Arene, 2024a),  liikennevalomalli (Arene 2024b) sekä yhteiset koulutuskonseptit (Puuska ym., 2024) tukevat tekoälyn mahdollisuuksien hyödyntämistä koulutuksessa.

Viime aikoina on erityisesti puhututtanut tekoälyn käyttö liittyen osaamisen arviointiin. EU:n tekoälyasetuksen 2024/1689 avulla pyritään säätelemään riskiperustaisesti tekoälyn käyttöä, ja säädöksessä tekoälyn käyttö opiskeluun hakeutumisen arvioinnin prosesseissa sekä oppimistulosten tai koulutustason arvioinnissa on huomioitu korkean riskin käyttötapauksena (EU, 2025). Opettajat ovat nostaneet esiin huolen perustaitojen katoamisesta, kun tekoälyn avulla on helppo hakea vastauksia opittavan aineen peruskysymyksiin. Keskeistä onkin tunnistaa opittavasta aineksesta asiat, jotka opiskelijan on osattava ulkoa sekä ne, joissa tekoälyä voidaan hyödyntää kriittisesti arvioimalla sen tuottamaa tietoa. Tiedon kriittinen tarkastelu sekä alan tietoperustan ja käytänteiden kriittinen tarkastelu ovat ammattikorkeakouluopiskelijoiden keskeisiä geneerisiä kompetensseja (Arene, 2022), joiden merkitys yhä korostuu tekoälyn aikakautena.

Ammattikorkeakouluissa opettajat voivat Arenen liikennevalomallin avulla määritellä tekoälyn käyttöä tehtävissä ja tehtävien arviointia suhteessa tekoälyn käyttöön. Erityisesti opettajia suositellaan liikennevalomallin avulla tunnistamaan opintojaksoilla:

• oppimistehtävät, joissa olennaista on perusosaamisen varmistaminen, ja joissa on syytä kieltää tekoälyn käyttö (punainen liikennevalo)
• oppimistehtävät, joissa olennaista on kriittisen ajattelun kehittyminen, jajoissa tekoälyn käyttö sallitaan (keltainen liikennevalo) tai sen käyttöä vaaditaan (sininen liikennevalo). Näissätekoälyn käytöstä pitää kertoa ja sillä on vaikutusta arviointiin. Kriittisen ajattelun taitoa vaaditaan myös silloin, kun oppimistehtävässä voi hyödyntää tekoälyä vapaasti (vihreä liikennevalo) eikä arviointiprosessi ohjaa opiskelijaa tekoälyn käytön tarkasteluun osana tehtävää.

Liikennevalomalli on mahdollisuuksien mukaan hyvä integroida oppimisympäristöön, jolloin ne toimivat opetuksen ja oppimisen työkaluna niin opettajille kuin opiskelijoille.

Myös opettaja voi hyödyntää tekoälyä omassa arviointityössään. Tekoälyavusteinen arviointi voi toteutua mm. arvioinnin ja palautteenannon suunnittelussa, toteutuksessa tai oman arviointiviestin tai palautteen koostamisessa. Tällöin opettaja on itse vastuussa varsinaisesta arvioinnista, mutta käyttää tekoälyä apuna materiaalin luomiseen, koostamiseen, hiomiseen ja tarkistamiseen. Vilpin mahdollisuuden ensiarviointi on mahdollista tehdä tekoälyavusteisesti, mutta sen varsinainen toteaminen on opettajan vastuulla. Tekoälyn vastuullisen käytön periaatteet (Kuvio 1) tukevat tekoälyavusteisen arviointiprosessin suunnittelua ja toteutusta.

Tekoälyn käyttö vilpilliseen osaamisen osoittamiseen on kasvanut tekoälytyökalujen käyttökokemusten myötä. Tekoälyn väärinkäyttöä on esiintynyt mm. tekstintuottamisessa ja lähteiden haussa. Tällöin opiskelijan kriittisen ajattelun kyky, tiedonhaun taidot ja alakohtainen osaaminen jäävät osoittamatta, puhumattakaan tieteellisen tutkimuksen eettisistä periaatteista. On kuitenkin huomioitava, että opiskelijoillekin tekoäly on uusi työkalu, ja korkeakouluoppijaksi kasvaminen edellyttää tekoälylukutaidon aktiivista kehittämistä osana opintoja. Vinkkejä opiskelijoiden tekoälyn käytön tukemiseen kaipaavat myös opettajat. Tekoälyn käytön toteutusta edistää opiskelijoiden selkeä ohjeistus (Kuvio 2), joka osaltaan tukee tekoälylukutaidon kehittymistä.

Yritykset odottavat työelämään valmistuvilta osaajilta erityisesti tiedonhallinnan hyviä taitoja. Tekoälyn avulla tieto on saavutettavissa, muokattavissa ja arvioitavissa, mutta se on hyödyllistä yritykselle vain, jos tiedon käyttäjä kykenee perusosaamisen ansiosta rakentamaan ammattimaisen arvion ja soveltamaan tietoa tarvitusti. Yritykset ottavat tekoälytyökaluja ketterästi käyttöön ja kouluttavat henkilöstöään aktiivisesti, mutta korkeakoulujen oppimissuunnitelmien uudistussykli toimii hitaasti yritysrattaiden tarpeisiin verrattuna. Siksi onkin tärkeää, että tekoälytyökalujen vastuullinen käyttö on merkittävä osa opintojaksoja, että voidaan varmistaa opiskelijoiden ymmärrys tekoälyn alakohtaisista tarpeista ja käyttökohteista sekä sen soveltaminen osana harjoitteluja ja opinnäytetöitä.

Tekoälylukutaidon kehittyminen on osa digitaalista sivistystä ja digitaalista kansalaisuutta (Valtioneuvosto, 2025). Korkeakoulutettuja tekoälyosaajia tarvitaan tulevaisuudessa jokaisella toimialalla, ja jokaisella korkeakoulusta valmistuneella on oltava tekoälylukutaito. Korkeakoulujen välinen yhteistyö voi osaltaan edistää digitaalisen sivistyksen kasvua ja vastuullista digirohkeutta, jota edellytetään niin opettajilta kuin oppijoilta. On tärkeää jakaa kokemuksia ja parhaita käytänteitä avoimesti niin paikallisella, kansallisella kuin kansainvälisellä tasolla, jotta osaaminen kasvaa ja vahvistuu. Koulutusasteet ylittävä yhteistyö voisi tukea perusosaamisen varmistamista ja tekoälylukutaidon kehittymistä korkeakouluun siirryttäessä. Uusia tekoälyratkaisuja innovoidaan tällä hetkellä tiiviisti myös osaamisen arviointiin. Yhteistyöllä voidaan tehdä Suomesta mallimaa tekoälyn vastuullisessa käytössä osana korkeakoulutusta.

For the English version of the text, please click here.

Kirjoittaja

Marjo Joshi, Osaamisalajohtaja / Seinäjoen ammattikorkeakoulu, marjo.joshi@seamk.fi

Artikkelin tuottamiseen ovat osallistuneet digipedagogiset asiantuntijat: Henri Annala (TAMK), Linda Kantola (HAMK) ja Sami Simpanen (HAMK)

Lähteet:

Arene (2022). Suositus ammattikorkeakoulujen yhteisistä kompetensseista ja niiden soveltamisesta. Ammattikorkeakoulujen rehtorineuvosto Arene ry. https://arene.fi/julkaisut/suositus-ammattikorkeakoulujen-yhteisista-kompetensseista-ja-niiden-soveltamisesta-2022/

Arene (2024a). Arenen suositukset tekoälyn hyödyntämisestä ammattikorkeakouluille. https://arene.fi/wp-content/uploads/PDF/2024/Teko%C3%A4lysuositukset/Arenen%20suositukset%20teko%C3%A4lyn%20hy%C3%B6dynt%C3%A4misest%C3%A4%20ammattikorkeakouluille%202024.pdf?_t=1730467050

Arene (2024b). Tekoälyn käyttäminen oppimistehtävissä – liikennevalomalli https://arene.fi/wp-content/uploads/PDF/2024/Teko%C3%A4lysuositukset/ARENE_AI_liikennevalomalli%20.pdf?_t=1730467050

European Union EU (2025). Shaping Europe’s digital future. https://digital-strategy.ec.europa.eu/policies/regulatory-framework-ai

Annala, H., Joshi, M., Kantola, L. & Simpala, S. (2025). Tekoälyn vaikutus arviointiin. Arenen Koulutuksesta vastaavien vararehtoreiden ja johtajien seminaaripäivät, Kuopio, 20.3.2025.

Puuska, H., Kallio, A. & Mäki, A. (2024). Tekoäly muutosvoimana ammattikorkeakoulujen TKI-toiminnassa ja oppimisessa. Blogi 24.11.2024. Tekoäly muutosvoimana ammattikorkeakoulujen TKI-toiminnassa ja oppimisessa – CSC

Valtioneuvosto (2025). Tekoälylukutaito osana digitaalista sivistystä – julkishallinnon näkymät. Keskustelusarja digitaalisesta sivistyksestä 27.3.2025. https://okm.fi/tapahtumat/2025-03-27/tekoalylukutaito-osana-digitaalista-sivistysta-julkishallinnon-nakymat