Oppimista ei voi ulkoistaa: kokemuksia tekoälyn käytöstä oppimisessa

Tekoäly on tullut korkeakoulutukseen nopeasti, mutta sen vaikutuksia oppimiseen ymmärretään edelleen rajallisesti. Keskustelu keskittyy usein työkaluihin, käyttöohjeisiin ja riskeihin, vaikka keskeinen kysymys on pedagoginen: mitä oppimiselle tapahtuu, kun tekoäly on jatkuvasti läsnä.

Tätä muutosta voi tarkastella käytännön kautta. Haaga-Helian ammatillisissa opettajaopinnoissa lähestyin teemaa tietoisena kokeiluna. Opintojeni johtokysymyksenä oli se, mitä tapahtuu, kun tekoäly integroidaan systemaattisesti ja strategisesti osaksi oppimisprosessia. Lähtökohtana minulla oli ajatus siitä, että tekemällä käytännössä oppii parhaiten, ja tätä täydensi jatkuva reflektiotyöskentely. Yhdessä nämä tekivät näkyväksi sen, että kyse ei ole oppimisen helpottumisesta.

Oppimisen muutoksen ytimessä onkin haaste vaativuuden kasvusta olennaisen omaksumisessa. Tämä tuli todeksi varsinkin ajanjaksonamme, jolloin oppimiseen keskittymiseen ja huomiokykyyn liittyvät haasteet ovat tulleet jokapäiväisemmäksi osaksi oppimista ja opettamista.

Kun tekoäly tuli osaksi oppimista

Kun tekoäly ei ole satunnainen apuväline vaan jatkuva osa työskentelyä, oppiminen siirtyy lineaarisesta etenemisestä entistä vuorovaikutteisempaan muotoon. Tiedonhankinnan sijaan keskiöön nousee dialogi, jonka avulla kysymykset tarkentuvat, vastauksia verrataan ja näiden seurauksen oppijan oma ymmärrys rakentuu vaiheittain.

Prosessi muistuttaa mielestäni yhä enemmän asiantuntijatyötä kuin perinteistä opiskelua. Tämä sitten onkin vastaavasti entistä haasteellisempaa niille, jotka vasta opiskelevat asiantuntijatyötä. Vaaditaan asiantuntijatason omaksumistaitoja ennen kuin niitä on kertynyt kokemuksen kautta. Melkoinen paradoksi.

Muutos siis on ennen kaikkea kognitiivinen. Oppijan on jatkuvasti arvioitava omaa ymmärrystään ja tehtävä näkyväksi, missä kohdin ajattelu on vielä keskeneräistä. Tekoäly toimii tällöin parhaimmillaan ajattelun vastinparina. Se tuottaa vaihtoehtoisia näkökulmia, mutta ei ratkaise, mikä niistä on perusteltu.

Erityisesti usean tekoälyjärjestelmän rinnakkainen käyttö tekee näkyväksi, että vastaukset eivät ole yksiselitteisiä ja standardoitavissa tai edes aina toistettavissa teknologia kehittyessä kuukaudesta toiseen. Erot pakottavat vertailemaan, perustelemaan ja rakentamaan omaa tulkintaa siitä mikä on oleellista. Vastaavasti opettajalta tämä vaatii sitä, että hän osaa opettaa oppijoitaan näissä tärkeissä kriittisen ajattelun ja löydösten tulkinnan ydintaidoissa.

Oppiminen ei nopeudu vaan muuttuu

Oppimisen tutkimuksessa on pitkään korostettu, että tieto rakentuu aktiivisen ajattelun kautta eikä siirry sellaisenaan oppijalle (Gelman1971). Tekoäly ei muuta tätä periaatetta, mutta se muuttaa oppimisprosessin rytmiä.

Kun vastauksia saa nopeasti, syntyy helposti vaikutelma ymmärtämisestä, vaikka käsitteellinen työ olisi jäänyt kesken. Syntyy näennäistä oppimista, joka käyttää aikaisemmalla kriteeristöllä arvioituna laadukkaalta, mutta todellisuudessa saattakin olla täysin keskeneräistä tai jopa pseudo-oppimista.

Syvällinen oppiminen edellyttää edelleen hidasta ajattelua, epävarmuuden sietämistä ja käsitteiden kielitietoista työstämistä. Se perustuu aktiiviseen tiedonkäsittelyyn ja merkitysten rakentamiseen (Biggs & Tang 2011). Tekoäly voi tukea tätä prosessia, mutta ei korvata sitä. Tässä syntyy keskeinen jännitetilanne.

Teknologia nopeuttaa tiedon käsittelyä. Toisaalta ymmärtäminen ei nopeudu samassa tahdissa. Oppiminen ei siis kevene, vaan sen vaatimukset tulevat näkyvämmiksi. Laatuvaatimukset kasvavat samalla, kun toisaalta itse oppimisprosessi ja ymmärryksen kasvu eivät nopeudu vastaavalla tahdilla.

Kun työkalut muuttuvat kesken oppimisen

Tekoälyn erityispiirre oppimisympäristönä on sen jatkuva muutos. Uusia toimintamalleja, kuten agenttipohjaisia ratkaisuja, sekä aggregoivia työkaluja tiedon jäsentämiseen ja analysointiin, syntyy nopeasti. Nämä innovaatiot ja uudistukset eivät ainoastaan tehosta työskentelyä, vaan muuttavat sitä, miten tietoa käsitellään ja yhdistellään.

Jokaisella voi olla käytössään lähes rajaton määrä omaa oppimista tukevia juuri omaan oppimistyyliin sopivia ’AI-tukiopettajia’, materiaalimuotoilijoita ja kannustajia. Oppija voi halutessaan luoda assistentteja kaikkiin oppimisen vaiheisiinsa.

Käynnissä oleva hyperkehitys laajentaa oppimisen mahdollisuuksia, mutta lisää samalla kuormitusta. Oppijan on hallittava samanaikaisesti sekä sisältöä että muuttuvia työskentelytapoja ja välineitä. Riskinä on, että osaaminen jää vain välineiden käytön tasolle eikä syvene käsitteelliseksi ymmärrykseksi.

Keskeiseksi kysymykseksi nousee, miten oppija pysyy itse mukana muutoksessa, jossa myös oppimisen keinot, tuotosvaatimukset ja työtavat muuttuvat koko ajan. Pysyvää saamista ei synny kehotteita ja agentin parametreja säätämällä tai tekoälyn muistin ja projektityökalujen avulla. Sitä syntyy vain ja ainoastaan oppijan oman ymmärryksen ja osaamisen kasvaessa itse opittavasta asiasta.

Tekoäly ei korvaa muistia eikä ymmärrystä

Tekoälyn käyttöön liittyy ilmiö, jossa osa ajattelusta siirtyy ulkoisille järjestelmille. Kun jäsentäminen, muotoilu, kiteytys ja osittain myös muistaminen ja jopa reflektio ulkoistuvat, oppijan oma muistijälki voi heikentyä. Tieto tuntuu tutulta, mutta sitä ei pystytä palauttamaan ilman apuvälinettä.

Tämä tekee näkyväksi oppimisen kriittisen vaiheen: sisäistämisen. Oppiminen ei ole pelkästään tiedon käsittelyä, vaan myös sen kiinnittymistä osaksi ajattelua. Ilman tätä vaihetta tieto jää helposti pinnalliseksi ja katoaa käytön jälkeen. Siksi on perustellusti todettu, että oppimista ei voi ulkoistaa tekoälylle, vaikka se voikin tukea oppimisprosessia (Juuti 2025; Opetushallitus 2025).

Ilman tehokasta koneetta tehtyä reflektiota on suuri riski, että oppi ei tartu tahmaisesti. Opettajaopinnoissa juuri tätä korostettiin. On kyettävä pysähtymään ja tallentamaan jo opittu ja pohjaamaan jatko-opiskelu tähän. Ilman tätä kriittistä vaihetta osaamisen kasvulta putoaa pahimmillaan pohja.

Oppiminen tarvitsee edelleen ihmisiä

Tekoäly ei poista vuorovaikutuksen merkitystä, vaan korostaa sitä. Keskustelut opiskelijoiden kanssa, yhteinen pohdinta ja opettajan ohjaus syventävät ymmärrystä tavalla, johon yksittäinen työskentely ei riitä. Sosiaalinen vuorovaikutus pakottaa sanallistamaan ajattelua, kuulemaan vaihtoehtoisia näkökulmia ja tarkentamaan omaa käsitystä. Osaaminen on näytettävä käytännössä, kanssaopiskelijoille ja ohjaajille. Vuorovaikutteisesti ja käytännöllisesti.

Samoin käytännön työ on keskeinen osa oppimista. Kun opittuja asioita sovelletaan opetustilanteissa, niiden merkitys konkretisoituu. Vasta soveltaminen paljastaa, onko ymmärrys aidosti rakentunut vai jäänyt pinnalliseksi. Oppiminen on edelleen sosiaalinen ja toiminnallinen prosessi, vaikka sen välineet muuttuvat. Kansanviisaus siitä, että asian osaa vasta kun sen osaa opettaa toiselle pätee yhä.

Tekoälyn aikakaudella opettajan rooli ei vähene, vaan tarkentuu

Tiedon jakamisen sijaan opettajan roolissa keskeiseksi nousee oppimisprosessin ohjaaminen ja ajattelun tukeminen. Tämä tarkoittaa kykyä rakentaa tilanteita, joissa opiskelija joutuu aktiivisesti käsittelemään tietoa ja perustelemaan ratkaisujaan.

Ammatillisen koulutuksen keskustelussa on korostettu, että koulutuksen tehtävä ei rajoitu työelämävalmiuksiin, vaan siihen sisältyy myös sivistyksellinen ulottuvuus (Laukia 2019; 2024). Teknologia tarjoaa välineitä, mutta ei määritä oppimisen suuntaa. Opettajan tehtäväksi jää auttaa oppijaa rakentamaan merkityksiä ja kehittämään ajatteluaan.

Tekoäly voi tehostaa tiedon käsittelyä, mutta se ei tee oppimisesta kevyempää. Päinvastoin se tekee näkyväksi, kuinka vaativa prosessi oppiminen on. Se edellyttää edelleen keskittymistä, motivaatiota ja kykyä ajatella itsenäisesti.

Keskeinen havaintoni, joka syntyi Haaga-Helian opettajaopintojeni aikana, onkin yksinkertainen kiteytys. Oppiminen ei ulkoistu, edes tekoälylle, ei sitten millään. Tekoäly voi toimia apurina ja ajattelun tukena, mutta se ei korvaa oppijan omaa ponnistelua. Ilman aktiivista työskentelyä, vuorovaikutusta ja käytännön soveltamista oppiminen jää helposti kevyeksi, lyhyeen muistiin ja katoaa siten nopeasti.

Keskeinen kysymys ei ole käytetäänkö tekoälyä, vaan miten sen käyttö ohjataan tukemaan oppimista. Tässä riittää meille opettajille työtä vuosikymmeniksi eteenpäin.

Kuva: Shutterstock