Risto Salminen, KTM, asiantuntija, Tampereen ammattikorkeakoulu
Outi Rantanen, YTM, lehtori, opinto-ohjaaja, Tampereen ammattikorkeakoulu
Sirpa Levo-Aaltonen, TkL, KTM, KM, lehtori, Tampereen ammattikorkeakoulu
Kun Tampereen ammattikorkeakoulussa valmisteltiin kevään 2026 ammatillisen opinto-ohjaajankoulutuksen valintakurssia, haluttiin samalla selvittää, miten tekoälyn käyttö vaikuttaa valintakurssin tehtävien suorittamiseen. Valintakurssin suorittamisen simulaatio tekoälyn avulla johti opiskelijavalinnan kehittämiseen tilanteessa, jossa hakijoiden tekoälyn käyttö on yleistä ja vaikeasti estettävää verkossa toteutettavilla valintakursseilla.
Tässä artikkelissa kuvataan kehittämistutkimuksen (Pernaa, 2013, 9–26) kautta malli, jolla valintakurssit huomioisivat tekoälyn käytön oikeudenmukaisesti ja sen väistämättömän läsnäolon tunnustaen. Valintakurssi on systeemi, jossa tehtävätyypit, arviointikäytänteet ja teknologinen oppimisympäristö ovat riippuvaisia toisistaan. Hakijan, tekoälyn ja valintajärjestelmän vuorovaikutus ovat kehittämistyön analyysin avainasia.
Kehittämistyössä tekoälyä hyödynnettiin valintakurssin tehtävien suorittamisen simulaatiossa, jossa testattiin erilaisten tehtävätyyppien toimivuutta ja Moodle-oppimisympäristössä toteutetun valintakurssin läpinäkyvyyttä ja tasa-arvoa. Simulaatiossa TAMKin digipedagogiikan asiantuntija suoritti valintakurssin arvioitavat tehtävät vastaten ainoastaan Copilot-tekoälyn antamilla vastauksilla.
Simulaatio osoitti, että tekoäly kykenee suoriutumaan hyvin tietyntyyppisistä valintatehtävistä ilman sisällöllistä ymmärrystä. Tämä haastaa perinteisiä arviointikäytänteitä mutta samalla tekee näkyväksi tehtävätyyppien ja ohjeistusten rakenteellisia oletuksia. Valvomattomissa olosuhteissa tekoälyn käyttöä ei voinut kieltää, joten kehitimme valintajärjestelmää niin, että oletamme valintakurssin suorittajan olevan ihmisen, joka osaa hyödyntää tekoälyä. Emme rajoita tekoälyn käyttöä vaan määrittelemme käytön läpinäkyvästi ohjaten hakijoita sen käyttöön.
Simulaation ja sen analyysin myötä valintakurssin tehtäviä muokattiin ja kehitettiin tekoälyn käytön vapaan käytön sallima ohjeistus (Arene, 2026) valintakurssin osallistujille. Valintakurssi järjestettiin helmi-maaliskuussa 2026. Kun valintakurssi oli ohi, ratkaisuita analysoitiin hakijoilta kerätyn palautteen kanssa.
Kuinka simulaatio tehtiin?
Simulaatiossa vastattiin valintakurssin alustaviin kysymyksiin tekoälyn vastausten mukaisesti. Mikäli kaikissa monivalintakysymyksissä olisi noudattanut tekoälyn ehdottamia vastauksia ja videotehtävän olisi tehnyt tekoälyn käsikirjoitusta noudattaen, olisi testihakijan valinta jäänyt hyvin niukasti edellisvuoden pisterajojen alapuolelle. Testatessa saatiin kuitenkin niin hyviä tuloksia, että päädyttiin päivittämään valintakurssin toteutustapaa, osaa kysymyksistä ja tekoälyn käytön ohjeistusta.
Tekoäly vastasi kolmenlaisiin tehtäviin. Yksinkertaiset tosi/epätosi-tehtävät eivät olleet yleensä niin tulkinnanvaraisia kuin monivalintakysymykset (neljä vastausvaihtoehtoa, joista 1–4 oikein), ja tekoäly saikin yksinkertaisista tehtävistä hyvin oikeat vastaukset selville. Monivalintatehtävissä tekoäly vastasi huonommin, sillä se tulkitsi joskus oikeansuuntaiset mutta epäolennaiset vastaukset myös oikeiksi vastauksiksi. Reflektiotehtävässä piti tehdä kahden minuutin video. Kun tekoälylle antoi videon kontekstin ja kurssilla julkaistun ohjeistuksen sekä pyysi siihen sopivaa käsikirjoitusta, sai tehtyä täysin tehtävänantoa vastaavan reflektiovideon.
Tekoäly pakottaa muuttamaan valintakurssia
Simulaatio korosti, että tekoäly tuo valintajärjestelmään uudenlaisia haasteita , jotka on tunnistettava ja huomioitava prosessin suunnittelussa ja arviointikäytänteissä. Tekoäly kykenee ratkaisemaan monia perinteisiä valintatehtäviä ilman varsinaista sisällöllistä ymmärrystä, jolloin tehtävät eivät välttämättä pysty erottelemaan hakijoiden osaamista. Valvomattomissa verkko-olosuhteissa tekoälyn käyttöä on vaikea havaita tai estää, mikä asettaa hakijat eriarvoiseen asemaan, jos käyttö kielletään mutta kiellon noudattamista ei voida valvoa.
Valintakursseja käytetään TAMKissa myös muilla aloilla, ja tämän valintakurssin kokemuksia on jaettu jo muille valintakurssien järjestäjille. Kehitystyötä esiteltiin myös kesäkuussa 2026 Pedaforumissa.
Valintakurssin arvioinnissa on aiemmin voitu olettaa esimerkiksi niin, että kun ihminen vastaa reflektiotehtävään, hän todella reflektoi omia kokemuksiaan tai näkemyksiään. Tekoälyn yleistyminen on muuttanut tilanteen. Hakijat voivat silti reflektoida myös itsenäisesti. Tekoäly voi lisäksi tukea hakijaa omien kokemusten jäsentämisessä sekä näkemysten syventämisessä ja laajentamisessa.
Tekoäly on vaikuttanut siihen, miten valintakurssilla tehtävät mittaavat osaamista, minkälaisia suorittamiseen liittyviä rajoituksia on syytä asettaa, ja miten valintakurssin osallistujia ohjeistetaan. Jos valintakurssi järjestetään valvomattomissa olosuhteissa, pitää olettaa, että valintakurssin tehtävien vastaamisessa on käytössä vastaajan apuna tekoälytyökaluja. Nämä haasteet edellyttävät valintajärjestelmien jatkuvaa pedagogista kehittämistä sekä arvioinnin kohteiden uudelleenmäärittelyä.
Simulaation tulokset ja opiskelijoilta valintakurssin jälkeen saatu palaute osoittavat, että valintakurssin suunnittelua tulee kehittää pedagogisesti jatkuvasti, kun valvomattoman tekoälyn käytön kasvu on muuttanut valintakurssia.
Tekoälyn käyttöä ei voi estää
Käytön sallimista tuki kokemus reiluudesta, sillä jos tekoälyn käyttö on kiellettyä mutta se pysyy piilossa, hyötyvät tekoälyn avusta vain ne hakijat, jotka noudattavat kieltoa, jota ei pystytä valvomaan. Kun hakijoilta kysyttiin jälkikäteen anonyymisti tekoälyn käytöstä, havaittiin, että vastaajien tekoälyn käytön osaaminen vaihteli. Tämän vuoksi on tärkeää ohjeistaa tekoälyn käyttöä selkeästi. Yli kaksi kolmasosaa vastaajista koki ohjeistuksen erittäin selkeänä, ja yhtä suuri osa piti vapaata tekoälyn käyttöä sopivana valintakurssille. Yli kolmannes vastaajista kertoi kuitenkin, ettei hyödyntänyt valintakurssilla tekoälyä lainkaan. Aktiivisia tekoälyn käyttäjiä oli vastaajista arviolta vain noin joka kymmenes vastaaja.
Valintakurssin tenttejä muokattiin siis niin, että tekoälyn hyödyntäminen olisi niissä vaikeaa. Tällä pyrittiin turvaamaan se, että tentit mittaisivat edelleen hakijoiden osaamista. Reflektiotehtävän osalta oletettiin, että hakijat, jotka hakevat ammatillisen opinto-ohjaajankoulutukseen, lienevät taustaltaan sellaisia, että heidän henkilökohtaiset vastauksensa perustuvat omiin kokemuksiin. Jos vastaajat ovat hyödyntäneet tekoälyä reflektiovastauksissaan, se on todennäköisesti auttanut heitä jäsentämään vastaustaan niin, että vastaus vastaa paremmin ohjeistuksen vaatimuksiin ja on siten kannustettavaa tekoälyn hyödyntämistä. On pohdittava, onko tekoälyn kanssa tuotettu reflektio vilpillistä vai onko se vain normaali tapa jäsentää omia kokemuksiaan. Reflektion vilpillisyyttä voi olla vaikea saada osoitettua.
Eettiseen pohdintaan liittyy myös se, että hyvä hakija on parhaimmillaan osaava ohjaaja ja osaava tekoälyn hyödyntäjä tulevaisuuden työelämässä. Tekoälyn käyttö nähtiin osana tulevaa ammattitaitoa, joten valintajärjestelmän halutaan tunnistavan relevanttia osaamista myös muuttuvassa työelämässä.
Yhteenveto
TAMKin ammatillisen opinto-ohjaajankoulutuksen valintakurssia kehitettäessä todettiin, että tekoälyn käyttöä ei voi estää, joten sen käyttö päätettiin sallia rakentamalla uusi toimintalogiikka, jossa tekoäly on osa oppimisympäristöä. Tehtävät ja ohjeistukset vaativat muutoksia, jotka pyrkivät läpinäkyvyyteen, oikeudenmukaisuuteen ja muuttuneen teknisen ympäristön huomioimiseen.
Valintakurssin kehittämisestä syntyi siis alla tiivistetty malli, joka pyrkii huomioimaan tekoälyn oikeudenmukaisesti valintakurssilla:
- Tekoälyn käyttöä ei voi estää, joten rakennetaan valintakurssi tekoälyn läsnäolon varaan.
- Tekoälyn käyttö tehdään läpinäkyvästi sallituksi, koska se on hakijoille tasa-arvoisempaa kuin salassa kielletysti käyttäminen.
- Valvotaan käyttöä selkeällä ohjeistuksella.
- Määritellään tarvittaessa arvioinnin kohdetta uudelleen iteratiivisen valintakurssisysteemin kehittämisen myötä.
Kuvio 1. Tekoälyn käytön huomioiva valintakurssin kehittämismalli.
This article describes how Tampere University of Applied Sciences redesigned the entrance examination for professional teacher education in vocational student counselling in response to the growing use of artificial intelligence. A simulation showed that AI can successfully complete several types of tasks of the entrance exam, even without understanding the subject at all. Instead of attempting to prohibit the use of AI in an unsupervised online setting, the course was redesigned to acknowledge AI. The new approach emphasises transparency and fairness for applicants. Tasks and assessment practices were reviewed so that they better measure relevant competence in a changing technological environment. AI use is also considered part of professional expertise. Applicants need both subject-related understanding and the ability to use AI responsibly. The model developed during the process offers guidance for designing fairer entrance exams.
Vastaa