Tekoälyn ja arvioinnin yhdistelmä herättää helposti kaksi vastakkaista ajatusta. Ensimmäinen on, että tekoäly voisi vapauttaa opettajan arvioinnin rutiineista: pisteyttää tehtäviä, tarkistaa kielioppivirheitä ja antaa palautetta. Toinen on, että arviointi on niin olennainen osa opettajan työtä, ettei sitä voi antaa koneen tehtäväksi.
Molemmissa ajatuksissa on perää. Mutta ensin keskustelussa pitäisi ottaa askel taaksepäin ja kysyä: mistä arvioinnista oikeastaan puhumme?
Kuva: iStock
Kaikki arviointi ei ole samanlaista
Arviointia tapahtuu ennen oppimista, oppimisen aikana ja oppimisen jälkeen. Arviointi voi olla itsearviointia, vertaisarviointia tai opettajan arviointia. Arvioinnin kohteena voi prosessi tai lopputulos. Arvioinnin saajana voi olla oppija, hänen huoltajansa, tiimi tai opettaja itse. Kaikilla näillä tilanteilla on hyvin erilaiset tavoitteet.
Ennen oppimista voidaan esimerkiksi kartoittaa oppijan lähtötasoa, tehdä itsearviointia ja asettaa tavoitteita. Oppimisen aikana arviointi voi olla opettajan tai ohjaajan antamaa palautetta, kannustusta ja tukea, joka auttaa oppijaa etenemään. Oppimisen lopussa tai jonkin välietapin kohdalla arvioinnilla voidaan puolestaan tehdä näkyväksi se, mitä oppija on saavuttanut – joskus se esitetään myös numerona.
Tekoäly voi hyvinkin sopia joihinkin näistä tehtävistä paremmin kuin toisiin.
Esimerkiksi oppikirjasarjojen sisälle on jo alkanut tulla turvallisia tekoälyominaisuuksia, jotka voivat auttaa vaikkapa kielioppivirheiden tunnistamisessa ja korjaamisessa. Tällaisessa työssä tekoäly voi olla hyödyllinen. Arviointiin kuuluu paljon mekaanista pisteytys- ja korjaustyötä, joka on opettajalle aikaa vievää eikä välttämättä se työn kiinnostavin osa. Opettajan asiantuntijuudelle ja ammattitaidolle myös voisi olla tähdellisempää ja kiireellisempää käyttöä. Jos tekoäly voi hoitaa osan työtehtävistä, opettajalle vapautuu aikaa johonkin olennaisempaan.
Opettaja ei ole arvioinnissa vain tehtävien tarkistaja. Arviointi on myös tapa saada tietoa oppijasta.
Kun opettaja lukee oppilaan esseen, näkee tämän ratkaisun matematiikan tehtävään tai kuulee hänen esittävän ajatuksensa, hän saa samalla tietoa siitä, miten oppija ymmärtää opeteltavan asian.
Arviointi on siis kaksisuuntaista.
Oppija saa tietoa omasta oppimisestaan, mutta myös opettaja saa tietoa siitä, miten hänen opetuksensa on mennyt perille ja mitä pitäisi vielä opettaa.
Jos oppilaan tehtävän alle vain ilmestyy tekoälyn laskema pistemäärä ilman, että opettaja koskaan näkee vastausta, jotain olennaista katoaa. Opettaja menettää tuntuman opiskelijoihinsa.
On eri asia kirjoittaa essee ihmiselle kuin koneelle. Opettajan arvio ei ole oppijalle pelkkä tieto siitä, että vastauksesta tuli 17/20 pistettä. Siihen liittyy myös kokemus siitä, että joku on lukenut ajatukseni, ymmärtänyt mitä yritin sanoa ja huomannut, missä olen kehittynyt.
Siksi arvioinnin automatisointia ei pitäisi tarkastella vain tehokkuuden näkökulmasta.
Oppijaa voi myös motivoida se, että saa näyttää osaavansa ja opettaja näkee onnistumisen.
Suomalaisessa koulutusjärjestelmässä arviointiin liittyy vielä yksi erityinen näkökulma: opettaja on viranhaltija ja käyttää arvioinnissa julkista valtaa.
Kun kyse on esimerkiksi päättöarvioinnista tai muusta oppijan asemaan merkittävästi vaikuttavasta arvioinnista, kyse ei ole enää vain siitä, mikä menetelmä on tehokkain tai tuottaako tekoäly mahdollisesti yhtä hyvää arvioinnin laatua kuin ihminen.
Arviointiin liittyy virkavastuu.
Siksi on aivan eri asia käyttää tekoälyä apuna oppimisprosessin aikaisessa palautteessa kuin antaa tekoälyn tehdä ratkaiseva päätös oppijan osaamisesta.
Erityisen tärkeä kysymys on niin sanottu portinvartija-arviointi: arviointi, jolla on merkittäviä seurauksia oppijan tulevaisuudelle. Esimerkiksi peruskoulun päättöarviointi, ylioppilaskokeiden arviointi tai pääsykokeiden arviointi ovat aivan eri mittaluokan kysymyksiä kuin se, että tekoäly auttaa opiskelijaa ymmärtämään derivaatan.
Säästöjen ja tehostamisen ikeessä painetta kasautuu juuri esimerkiksi yo-kokeiden tai pääsykokeiden arvioinnin automatisointiin. Samaan aikaan ne ovat kaikkein suuririskisimpiä tapauksia. Mitä suuremmat seuraukset arvioinnilla on, sitä suurempi kysymys on myös siitä, kuka arvioi – ja kuka kantaa vastuun.
Sen sijaan että tekoälylle annettaisiin tehtäväksi antaa oppijalle lopullinen arvosana, se voisi olla yksi osa arvioinnin prosessia.
Ajatellaan vaikka kirjoittamisen opetusta:
1. Vertaispalaute.
Oppijat lukevat toistensa tekstejä ja antavat palautetta.
2. Tekoälypalaute.
Oppija syöttää oman tekstinsä turvalliseen tekoälyjärjestelmään ja pyytää siitä
palautetta esimerkiksi rakenteesta, perusteluista tai kielestä.
3. Palautteen hyödyntäminen.
Oppija muokkaa tekstiään saamansa palautteen perusteella ja tekee uuden
version.
4. Opettajan arviointi.
Opettaja ei arvioi vain lopputulosta, vaan koko prosessia: ensimmäistä
versiota, lopullista versiota sekä oppijan kykyä antaa vertaispalautetta ja hyödyntää saamansa palautetta.
Tällaisessa mallissa tekoäly ei korvaa opettajaa. Huomio siirtyy kysymyksestä "Mikä numero tähän esseeseen tulee?" kysymykseen "Miten tämä oppija kehittyi ja miten hän osaa käyttää palautetta kehittymisensä tukena?"
On tärkeää, että oppija itse syöttää oman tekstinsä tai muun tuotoksensa tekoälyjärjestelmään. Kyse on hänen tekemästään työstä. Silloin on perusteltua ajatella, että hänellä pitää olla myös mahdollisuus päättää, mihin ja miten omaa tuotosta käytetään.
Tämä ei tarkoita, että oppija voisi automaattisesti käyttää mitä tahansa tekoälyä mihin tahansa. Turvallinen tekoälyn käyttö edellyttää sekä sopivia järjestelmiä että tekoälylukutaitoa. Oppijoille pitää opettaa, miten tekoälyä käytetään tarkoituksenmukaisesti, mitä eri sovelluksiin voi ja ei voi syöttää, millaiseen palautteeseen voi luottaa ja milloin ihmisen arvio on välttämätön.
Tekoälylukutaito ei siis ole arvioinnista irrallinen asia, vaan kytkeytyy siihen aivan elimellisesti.
Kuva: Kuva: StockCake, CC0
Kuka arvioi, mitä ja miksi?
Mitä arvioimme? Miksi arvioimme? Missä vaiheessa oppimisprosessia arvioimme? Kuka arvioi? Kenelle tieto arvioinnista on tarkoitettu? Ja mitä arvioinnin pitäisi auttaa meitä ymmärtämään?
Tekoälyn paikka arvioinnissa riippuu ennen kaikkea siitä, mikä arvioinnin tehtävä kulloinkin on. Kun tavoitteena on esimerkiksi tunnistaa kielioppivirheitä, antaa palautetta tekstin rakenteesta tai kannustaa tsemppiviestillä, tekoäly voi olla hyödyllinen arvioinnin tukena. Kun taas arvioinnilla tehdään ratkaisuja oppijan osaamisesta ja sen perusteella hänen asemastaan tai jatkomahdollisuuksistaan, korostuvat ihmisen tekemä arviointi, pedagoginen harkinta ja virkavastuu.
Jos arvioinnilla on merkittäviä vaikutuksia ihmisen tulevaisuuteen ja yhdenvertaisuuteen, puhutaan EU:n tekoälyasetuksen kielellä korkean riskin käyttötarkoituksesta. Päätöksillä voi olla vaikutusta esimerkiksi siihen, millaiseen koulutukseen tai muihin mahdollisuuksiin ihminen pääsee. Siksi tällaisessa arvioinnissa vaakakupissa painavat sellaiset asiat kuin ihmisarvo, yhdenvertaisuus, syrjimättömyys ja oikeusturva. Arvioinnin pitää olla perusteltua, läpinäkyvää ja luotettavaa, ja viime kädessä jonkun ihmisen on kannettava vastuu päätöksistä.
Voi olla arviointia, jossa tekoäly on hyvä – se voi kannustaa, on aina saatavilla ja voi selittää jonkin asian niin monta kertaa kuin tarvitaan. Sen sijaan ihmisen on pidettävä huoli siitä, että arvioinnissa säilyvät pedagoginen ymmärrys, vastuu ja ennen kaikkea inhimillinen yhteys oppijaan.
Englannin assessment-sanan taustalla on latinan assidere, joka tarkoittaa "istua vierellä". Arvioinnin ei pitäisi olla vain oppijan suorituksen tarkastelua ja siitä annetun tuomion julistamista, vaan oppijan rinnalla kulkemista. Arvioinnin tehtävä on auttaa ymmärtämään, missä oppija on juuri nyt, mitä hän jo osaa, mitä hänen kannattaisi seuraavaksi harjoitella – ja mihin kaikkeen hän voi vielä päästä!
Tekoälyn aikakaudella tämä ajatus on ehkä tärkeämpi kuin koskaan. Tekoäly voi olla mukana arvioinnin prosessissa monella tavalla: se voi antaa palautetta, ehdottaa parannuksia ja auttaa oppijaa näkemään omasta työstään asioita, joita hän ei itse huomaa. Mutta arviointi ei ole vain palautteen tuottamista. Siinä on kyse myös kiinnostuksesta oppijan etenemistä ja kehittymismahdollisuuksia kohtaan. Siksi meidän kannattaa huolehtia siitä, ettei arvioinnin teknologisoituminen lisää etäisyyttä oppijan ja opettajan välillä. Parhaimmillaan tekoäly voi päinvastoin vapauttaa opettajalle enemmän aikaa siihen, mitä teknologia ei voi tehdä: olla läsnä oppijan rinnalla.
Arvioijan tärkeä tehtävä on auttaa oppijaa näkemään, mihin tämä voisi päästä. On hyvä pitää jalat maassa, mutta on myös tärkeää kurkotella tähtiin.
Kuva: iStock
Tekoälyn ja arvioinnin yhdistelmä herättää helposti kaksi vastakkaista ajatusta. Ensimmäinen on, että tekoäly voisi vapauttaa opettajan arvioinnin rutiineista: pisteyttää tehtäviä, tarkistaa kielioppivirheitä ja antaa palautetta. Toinen on, että arviointi on niin olennainen osa opettajan työtä, ettei sitä voi antaa koneen tehtäväksi.
Uuden työn aloittamiseen liittyy yleensä melkoinen määrä perehdytystä. Opetellaan organisaation toimintatapoja, tutustutaan ihmisiin, otetaan haltuun uusia järjestelmiä ja yritetään samalla muodostaa jonkinlainen käsitys siitä, mitä omassa roolissa oikeastaan pitäisi saada aikaan. Kaikki tämä on meille tuttua. Yksi perehdytettävä saattaa silti...
Viime aikoina olen miettinyt paljon aivoergonomiaa. Aivoergonomia tarkoittaa sitä, että työoloja muokataan myös aivoille sopiviksi. Ajatus on sama kuin fyysisessä ergonomiassa. Voimme säätää työtuolin korkeutta tai näytön asentoa, jotta keho voi hyvin. Samalla tavalla voimme rakentaa työhön rakenteita, jotka tukevat ajattelua ja auttavat aivoja...