Koneen kanssa
Jyväskylä, vuosi 2022. Talousmatematiikkaa opettava yliopistonopettaja huomaa, että osa opiskelijoista ratkoo etätenttien tehtäviä tavoilla, joita kurssilla ei ole opetettu. Hän ei voi kävellä opiskelijan taakse eikä katsoa olan yli. Niinpä hän rakentaa tehtävään virheen – tahallaan, ja niin pienen, ettei kukaan huomaa sitä.
Kone voi olla koputus. Se voi olla myös vihreä merkki, joka on oppinut puhumaan. Ero ei ole koneessa – jakson tulkinnan mukaan se syntyy siitä, mitä kone on ohjeistettu tekemään, ja siitä, mitä oppija tekee ennen kuin kone saa vastata.
Kun vastauksen voi tuottaa kone, vastaus lakkaa kertomasta, kuka sen kirjoitti. Jakso käy läpi kolme konetta, jotka ovat asettuneet opettajan ja oppijan väliin: kone, joka laskee, kone, joka valitsee, ja kone, joka vastaa. Avattavina käsitteinä ovat oppimisanalytiikka (kansainvälisesti learning analytics), mukautuva opetus (adaptive learning), generatiivinen tekoäly (generative artificial intelligence) ja kertausten ajoittaminen (spaced repetition). Reitti kulkee Benjamin Bloomin kahden keskihajonnan ongelmasta (1984) ja Paul von Hippelin tarkistuksesta (2024) Kurt VanLehnin katsaukseen, jossa ihmisopettajaa verrattiin tietokoneopettajaan (2011). Sieltä matka jatkuu Hermann Ebbinghausin muistikokeista (1885) Paul Pimsleurin kertausaikatauluun (1967), Sebastian Leitnerin korttilaatikoihin (1972), Duolingon puoliintumisaikamalliin (2016) ja Joseph Weizenbaumin ELIZAan (1966). Lisanne Bainbridgen automaation ironiat (1983) selittävät, miksi taito rapistuu, kun kone hoitaa helpot osat. Nykyhetkessä kaksi vuoden 2025 tutkimusta näyttää saman koneen kaksi puolta. Käännekohdassa Elias Lönnrot kysyy Vuonnisessa vanhalta tietäjältä Vaassila Kieleväiseltä juuri oikean kysymyksen – ja muokkaa samalla vastausta. Lopussa: miten suoritus erotetaan oppimisesta, miksi koneen kannattaa kysyä eikä vastata, ja miksi tärkein kysymys on yhä: mistä sinä tiedät?
Plusmerkki, joka muuttui miinukseksi
Jyväskylän yliopiston kauppakorkeakoulussa talousmatematiikkaa opettava Toni Hukkanen alkoi kätkeä etätenttien laskutehtäviin ansoja: kun tehtävän tekstin kopioi, liitetty teksti poikkesi alkuperäisestä. Yhdessä ansassa plusmerkki muuttui miinusmerkiksi, kun laskun kopioi tekoälytyökaluun. Ansat toimivat muutaman vuoden. Sitten opiskelijat alkoivat syöttää tehtävät koneelle ruutukaappauksina, eikä mitään enää kopioitu. Hukkasen sanoin: ”Peli on tältä erää menetetty.” Opettamillaan kursseilla hän on palannut valvottuihin tentteihin.
Sihteeri, joka halusi jäädä kahden kesken
Vuonna 1966 Joseph Weizenbaum kuvasi Massachusettsin teknillisessä korkeakoulussa (MIT) ohjelman nimeltä ELIZA. Siinä ei ollut ymmärrystä: se etsi kirjoitetusta lauseesta avainsanoja ja kysyi sääntöjen mukaan jotain takaisin. Weizenbaumin oman kertomuksen mukaan hänen sihteerinsä, joka oli seurannut ohjelman rakentamista kuukausia ja tiesi sen olevan ohjelma, pyysi muutaman vuorosanan jälkeen häntä poistumaan huoneesta. ELIZA ei opettanut mitään. Se tarjosi kuulluksi tulemisen tunteen ilman, että kukaan kuuli.
Sama kone, kaksi tulosta
Vuonna 2025 julkaistiin kaksi tutkimusta. Hamsa Bastanin ja kollegoiden kokeessa lähes tuhat turkkilaista lukiolaista harjoitteli matematiikkaa ilman tekoälyä, tavallisen tekoälykeskustelijan kanssa tai versiolla, jonka ohjeet suojasivat oppimista. Harjoituksissa molemmat tekoälyryhmät pärjäsivät paremmin. Kun kone otettiin pois, tavallisen keskustelijan käyttäjät pärjäsivät kokeessa huonommin kuin ne, joilla konetta ei ollut ollut lainkaan. Harvardissa taas tekoälyopettaja, joka oli rakennettu samojen oppimisperiaatteiden varaan kuin luokkaopetus, sai fysiikan peruskurssin opiskelijat oppimaan enemmän lyhyemmässä ajassa.
Jakson henkilöt, tutkimukset ja instituutiot.
Talousmatematiikan yliopistonopettaja, joka huomasi vuonna 2022 etätenteissä outoja ratkaisutapoja ja alkoi kätkeä tehtäviin ansoja. Arvioi, että noin kymmenen prosenttia hänen opiskelijoistaan käytti tekoälyä tenteissä sääntöjen vastaisesti ja että puolet näistä tapauksista oli tapahtunut epätietoisesti tai vahingossa. (Helsingin Sanomat 18.8.2026)
Suomen yliopistojen rehtorineuvoston Unifin koulutusvararehtoriryhmän puheenjohtaja. Kertoi, että Unifin keräämän palautteen mukaan kaikissa yliopistoissa on palattu lähitentteihin ainakin jossakin määrin, ja mainitsi suulliset keskustelut ja esitykset yhtenä tapana arvioida osaamista.
Yhdysvaltalainen kasvatuspsykologi. Artikkelissa The 2 Sigma Problem hän kertoi, että yksityisopetuksessa keskimääräinen oppilas oli parempi kuin 98 prosenttia tavallisesti opetetun luokan oppilaista. Tulokset tulivat hänen jatko-opiskelijoidensa Joanne Ananian ja Arthur Burken väitöskirjakokeista.
Kävi Bloomin aineiston läpi Education Next -lehdessä. Ananian ja Burken kokeet olivat pieniä ja kolmen viikon mittaisia, mittarina oli kapea koe juuri opetetusta aiheesta, ja yksityisopetukseen sisältyi myös ylimääräinen testaus, palaute ja uusintakoe. Tulosta ei ole sittemmin toistettu.
Kävi läpi kokeet, joissa ihmisopettajaa, tietokoneopettajaa ja opetusta ilman yksilöohjausta verrattiin keskenään. Ihmisopettajan vaikutus oli 0,79 keskihajontaa, ei kaksi. Kone, joka seurasi oppijan ratkaisua askel askeleelta, pääsi lukuun 0,76.
Saksalainen psykologi, joka käytti itseään koehenkilönä ja opetteli ulkoa merkityksettömiä tavuja. Hän havaitsi, että kertausten jakaminen usealle päivälle säästi toistoja.
Kieltenopetuksen tutkija, joka julkaisi muistiaikataulun: sana palaa viiden sekunnin, 25 sekunnin, kahden minuutin, kymmenen minuutin ja tunnin päästä ja vähitellen päivien, kuukausien ja lopulta kahden vuoden päästä. Aikataulu oli sama jokaiselle.
Ehdotti kirjassaan So lernt man lernen korttilaatikkoa: oikein muistettu kortti siirtyy laatikkoon, jossa se palaa harvemmin, väärin muistettu laatikkoon, jossa se palaa pian.
Kielisovelluksen tutkijat, joiden puoliintumisaikamalli arvioi jokaiselle oppijalle ja sanalle, kuinka nopeasti sana unohtuu. Malli ennusti muistamista selvästi laatikkomenetelmää tarkemmin. Käyttäjäkokeiden mittarina oli kuitenkin se, palaako oppija sovellukseen – ei se, kuinka hyvin hän muistaa.
ELIZA-ohjelman tekijä. Hätkähti sitä, miten ihmiset suhtautuivat ohjelmaan, ja kirjoitti aiheesta kirjan Computer Power and Human Reason (1976).
Kenttäkoe, jossa lähes tuhat lukiolaista harjoitteli matematiikkaa joko ilman tekoälyä tai jommankumman tekoälyopettajan kanssa: toinen matki tavallista ChatGPT-näkymää, toisen ohjeet suojasivat oppimista. Tutkijoiden mukaan ilman suojia oppilaat käyttivät konetta kainalosauvana (crutch).
Satunnaistettu ristikkäisasetelma: 194 fysiikan peruskurssin opiskelijaa opiskeli yhden aiheen luokassa aktiivisen oppimisen menetelmin ja toisen kotona tekoälyopettajan kanssa. Tekoälyopettaja oli rakennettu samojen oppimisperiaatteiden varaan kuin luokkaopetus.
Psykologi, jonka viisisivuinen artikkeli Ironies of Automation käsitteli teollisuusprosessien automaatiota: automaatio voi lisätä ihmisen ongelmia eikä vain poistaa niitä. Ihmisen pitäisi ottaa ohjat, kun automaatio pettää, mutta juuri automaatio on estänyt häntä harjoittelemasta.
Lönnrot tapasi vanhan tietäjän neljännellä keruumatkallaan. Vanhuksen muisti oli heikentynyt, mutta kun hän oli unohtanut jotain, minkä Lönnrot jo tunsi, Lönnrot kysyi tarkemmin, ja vanhus muisti. Runotutkija A. R. Niemi huomautti vuonna 1921, että Vaassilan runo oli kokoelma katkelmia, joissa Lönnrot näki yhtenäisen kokonaisuuden. Jakson opetus: kysyjä muokkaa vastausta.
Jakson keskeiset käsitteet.
- –oppimisanalytiikka – learning analytics: tieto siitä, mitä oppija tekee, mitä hän klikkaa, missä hän epäröi ja mihin hän palaa
- –mukautuva opetus – adaptive learning: kone päättää kerätyn tiedon perusteella, mitä oppija näkee seuraavaksi
- –generatiivinen tekoäly – generative artificial intelligence: kone, joka tuottaa vastauksen itse pala palalta
- –etenemistapa, jossa seuraavaan asiaan siirrytään vasta, kun edellinen on hallussa – mastery learning
- –keskihajonta – standard deviation; Bloomin ”kaksi sigmaa” tarkoittaa kahta keskihajontaa
- –kertausten ajoittaminen – spaced repetition
- –puoliintumisaikamalli – half-life regression
- –automaation ironiat – ironies of automation
- –kainalosauva – crutch: tekoälyn käyttö ratkaisujen pyytämiseen ajattelun sijaan (Bastani ym.)
- Bloom 1984: yksityisopetettu keskimääräinen oppilas oli parempi kuin 98 % tavallisesti opetetun luokan oppilaista.
- Cohen, Kulik ja Kulik 1982 (von Hippelin mukaan): yksityisopetuksen vaikutus oli tutkijoiden omilla kapeilla kokeilla 0,84 keskihajontaa, laajoilla standardoiduilla kokeilla 0,27.
- VanLehn 2011: ihmisopettaja 0,79, askel askeleelta seuraava tietokoneopettaja 0,76 keskihajontaa.
- Ebbinghaus 1885: 12 tavun jono oli seuraavana päivänä yhtä hyvin hallussa 68 toistolla edellisenä päivänä tai 38 toistolla kolmelle päivälle jaettuna.
- Settles ja Meeder 2016: 12,9 miljoonaa havaintoa siitä, muistiko oppija sanan; ennustevirhe pieneni vähintään 45 % laatikkomenetelmään verrattuna. Ensimmäisessä käyttäjäkokeessa (lähes miljoona käyttäjää, kuusi viikkoa) kokonaisaktiivisuus kasvoi 0,3 % eikä muutos ollut tilastollisesti merkitsevä, ja seuraavana päivänä harjoittelemaan palaavien osuus väheni 7,3 %. Toisessa kokeessa (3,3 miljoonaa käyttäjää, kaksi viikkoa, mallin kaksi versiota) palaavien osuus kasvoi 12 %.
- Bastani ym. 2025: harjoituksissa tavallinen tekoälykeskustelija +48 %, oppimista suojaava versio +127 %. Kokeessa ilman konetta tavallisen keskustelijan käyttäjät −17 %; suojatun version käyttäjät suunnilleen samalla tasolla kuin vertailuryhmä.
- Kestin ym. 2025: 194 opiskelijaa. Jälkikokeen mediaani tekoälyryhmällä 4,5 ja luokassa 3,5, kun lähtötaso oli 2,75; tekoälyryhmän oppimisen kasvu oli yli kaksinkertainen. Tekoälyryhmän mediaaniaika oli 49 minuuttia; luokan oppimisajaksi tutkijat olettivat 60 minuuttia.
- Hukkanen (HS 18.8.2026): noin 10 % opiskelijoista käytti tekoälyä tenteissä sääntöjen vastaisesti; puolet tapauksista tapahtui epätietoisesti tai vahingossa.
Tutkimusartikkelit ja alkuperäislähteet.
- Johannes Koivisto: Tekoäly vei voiton opettajan virittämistä ansoista. Helsingin Sanomat 18.8.2026.Hukkasen ansat, Nordlundin kertoma Unifin palaute ja maininta suullisista keskusteluista.
- Benjamin S. Bloom: The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring. Educational Researcher 13:6 (1984), s. 4–16. DOI 10.3102/0013189X013006004.Kahden keskihajonnan väite ja 98 prosentin vertaus.
- Paul T. von Hippel: Two-Sigma Tutoring: Separating Science Fiction from Science Fact. Education Next 24:2 (2024), s. 22–31.Bloomin aineiston tarkistus.
- Peter A. Cohen, James A. Kulik & Chen-Lin C. Kulik: Educational Outcomes of Tutoring: A Meta-Analysis of Findings. American Educational Research Journal 19:2 (1982), s. 237–248. DOI 10.3102/00028312019002237.Kapeiden ja standardoitujen kokeiden ero (luvut von Hippelin artikkelin mukaan).
- Kurt VanLehn: The Relative Effectiveness of Human Tutoring, Intelligent Tutoring Systems, and Other Tutoring Systems. Educational Psychologist 46:4 (2011), s. 197–221. DOI 10.1080/00461520.2011.611369.Ihmisopettaja 0,79, askelpohjainen tietokoneopettaja 0,76.
- Hermann Ebbinghaus: Über das Gedächtnis (1885). Englanniksi Memory: A Contribution to Experimental Psychology (1913, käänt. H. A. Ruger & C. E. Bussenius), luku 8.68 ja 38 toistoa.
- Paul Pimsleur: A Memory Schedule. The Modern Language Journal 51:2 (1967), s. 73–75. DOI 10.1111/j.1540-4781.1967.tb06700.x.Kertausaikataulu viidestä sekunnista kahteen vuoteen.
- Sebastian Leitner: So lernt man lernen. Herder, Freiburg im Breisgau, 1972.Korttilaatikkomenetelmä.
- Burr Settles & Brendan Meeder: A Trainable Spaced Repetition Model for Language Learning. Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (2016), s. 1848–1858. DOI 10.18653/v1/P16-1174.Puoliintumisaikamalli ja Duolingon käyttäjäkokeet.
- Joseph Weizenbaum: ELIZA – A Computer Program for the Study of Natural Language Communication Between Man and Machine. Communications of the ACM 9:1 (1966), s. 36–45. DOI 10.1145/365153.365168.ELIZAn alkuperäinen kuvaus.
- Joseph Weizenbaum: Computer Power and Human Reason: From Judgment to Calculation. W. H. Freeman, San Francisco, 1976.Kertomus sihteeristä ja havainto siitä, miten lyhytkin kohtaaminen ohjelman kanssa voi saada tavalliset ihmiset ajattelemaan harhaisesti.
- Hamsa Bastani, Osbert Bastani, Alp Sungu, Haosen Ge, Özge Kabakcı & Rei Mariman: Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences 122:26 (2025), e2422633122. DOI 10.1073/pnas.2422633122.+48 %, +127 % ja −17 %; kainalosauva.
- Greg Kestin, Kelly Miller, Anna Klales, Timothy Milbourne & Gregorio Ponti: AI tutoring outperforms in-class active learning: an RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting. Scientific Reports 15 (2025), 17458. DOI 10.1038/s41598-025-97652-6.194 opiskelijaa, ristikkäisasetelma, 49 minuuttia.
- Lisanne Bainbridge: Ironies of Automation. Automatica 19:6 (1983), s. 775–779. DOI 10.1016/0005-1098(83)90046-8.Automaation ironiat.
- A. R. Niemi (toim.): Suomen Kansan Vanhat Runot I:4. Suomalaisen Kirjallisuuden Seura, 1921.Vienan runonlaulajien tiedot ja Niemen huomautus Vaassilan runosta.
- Kalevalaseura: Elias Lönnrot (1802–1884).Lönnrotin neljäs keruumatka ja tapaaminen Vaassila Kieleväisen kanssa Vuonnisessa.
Kirjallisuutta, taustatietoa ja liittyvät jaksot.
Suositeltua kirjallisuutta
- Joseph Weizenbaum: Computer Power and Human Reason (1976)ELIZAn tekijän oma varoitus siitä, mitä ihmiset koneelta odottavat.
- Benjamin S. Bloom: The 2 Sigma Problem (1984)Artikkeli, johon lähes jokainen tekoälyopettajan lupaus yhä viittaa.
- Lisanne Bainbridge: Ironies of Automation (1983)Viisi sivua, jotka selittävät, miksi apu voi heikentää taitoa.
Taustatietoa (kaikki avoimesti luettavissa)
Sarjan muut jaksot
- 10. Ruudun takaaKuka lukee oppijan vastauksen? Edellinen jakso päättyi koneeseen, joka vastaa.
- 08. Aidan matalin kohtaMiksi oppimisen vaivaa ei kannata poistaa.
- 04. Tehtaan kelloOta tehtaalta rakenne, älä mittaria.
- 03. Kirjapaino ja kinkeritErfurtin anekirjeen tyhjä kohta – ja kinkerit, joille koneet lopulta palauttavat meidät.
- 01. Nuotion ääressäSurikaatti, muurahaisen koputus ja opettamisen hinta.