Miten opiskelijat käyttivät tekoälyä ohjelmoinnin perusteiden opiskelussa?

Tekoäly ja etenkin generatiivinen tekoäly mullistivat kertaheitolla marraskuussa 2022 sitä, miten opetamme ja opiskelemme. Tuolloin julkaistiin ChatGPT – generatiivinen kielimalli, joka on kaikkien käytettävissä ilmaiseksi. Tämän jälkeen uusia ja entistä parempia tekoälysovelluksia julkaistaan lähes viikoittain. Tällä hetkellä esseen, ohjelmakoodin, kuvituksen, laskutoimituksen ja jopa opinnäytetyön tekeminen onnistuu vaivattomasti tekoälyä hyödyntäen. Jos jokin asia ei onnistu nyt hyvin tai laadukkaasti, lähitulevaisuudessa onnistuukin. Kirjailija ja vastuullisuuskonsultti Suvi Auvinen haastaakin meitä pohtimaan sitä, mitä ihmisen itse asiassa tulee osata tulevaisuudessa (Zaki ym., 2023).

ChatGPT ja vastaavat generatiiviset tekstiä tuottavat tekoälysovellukset tekevät virheitä. Ne tuottavat oikeannäköistä tekstiä, mutta sisältö saattaa olla virheellistä (Petäjäkangas, 2023). Purdue-yliopiston tutkimuksen mukaan ChatGPT:n luomista ohjelmakoodeista vain noin 50 prosenttia oli virheettömiä (Kabir ym., 2024). Oma kokemukseni on, että ChatGPT:n vapaasti käytettävä versio 3.5 ratkaisee ohjelmoinnin perusteiden yksinkertaiset tehtävät huomattavasti korkeammalla onnistumisprosentilla. Käytännössä lähes jokaisen yksinkertaisen ohjelmointitehtävän pystyy ratkaisemaan muutamassa sekunnissa kopioimalla tehtävänannon ChatGPT:lle ohjeeksi (kuva 1).

ChatGPT:n käyttö ohjelmoinnin opiskelussa mahdollistaa monia asioita. Sen avulla voi tehostaa oppimista tai pahimmillaan päästä kursseista läpi oppimatta mitään. Oli sitten kyse esseestä tai ohjelmointitehtävästä, opettajan on käytännössä mahdotonta selvittää, onko se tehty jotakin tekoälysovellusta käyttäen.

Koska tekoäly yllätti oppilaitokset, ei sen käyttöä oikein ehditty miettiä, eikä asiaa juuri ole käsitelty opiskelijoiden kanssa. Emme myöskään oikeasti tiedä, miten opiskelijat käyttävät tekoälyä. Näistä syistä johtuen tein syksyllä 2023 Hämeen ammattikorkeakoulussa aloittaneille tietojenkäsittelyn ja Computer Applications -opiskelijaryhmille kyselyn, jossa selvitettiin, miten he käyttivät tekoälyä ohjelmoinnin perusteiden opiskelussa.

On hyvä tiedostaa, että lähtökohtana on se, että ohjelmoinnin perusteiden opettajat keskustelivat opiskelijoiden kanssa opintojaksojen alkupuolella, miten ChatGPT:tä voi käyttää. Pääviesti tiivistäen oli, että sitä voi käyttää apuna, mutta sen avulla ei saa kokonaan tehdä tehtäviä. Luvallista käyttöä oli esimerkiksi koodivirheiden osoittaminen tai koodin laadun tai loogisen ratkaisun arvioiminen. Kyselyn tuloksien pohjalta toivoin saavani kokonaiskuvan tilanteesta, mutta myös ideoita, miten tekoälyä voitaisiin hyödyntää ja miten voisimme oppilaitoksena kehittää opiskelumallejamme.

Tulokset ja pohdintaa

Kyselyyn vastasi neljästä eri opiskelijaryhmästä yhteensä 115 opiskelijaa. Jokaisesta ryhmästä vastasi prosentuaalisesti suurin piirtein yhtä monta opiskelijaa ryhmäkokoon verrattuna. Kyselyyn vastattiin anonyymisti. Osa vastasi kyselyyn oppituntien aikana, mikä on saattanut vaikuttaa jonkin verran vastauksiin – esimerkiksi niin, että jos opiskelija oli käyttänyt tekoälyä vilpillisesti, hän ei välttämättä uskaltanut valita luokkatilassa kyselyyn vastatessaan tätä vaihtoehtoa, sillä opettaja tai opiskelijakaverit olisivat voineet huomata tämän. Kysely koostui pääosin monivalintakysymyksistä ja jakaantui kahteen osioon riippuen siitä, hyödynsikö opiskelija tekoälyä vai ei. Toisessa osiossa selvitettiin, miten opiskelija käytti tekoälyä ohjelmoinnin perusteiden opiskelussa, ja toisessa sitä, miksi opiskelija ei välttämättä hyödyntänyt tekoälyä ollenkaan. Alla esitetyissä kaavoissa näkyvät kaikkien vastaajien prosentuaaliset jakaumat. Jos ryhmäkohtaisesti oli merkittävää poikkeamaa, asiasta on mainittu pohdinnoissa. Kysely oli englanniksi, mutta tätä artikkelia varten kysymykset ja vastaukset on käännetty suomeksi.

Miksi opiskelija ei käyttänyt tekoälyä?

Opiskelijoista 31 prosenttia ei hyödyntänyt tekoälyä opiskellessaan ohjelmoinnin perusteita. Yleisin (55 %) syy tälle oli, että opiskelija halusi opiskella asian itse (kuvio 1). Muita yleisiä syitä olivat, että tekoälyn käyttöä ei koettu tarpeelliseksi (45 %), opiskelija sai riittävästi apua opettajalta (39 %), tekoälyn käyttöä pidettiin huijaamisena (36 %) tai opiskelija sai apua opiskelijakaverilta (30 %). Hyvin pieni osa opiskelijoista ei tiennyt, että tämän tyyppisiä tekoälypalveluita edes on (8 %) tai että niitä olisi saanut käyttää (8 %). Henkilökohtaisesti mikään näistä tuloksista ei suuresti yllättänyt, paitsi ehkä se, että vain kolme prosenttia opiskelijoista koki, että opettaja olisi voinut paremmin opastaa tekoälyn käyttöä. Oletin, että opettajana olisin voinut kertoa tekoälyn hyödyntämisen mahdollisuuksista paremmin.

Miten opiskelijat käyttivät tekoälyä?

Jos opiskelija vastasi kyselyssä hyödyntäneensä tekoälyä opinnoissaan, hän pääsi vastaamaan osioon, jossa pyrittiin selvittämään tarkemmin, miten tekoälyä hyödynnettiin. Siinä myös selvitettiin sitä, kuinka monta kertaa opiskelijat olivat hyödyntäneet tekoälyä tietyllä tavalla. Riippuen koulutuksien tai oppilaitosten ohjeistuksista seuraavat keinot voisi jakaa hyväksyttyihin opiskelukeinoihin ja kiellettyihin keinoihin. Ainoa koulutuksessamme kielletty keino, josta opiskelijoilta kysyttiin, oli se, palauttiko opiskelija ohjelmointitehtäviä, jonka tekoäly oli luonut pääosin kokonaan. Vaikka opiskelijat vastasivat kyselyyn nimettömästi, on hyvä pohtia, ovatko he silti uskaltaneet vastata kysymykseen totuudenmukaisesti.

Tuloksista nähdään (kuvio 2), että reilu kolmasosa käytti tekoälyä vilpillisesti, mutta aika pieni osa (6 %) useammin kuin kolmen tehtävänpalautuksen verran. Palautettavia ohjelmointitehtäviä opintojaksolle on noin 40. Jos verrataan verkossa opiskelevia monimuoto- ja muuntoryhmiä ja päiväopiskelijoiden ryhmiä keskenään, kaksi prosenttia vastanneista verkko-opiskelijoista oli palauttanut yli yhdeksän tekoälyn tekemää tehtävää, kun taas päiväopiskelijoista ei yksikään. Tulokseen saattaa vaikuttaa se, että verkko-opiskelijat vastasivat etänä ja päiväopiskelijat pääosin luokkatilanteessa. Ennen tekoälyn tuloakin on tehtäviä kopioitu ja palautettu vilpillisesti. On kuitenkin huomioitava, että nyt tämä on merkittävästi helpompaa, koska tekoäly on käytettävissä vuorokauden ympäri, ja opiskelijakaverista poiketen tekoäly on aina valmis auttamaan.

Vastaajista 60 prosenttia kertoi käyttäneensä tekoälyä ohjelmakoodissa ilmenneen virheen etsimiseen 1–10 kertaa (kuvio 3). Aktiivisesti tekoälyä käytti tässä 30 prosenttia vastaajista. Koodivirheen etsimisessä tekoäly on hyvä apuri. Se usein löytää virheen, mutta myös selostaa selkokielellä, mistä virhe johtuu ja miten se korjataan. Kun verrataan vastaajaryhmiä, verkossa opiskelevista noin 20 prosenttia ei hyödyntänyt tekoälyä tällä tavoin ollenkaan. Päiväopiskelijoista vain neljä prosenttia ei etsinyt virheitä tekoälyn avulla. On siinä mielessä hiukan yllättävä tulos, että päiväopiskelijat hyödynsivät tekoälyä enemmän kuin verkossa opiskelevat, koska päiväopiskelijoille on huomattavasti enemmän tarjolla erilaisia ohjaustunteja, joissa opettaja on auttamassa ohjelmointitehtävien tekemisessä.

Toinen hyvä tapa tekoälyn käyttöön on se, että ensin opiskelija pyytää tekoälyä purkamaan ohjelmointitehtävän logiikan osiin, ja tämän jälkeen opiskelija yrittää ohjelmoida tehtävän (kuvio 4). Tässä vastaukset olivat hyvin saman suuntaiset kuin väittämään ”Pyysin tekoälyä etsimään koodivirheitä” (1–10 kertaa 52 % ja säännöllisesti 22 %). Ryhmien välillä ei ollut merkittäviä eroja. Ainut poikkeama oli se, että monimuotoryhmäläisistä jopa 50 prosenttia ei käyttänyt tekoälyä tähän tarkoitukseen ollenkaan, kun kaikkien vastaajien lukema oli 27 prosenttia.

Johtuen ehkä perusteissa olevien ohjelmatehtävien yksinkertaisuudesta yllättävän harva kysyi tekoälyltä vinkkejä, miten koodia voisi parantaa (kuvio 5). Oppitunneilla tämä on aika yleinen kysymys. Ryhmien välillä ainut silmiin pistävä ero oli, että Computer Applications -ryhmässä pieni osa (7 %) ei pyytänyt tätä tekoälyltä ollenkaan, mutta jopa 67 prosenttia kysyi vinkkiä 1–10 kertaa.

Kyselyssä oli myös avoin kenttä, johon vastaaja pystyi kirjoittamaan jonkin muun tavan, miten hyödynsi tekoälyä. Näiden vastauksien perusteella yksi yleisimmistä tavoista oli pyytää tekoälyä selittämään tarkemmin tiettyjä käsitteitä. Tässä ChatGPT on hyvä. Sitä voi pyytää kertomaan useamman käytännön esimerkin tai kertomaan asian tiivistetymmin tai yksityiskohtaisemmin.

Tekoälyn hyödyntäminen osaksi osaamistavoitteita

Tekoälyn hyödyntäminen opiskelussa on mielestäni kaksiulotteinen asia. Pitää tietää, mitä palveluja on käytettävissä ja miten niitä voi käyttää ja hyödyntää. Toinen vähintään yhtä tärkeä näkökulma on eettisyys. Koska tekoäly mahdollistaa jo nyt sen, että monista eri tehtävistä voi suoriutua oppimatta mitään, opiskelijoiden kanssa tuleekin keskustella, miten sitä saa ja kannattaa hyödyntää. Mielestäni on väärin pohtia ainoastaan tekoälyn mahdollisuuksia ja “oppimispositiivisia” asioita. On päivänselvää, että tekoälyä käytetään väärin, kuten kyselyn tuloksetkin osin osoittavat. Toisaalta tuloksien myötä ilmeni useita hyviä ja oivaltavia keinoja, miten kukin voi vahvistaa omaa oppimistaan tekoälyä käyttäen. Näiden keinojen käyttöä voisi tulevaisuudessa vahvistaa entisestään.

Näkisin, että lähitulevaisuudessa aiheena tekoälyn tulisi sisältyä jokaisen opiskelijan ensimmäisen opintojakson oppimissisältöihin – alasta riippumatta. Keskeinen tavoite voisi olla, miten kukin voi hyödyntää tekoälyä omassa opiskelussaan vastuullisesti. Tämän lisäksi tekoälyä tulisi hyödyntää järjestelmällisesti kaikissa oppimissisällössä – niin kielten, markkinoinnin, muotoilun kuin ohjelmoinninkin opiskelussa.