Korkeakoulutus on globaalisti muutoksessa, kun generatiivinen tekoäly haastaa oppimisen ja opetuksen perinteisiä rakenteita. OECD:n (2026) OECD Digital Education Outlook 2026 – Exploring Effective Uses of Generative AI in Education -julkaisu nostaa esiin sekä mahdollisuuksia että huolestuttaviakin mahdollisia kehityskulkuja siitä, minne voimme olla matkalla, ellei tekoälyratkaisuja valjasteta oppimisen tueksi tarkoituksenmukaisella tavalla. Julkaisun keskeinen viesti on se, että koulutusorganisaatiossa tulisi siirtyä yleiskäyttöisestä tekoälystä kohti juuri koulutuksen tarpeisiin räätälöityjä ratkaisuja.
Yleistä tekoälyavustajaa, kuten ChatGPT tai Copilot Chat, ei ole suunniteltu oppimiseen, vaan ne on koulutettu miellyttämään käyttäjää. Ne tarjoavat tietoa nopeasti ja minimoivat kitkan, joten oppimisen apuvälineeksi ne soveltuvat siten huonosti. (Topali ym., 2026, s. 148.) Liika luottaminen tekoälyyn saattaa laiskistaa ajattelua ja johtaa heikentyneisiin oppimistuloksiin. Oppiminen kärsii, jos väliin jätetään ponnistelu ja prosessit, joiden kautta tieto rakentuu ymmärrykseksi. (Fan ym., 2025; OECD, 2026.) Tulevaisuudessa tarvitaan kohdennettuja, opetukseen ja oppimiseen räätälöityjä tekoälyratkaisuja (Topali ym., 2026, 148).
Tekoälyavustajien eroja voidaan havainnollistaa vaikkapa maratonvertauksella (kuva 1). Opiskelija valmistautuu maratoniin katsomalla yleisen tekoälyn tarjoamia videoita ja pyytämällä neuvoja energiatehokkaaseen juoksutekniikkaan. Itse kunnon kohottaminen ja harjoittelu jäävät kuitenkin tekemättä, sillä tekoäly tarjoaa vastauksia ja tietoa helposti. Kun maraton lopulta alkaa, opiskelija ei pääse edes ensimmäiselle juomapisteelle asti, koska kuntoa ei ole rakennettu.
Tilanne muuttuu olennaisesti, jos tekoäly on räätälöity valmentajaksi ja se toimiikin toisin. Sen sijaan, että se mahdollistaa oikopolut, se kysyy ja kannustaa, ja ohjaa opiskelijaa harjoittelemaan. Se on mukana treeneissä, seuraa edistymistä, kannustaa palautumaan oikein, antaa palautetta ja ehdottaa seuraavia askeleita opiskelijan yksilöllisten tarpeiden mukaan. Se myös kannustaa opiskelijaa silloin, kun motivaatio on laskemassa ja luovuttaminen on lähellä. Kun maratonpäivä koittaa, opiskelija on valmis ja pääsee maaliin.
Generatiivisen tekoälyn sovellukset ovat jo vakiinnuttaneet paikkansa opiskelijoiden työkalupakissa vaihtelevin tavoin, ja niiden käyttö näyttää vain lisääntyvän (OECD, 2026). Tekoälyavustajat kiinnostavat opiskelijoita, ja niihin suhtaudutaan pääosin myönteisesti (Chen ym., 2025b). Viimeisen vuoden aikana erilaisiin tarpeisiin luodut, räätälöidyt tekoälyavustajat ovat tulleet myös opiskelijoiden saataville, ja osa onkin ottanut niitä itsenäisesti käyttöönsä. Tämä voi olla myönteinen muutos, mutta samanaikaisesti tekoälyn käytön tulisi olla hallittua, ja opiskelijoiden tulisi saada siihen asianmukainen ohjeistus ja tuki. Tekoälyn hallitsemattomaan käyttöön liittyy riskejä oppimisen pinnallistumisesta, ellei käyttö ole pedagogisesti tarkoituksenmukaista (mm. OECD, 2026; Bastani ym., 2025).
Tekoälyavustaja vai tekoälyagentti: Mistä on kyse?
Erilaisiin tekoälysovelluksiin liittyvä termistö on yhä värikästä ja osin teknologiayhtiöiden itsensä sanoittamaa, ja siksi on tärkeää tehdä ero tekoälyavustajan ja tekoälyagentin välillä. Opiskelija puhuu tekoälyagentista, opettaja tekoälyavustajasta tai vain tekoälystä, ja molemmat tarkoittavat ehkä samaa, ehkä täysin eri asiaa. Mäkeläinen (2026) toteaa artikkelissaan ”Tekoälyavustaja vai -agentti? Terminologian merkitys tekoälyjärjestelmien käyttöönotossa”, että epäselvä sanasto ei ole vain epäkäytännöllistä, vaan sillä on suoria vaikutuksia muun muassa riskinarviointiin, käyttöoikeuksiin, valvontaan ja vastuunjakoon. Yhteinen ymmärrys sanastosta on hämärtynyt osin teknologiatoimittajien käyttämän sanaston vuoksi, joka helposti vakiintuu käyttöön organisaatioissa (Mäkeläinen, 2026).
Liikenne- ja viestintävirasto Traficom ja Huoltovarmuuskeskus (2026, s. 6) pyrkivät selventämään eroa. Tekoälyavustaja on yleensä keskustelupohjainen sovellus, joka toimii käyttäjän jatkuvassa ohjauksessa ja reagoi yksittäisiin kehotteisiin ilman itsenäistä toimintojen käynnistämistä. Tekoälyagentti puolestaan on tietojärjestelmä, joka suorittaa toimintoja automaattisesti käyttäjän puolesta ennalta määriteltyjen sääntöjen mukaisesti. Keskeinen ero liittyy toimijuuteen ja autonomiaan (taulukko 1).
Taulukko 1. Tekoälyavustaja vs. tekoälyagentti (Lähde: Liikenne- ja viestintävirasto Traficom & Huoltovarmuuskeskus, 2026, s. 6).
| Tekoälyavustaja | Yleensä keskustelupohjainen sovellus, joka reagoi käyttäjän yksittäisiin kehotteisiin ja vaatii jatkuvaa käyttäjän ohjausta eikä toimi itsenäisesti. |
| Tekoälyagentti | Tietojärjestelmä, joka suorittaa ja ketjuttaa toimintoja automaattisesti käyttäjän puolesta ennalta määriteltyjen sääntöjen ja toimintaohjeiden mukaisesti, ilman jatkuvaa käyttäjän ohjausta. |
Tässä artikkelissa ei käsitellä tekoälyagentteja, vaan tekoälyavustajia, jotka on räätälöity (eng. priming) tiettyyn tarpeeseen. Räätälöidyllä tekoälyavustajalla tarkoitetaan kohdennetusti tiettyyn tarpeeseen räätälöityä, tekstipohjaisesti koulutuskehotteella ohjeistettua, generatiivista tekoälyä hyödyntävää, chat-pohjaista tekoälyavustajaa. Sille on ennalta määritelty muun muassa toimintaohjeet, tehtävä, rooli ja toiminnan konteksti. Tällainen voi olla esimerkiksi oppimistehtäväavustaja, joka on ohjeistettu pedagogisella lähestymistavalla, koulutusorganisaation eettisillä periaatteilla, tehtävänannon kriteereillä ja arviointikriteereillä sekä opiskelijan yksilöllisillä tarpeilla ohjaamaan opiskelijaa tehtävän vastuullisessa tekemisessä. Yleisellä tekoälyavustajalla taas tarkoitetaan yleiskäyttöistä tekoälyavustajaa, kuten Copilot Chat tai ChatGPT, jolle ei ole ennalta määritelty roolia, tehtävää tai toimintatapaa. Molemmat ovat kuitenkin tekoälyavustajia, jotka toimivat käyttäjän kehotteiden pohjalta.
Opettaja oppimisen arkkitehtina
Opettajan rooli on murroksessa. Tekoälyn osallistuminen oppimisprosesseihin tarkoittaa perustavanlaatuista paradigman muutosta, jossa opettaja toimii yhä useammin tekoälyn kanssa tiiminä (Cukurova 2026, s. 143). Opettajan rooli on toki muuttunut jo pitkään kohti valmentavaa ja fasilitoivaa roolia, mutta tekoälyn läsnäolo korostaa tämän muutoksen tarvetta entisestään (OECD, 2026).
Tekoälyavustajien räätälöinnissä opettajan keskeiseksi osaamiseksi nousee kyky toimia oppimisprosessin arkkitehtina. Cukurova (2026, s. 130) kuvaa opettajan roolia pedagogisena päätöksentekijänä, tekoälyn käytön säätelijänä ja eettisen oppimisen vastuunkantajana. Opettaja vastaa siitä, millaista ajattelua tekoälyavustajat oppimisprosessissa tukevat, ja hänen tehtävänään on pyrkiä estämään tekoälyn käytön muuttuminen oikopoluksi (OECD, 2026, s. 11–12). Tämä edellyttää kykyä rakentaa pedagogisesti kestäviä oppimisprosesseja (Gamlem ym., 2026), joissa tekoälyavustajilla on riittävät ”turvakaiteet” (Bastani ym., 2025).
Tekoälyavustajien suunnittelu vaatii opettajalta vahvan pedagogisen osaamisen lisäksi luovuutta, joka on tunnistettu kriittiseksi osaamisalueeksi myös laajemmin (World Economic Forum, 2025, s. 35). Luovuutta ei kuitenkaan vielä huomioida riittävästi opettajien koulutuksessa, vaikka se mahdollistaa teknologian ja pedagogiikan tarkoituksenmukaisen yhdistämisen (Alasgarova & Rzayev, 2025). Tekoälyn punominen osaksi opetusta ei ole vain valmiiden mallien soveltamista, vaan pikemminkin kokonaisvaltaista oppimisprosessien uudelleen tarkastelua. Samalla se pakottaa opettajan sanoittamaan toteuttamaansa pedagogiikkaa aiempaa täsmällisemmin.
Mitä tiedämme räätälöidyistä tekoälyavustajista oppimisessa?
Kiinnostus räätälöityjen tekoälyavustajien käyttöä kohtaan kumpuaa niiden mahdollisuudesta tarjota opiskelijalle reaaliaikaista ja yksilöllistä tukea (Elkot ym., 2025). Yleisten ja räätälöityjen tekoälyavustajien eroja tutkinut Bastani ja muut (2025) tutkivat tuhatta turkkilaista lukiolaista kolmessa ryhmässä. Kontrolliryhmä opiskeli ilman tekoälyä, toinen ryhmä räätälöidyn tekoälyavustajan kanssa ja kolmas yleisen tekoälyn kanssa. Harjoitteluvaiheessa räätälöity tekoälyavustaja paransi tuloksia 127 % ja yleinenkin 48 %. Kun tekoälyn tarjoama tuki poistettiin, yleistä tekoälyä käyttäneet menestyivät merkittävästi kontrolliryhmää huonommin, kun taas räätälöityä tekoälyavustajaa käyttäneet suoriutuivat kontrolliryhmän tasoisesti. Paljastui, että yleistä tekoälyä käyttäneet olivat kopioineet vastauksia ajattelematta itse, eivätkä he myöskään itse havainneet oppimisensa heikentyneen. Tutkimuksen tulosten mukaan rajoittamaton pääsy yleiseen tekoälyyn voi johtaa oppimisen merkittävään heikkenemiseen, kun pedagogiset ”turvakaiteet” puuttuvat.
Bastanin ja muiden (2025) tulokset löytävät tukea muustakin viimeaikaisesta tutkimuksesta. OECD:n (2026) julkaisun mukaan yleiskäyttöiset tekoälyavustajat eivät näyttäydy kovin lupaavina opetuksen kontekstissa. Tämän ei niinkään todeta johtuvan itse teknologiasta, vaan pikemminkin sen käyttötavoista (OECD, 2026). Tekoälyn käytön vaikutukset kriittiseen ajatteluun ovat olleet runsaasti esillä, kun tekoälyn käytöstä on keskusteltu korkeakoulukontekstissa. Tekoälyn käyttö ei kuitenkaan automaattisesti heikennä kriittistä ajattelua, vaan olennaista on sen käyttötapa. Esimerkiksi Fan ja muut (2025) varoittavat, että tekoälyn käyttö voi johtaa metakognitiiviseen laiskuuteen ja vaikuttaa oppimistuloksiin heikentävästi. Tian & Zhang (2025) taas toteavat 580 yliopisto-opiskelijaa kattavassa tutkimuksessaan tekoälyriippuvuuden vaikuttavan negatiivisesti kriittiseen ajatteluun. Li ja muut (2026) kuitenkin korostavat, että tekoälyn käytön vaikutukset ovat riippuvaisia siitä, miten ja millaisessa pedagogisessa kehyksessä tekoälyä käytetään.
Tulokset ovat siis rohkaisevia, kun tarkastellaan pedagogisesti räätälöityjä tekoälyavustajia. Niiden eduiksi mainitaan tutkimuksessa muun muassa ymmärryksen syventyminen ja vaikeiden käsitteiden selittäminen, opiskelijoiden aktivointi (Chen ym., 2025b), opiskelijoiden oppimista heikentävän kognitiivisen kuorman hallinnan mahdollisuudet (Farhood ym., 2025) sekä yksilöllinen itsenäisen opiskelun tuki (Elsamanoudy ym., 2026).
Onnistuneen tekoälyavustajan anatomia
Mikä sitten tekee räätälöidystä tekoälyavustajasta toimivan? Useissa julkaisuissa nostetaan yksituumaisesti onnistumisen edellytyksenä esiin tarve sekä tekoälyn käytön että tekoälyavustajan sisällölliselle pedagogiselle kehystykselle (mm. Li ym., 2026; Bastani ym. 2025; OECD 2026; Zhang ym., 2026). Pedagogiseen kehystykseen etenkin tekoälyn käyttötapojen osalta voidaan katsoa kuuluvaksi myös opettajan valvonta, ohjaus ja tuki, joka näyttäytyy ratkaisevana (Tang. ym., 2025). Lisäksi tekoälyavustajan käytön tulee olla tavoitteeseen soveltuvaa, ja sen roolin valmentava ja ohjaava. Tekoälyavustajan tulee myös tukea opiskelijan oman ajattelun kehittymistä, ei ajatella opiskelijan puolesta. (mm. Zhai ym., 2024; OECD, 2026.)
Räätälöityjen tekoälyavustajien käyttö oppimisessa ja opetuksessa ei siis ole itsessään yksiselitteisesti hyvä tai huono asia, vaan ratkaisevaa on se, miten niitä hyödynnetään. Voidaan kuitenkin todeta, että pelkkä tekoälyn käyttöönotto ilman pedagogista kehystystä ei ole optimaalisin vaihtoehto, vaan se saattaa jopa heikentää oppimista (mm. Bastani ym., 2025). Räätälöidyt, pedagogisesti suunnitellut tekoälyavustajat sen sijaan voivat aidosti tukea oppimista edellyttäen, että opettajilla on riittävä osaaminen niiden käyttöön, ja että opiskelijat saavat niiden käyttöön ohjausta ja tuen. Opiskelijat käyttävät joka tapauksessa tekoälyavustajia, joten vaihtoehdot eivät enää ole ”tekoäly vai ei tekoälyä”, vaan ennemminkin ”millainen tekoäly ja millä tavoin?”. Onnistunut tekoälyn integrointi opetukseen riippuu tietenkin monista asioista. Ratkaisevaksi on tunnistettu paitsi opiskelijoiden tekoälylukutaito, myös opettajien teknologinen ja pedagoginen osaaminen (Bauer ym., 2025). Taulukkoon 2 on koottu tutkimuksesta tunnistettuja edellytyksiä toimivalle, räätälöidylle tekoälyavustajalle.
Taulukko 2. Onnistuneen räätälöidyn tekoälyavustajan edellytyksiä.
| Edellytys | Tarkennus |
|---|---|
| Pedagoginen kehys | Tekoälyavustaja on pedagogisesti kehystetty ja sisältää pedagogiset "turvakaiteet", opettajan valvonta ja tuki. |
| Soveltuvuus | Tekoälyavustaja on soveltuva suhteessa tarpeeseen, tavoitteeseen ja kohderyhmään. |
| Rooli | Tekoälyavustajan rooli on valmentava ja ohjaava. Se ei ajattele opiskelijan puolesta, vaan kannustaa oppimaan ja ajattelemaan itse. |
| Personointi | Avustaja huomioi oppijan yksilölliset tarpeet ja on käyttäjälleen personoitu. Yksilöllinen tuki 24/7. |
| Opiskelijan tuki | Opiskelijat saavat riittävän tuen tekoälyavustajan vastuulliselle käytölle, ml. tekoälylukutaidon koulutus. |
| Opettajan tuki | Opettajat saavat riittävän tuen tekoälyn pedagogisesti kestävälle suunnittelulle, ml. tekoälylukutaidon koulutus. |
Räätälöidyn tekoälyavustajan rakentaminen
Tekoälyavustaja voidaan rakentaa hyvin erilaisiin tarpeisiin. Se voi tukea suoraan oppimista, auttaa opiskelun käytännön toteutuksessa tai vahvistaa ajattelua, ja sama avustaja voi myös yhdistää näitä rooleja. Tekoälyavustaja voi esimerkiksi auttaa opiskelijaa ymmärtämään tehtävänantoja ja tarkentamaan, mitä häneltä odotetaan. Se voi ohjata työskentelyä vaiheittain, tukea tiedonhaussa tai auttaa muotoilemaan kysymyksiä ja arvioimaan lähteitä ennalta määriteltyjen toimintaperiaatteiden mukaan. Käytännössä parhaat tulokset syntyvät silloin, kun tehtävä on selkeästi rajattu ja tarkasti määritelty.
Räätälöityjen tekoälyavustajien rakentaminen on helppoa. Yleensä se tehdään tekstipohjaisesti kuvaamalla avustajalle sen tehtävä, rooli, tavoite, tausta ja rajoitukset. Tämä tekoälyavustajaa ohjeistava kehote on laajempi ja yksityiskohtaisempi kuin yksittäisessä keskustelussa käytetty kehote.
Chen ym. (2025a) korostavat, että hyvä kehote on selkeä ja tarkka. Epämääräisiä ilmauksia, kuten ”laadukas” tai ”hyvä”, kannattaa välttää ja kuvata sen sijaan konkreettisesti, mitä niillä tarkoitetaan. Riittävän taustatiedon antaminen parantaa vastausten laatua ja vähentää virheellisiä tai keksittyjä sisältöjä. Myös esimerkkien käyttöä suositellaan, koska ne auttavat ohjaamaan tekoälyn toimintaa haluttuun suuntaan. Jos kehote on moniosainen, sen rakennetta kannattaa jäsentää erottamalla eri osiot toisistaan. (Chen ym., 2025a.) Kehotteen laatu vaikuttaa merkittävästi tekoälyn tuottamien vastausten laatuun (Lee & Palmer, 2025).
Hyvä kehote ei kuvaa pelkästään tehtävää, vaan antaa tekoälyavustajalle selkeän kontekstin ja tarkat toimintaohjeet (taulukko 3). Siinä määritellään ainakin tehtävä, rooli, tavoite, toimintaperiaatteet sekä rajat. Lisäksi opiskelijaa voi kannustaa täydentämään kehotetta kuvaamalla yksilöllisillä tarpeitaan. Hyvä kehote valmistuu harvoin kerralla, ja sitä kannattaakin kehittää vaiheittain testaamalla ja muokkaamalla (Cain, 2024). Kehotetta laatiessa on tärkeää huomioida myös tietosuoja, tietoturva ja tekijänoikeudet.
Taulukko 3. Millainen on hyvä kehote?
| Millainen on hyvä kehote? | Mitä hyvä kehote sisältää? |
|---|---|
| ✓ Selkeä ja tarkka | ✓ Tehtävä |
| ✓ Riittävän yksityiskohtainen | ✓ Rooli |
| ✓ Kontekstualisoitu | ✓ Tavoite |
| ✓ Rakenteeltaan jäsennelty | ✓ Toimintaperiaatteet ja -ohjeet |
| ✓ Esimerkeillä tuettu | ✓ Rajoitukset |
| ✓ Rajattu | ✓ Taustatiedot, tarkennukset |
| ✓ Huomioi tietosuojan, tietoturvan | ✓ Esimerkit |
| ja tekijänoikeudet | ✓ Yksilölliset tarpeet |
Kohti luovaa yhteistyötä tekoälyn kanssa
Räätälöidyt tekoälyavustajat voivat parhaimmillaan tarjota opiskelijalle jatkuvaa, henkilökohtaista tukea ja ohjausta koko oppimisprosessin ajan. Samalla opettajan rooli oppimisen arkkitehtinä korostuu. Tekoälyavustajat tulee kehystää pedagogisesti ja opiskelijoita on ohjattava käyttämään tekoälyä vastuullisesti niin, ettei helppojen oikopolkujen tai oman ajattelun ulkoistamisen houkutus kasva liian suureksi. Tekoälyn ottaminen mukaan opetukseen vaikuttaa väistämättä pedagogiikkaan, ja opettajien on yhä tärkeämpää pohtia, millaiset oppimisen teot todella edistävät oppimista.
Tekoäly voi siis tukea sekä opettajia että opiskelijoita monin tavoin, mutta oppimisen todellinen supervoima on yhä ihmisen omassa ajattelussa. Opettajan tehtävänä on varmistaa, ettei tulevaisuudenkaan oppiminen rakennu tekoälyn varaan. Ihmisen ohjaamassa yhteistyössä teknologia tarjoaa monia mahdollisuuksia, mutta varmaa on, että ihmisen luovuutta ja kriittistä ajattelua tekoäly ei voi korvata nyt eikä tulevaisuudessa.
Tekoälyn käyttö artikkelissa
Tekoälytyökaluja on käytetty artikkelin kirjoittamisprosessissa avustavana taustatyökaluna. Sisältöä tekoälytyökaluilla ei ole tuotettu. Kaikki lähdeaineisto on luettu ja arvioitu alkuperäisessä sijainnissa.
- Aiheen rajauksen ja näkökulmien ideointi. Keskusteleva työskentely tekoälyavustajan kanssa (Copilot chat, ChatGPT, Claude Sonnet & Opus 4.6).
- Lähdeaineiston täydentävä haku. Tietokantahakujen lisäksi Deep Research -toiminnot (Copilot, Gemini, ChatGPT, Claude Opus 4.6). Itse lähteet on luettu, käsitelty ja arvioitu luomuälyllä niiden alkuperäisessä sijainnissa.
- Artikkelien käsittely tietokannoissa: Tietokantojen omat tekoälyavustajat (esim. ProQuestin Research Assistant).
- Muistiinpanojen hallinta ja järjestely (Claude Opus 4.6).
- Viimeistely. Rakennetta koskeva ideointi (ClaudeAI). Suurinta osaa ehdotuksista ei ole huomioitu artikkelissa.
- Lähdeluettelo. APA7-oikeellisuuden tarkastus räätälöidyllä tekoälyavustajalla.
- Havainnollistukset: Kuvio 1 (Gemini).