Tehisaru kasutamine ülikooli õppetöös on kasvanud nii suure hooga, et kui tarvitada professor Kalle Kirsimäe väljapakutud uudissõna taru, võiks alma mater’it kutsuda lausa taruülikooliks.
Kogu Tartu Ülikooli tehisaruteemaline teave on nüüd koondatud äsja avalikustatud veebilehele.
Eelmisel aastal Tartu Ülikooli õppejõudude seas korraldatud küsitlus näitas, et napi aastaga on tehisaru kasutamine kasvanud hüppeliselt. Kui 2024. aastal ütles enam kui pool vastanutest, et hoidub tehisarust õppetöös, sest ei usalda seda ja peab selle tarvitamist ebaeetiliseks, siis aasta hiljem oli selliseid vastuseid vaid 10%. Tõsi, ka uuringus osalejate hulk ei olnud suur: 299 vastajat 2600-st kutse saanust.
Arvata võib, et ka üliõpilased kasutavad tehisaru rakendusi massiliselt. Enam pole suuremat mõtet anda kodutööks tavapärane referaat või muu säärane kirjalik ülesanne, sest see valmib arvutiekraanil sekunditega. Õppejõud võib küll keelata üliõpilastel oma kursusel või siis mõne kodutöö tegemisel tehisaru poole pöördumise, aga keelu täitmist pole tegelikkuses võimalik usaldusväärselt kontrollida.
Üleülikooliline tekstirobotite õppetöös rakendamise töörühm on sõnastanud seisukoha, et tehisaru tuvastuse tarkvara kasutamine kirjalike tööde kontrollimiseks ei ole põhjendatud. Kuidas peaksid õppejõud üliõpilaste teadmisi selles uues olukorras hindama? Mis paneks üliõpilast oma halle ajurakke treenima, kui on ahvatlev võimalus, et „tundmatu autor“ teeb üksluised ülesanded valmis mõne sekundiga?
Tartu Ülikool julgustab tehisaru vastutustundlikult kasutama, tehisaru positiivne mõju pole aga üheselt selge.
Informaatika kaasprofessor Marina Lepp avaldas mullu koos tarkvarainseneri Joosep Kaimrega artikli, milles analüüsis 231 informaatikatudengi tehisarukasutust. Autorid leidsid, et tehisaruassistentide sage kasutamine seostus kehvema akadeemilise sooritusega.
Seda võib seletada eeldusega, et nõrgemad üliõpilased toetuvad tehisaru tööriistadele rohkem. Samas tõstatab see olulise pedagoogilise küsimuse: kas tehisaru süsteemitu kasutamine toetab õppimist või hoopis takistab seda?
Tuleb tõdeda, et selles artiklis analüüsiti ainult ühe kursuse üliõpilaste õpiharjumusi ja akadeemilisi tulemusi. Usaldusväärse mahuga teadusuuringuiks on tehisaru tarvitatud veel liiga lühikest aega ja nõrgemate üliõpilaste tulemused võivad kehvemad olla abivahendist olenemata.
Mõned ujuvad vastuvoolu, sest tahavad ise mõelda
Tartu Ülikooli geoloogia ja keskkonnatehnoloogia õppekava kolmanda aasta üliõpilane Mari-Liis Mihhailov kirjutas intervjueerimise ajal lõputööd Pakri kihistust. 460 miljoni aasta vanuses Pakri kihistus on näha deformatsioone, mis on tekkinud mõne erakordse sündmuse, nt hiidlaine või maavärina tagajärjel.
„Mina uurisin mikrofossiile, mis aitavad määrata ajaliselt kivimikihtide vanust ja nende tekkimise aegset keskkonda. Lühidalt, uurisin mikroskoobiga mineraale kivimeis,“ kirjeldas Mihhailov.
Esimest korda puutus ta tehisaruga kokku aga hoopis videomängudes, kus selle abil tegelasi loodi. ChatGPT tulles kasutas ta seda nagu teisedki – juturobotiga rääkimine oli lõbus ja gümnaasiumiõpilased rõõmustasid, et uus imevidin aitab tüütud kirjatööd valmis teha.
Ülikooli astudes otsis Mihhailov esialgu ChatGPT abil allikmaterjale. „Tahtsin, et ta aitaks mul mõelda. Korraga jõudis mulle aga kohale, et ma ei suuda enam ise lauseid kokku panna – mu aju oli muutunud liiga mugavaks. See arusaamine oli hästi valus! Lõpetasingi tehisaru kasutamise – sest mulle meeldib mu enda aju.“ Murdepunkt oli aasta tagasi. Järk-järgult loobus Mihhailov tehisaru rakenduste kasutamisest nii õppetöös kui ka eraelus.
„Korraga jõudis mulle kohale, et ma ei suuda enam ise lauseid kokku panna – mu aju oli muutunud liiga mugavaks. See arusaamine oli hästi valus!“ – Mari-Liis Mihhailov
Tema kursusel on veel 14 üliõpilast. Mihhailov ütleb, et naudib kursusekaaslastega silmast silma, näost näkku asjade arutamist – seda juturobotid ei asenda. Ta arvab, et tema tutvusringkonnas on tehisaru kasutajaid ja mittekasutajaid umbes pooleks. Seda, miks mõned tema sõbrad samuti tehisaru kasutada ei soovi, ta küsinud pole.
„Mina usun, et ülikool on õppimise koht, et siin õpetatakse ka kriitilist mõtlemist ja seoste loomist. Keelemudel ei oska ju kriitiliselt mõelda. Oletame, et tahad teada, kui vana on Pakri kihistu. Tehisaru käib interneti läbi, kogub infot, aga allikad ei pruugi olla usaldatavad. Andmete töötlemisel esitab keelemudel kõike justkui väga objektiivselt, aga kui kasutaja ei kontrolli esitatud andmeid üle … Koolis võib see mõne väiksema tööga veel läbi minna, aga kui ülikooli töös viited ja faktid paika ei pea, siis see on probleem,“ rääkis Mihhailov.
Pärast peatset bakalaureusekraadi saamist tuleb magistriõpe ja kunagi võib-olla ka doktorantuur. Teadustöös vajalike andmete maht aina kasvab ja kasvada võib ka ahvatlus kiiret abimeest kasutada. Siiski loodab Mihhailov, et on piisavalt põikpäine ja peab tehisaru kasutamata veel mõnda aega vastu.
„Kui kaua täpselt, sõltub magistritöö teemast ja andmete hulgast. Mahukaks andmetöötluseks on mõistlik tehisaru kasutada, aga kirjeldava osa tahan ikkagi ise teha. Proovin ahvatlusele vastu pidada, aga ei oska midagi lubada,“ tõdes ta.
Tehisaru tasub kasutada kriitiliselt
Geoloogia ja mineraloogia professor akadeemik Kalle Kirsimäe kasutab generatiivsest tehisarust rääkides omaloomingulist lühendnimetust taru (t ehk tehis– + aru).
„Minu enda tarukasutus õppetöös ei ole süsteemne, olen keskendunud pigem väljundi testimisele. Kohe esimese ChatGPT mudeli ilmumise järel korraldasin sedimentoloogia eksami kirjaliku osa nii, et tudengid said ette konkreetsed eksamiküsimused ning ülesande lasta ChatGPT-l kirjutada tähemärkide piiranguga vastus – vist oli 3000 märki. See oli enamasti kaunis jabur üldsõnaline tähemass. Seejärel pidid nad ise kirjalikult analüüsima, mis selles vastuses on õigesti või valesti,“ kirjeldas Kirsimäe.
Sama meetodit on ta eri ainetes mitmel korral uuesti katsetanud ning selle põhjal tunnistab ta, et mudelid on lühikese ajaga kõvasti paremaks läinud, eriti üldiste ülevaadete loomisel. Seepärast soovitab ta tungivalt kõikvõimalike üldtekstide ja näiteks analüüside metoodilise tööskeemi koostamist alustada tehisaruga. „Aga tundub, et kitsamat erialaspetsiifilist küsimust analüüsiva maakeelse teksti n-ö nullist tekitamiseni on veel pikk tee minna,“ tõdes Kirsimäe.
Tema hinnangul on suured keelemudelid teksti- ja pildiloome kõrval põhimõtteliselt muutnud andme- ja pildianalüüsi ning koodikirjutamise paradigmat. „Õpetamisel on siin muidugi omad ohud, sest tudeng saab ühe nupuvajutuse abil keerulisemat sorti arvutused koos selgitustega sekundite jooksul kätte. Aga kas ta sellest kõigest üldse ise aru saab?“ päris Kirsimäe.
„Taru on tulnud, et jääda. Mida kiiremini me selle lasteaiast alates kasutusele võtame, seda parem – iseküsimus on, kui mõistlikult.“ – Kalle Kirsimäe
Suures plaanis on tehisaru kindlasti kiire ja kasulik abivahend ning õppejõudude ülesanne on esitada õigeid küsimusi, et üliõpilased saaksid aru, mida ja miks tehti. Ennekõike tuleb õpetada ja rõhutada kriitilisust, on Kirsimäe kindel.
„Mul on sellest õppeaastast hea näide: tudengid pidid määrama Kuu või Marsi vabalt valitud piirkonna geoloogilise vanuse meteoriidikraatrite arvu ja suuruste järgi. Nad pidid ise looma kindla pindala kohta mõõtmisandmetega tabeli ja söötma selle arvutuste ja jooniste tegemiseks suvalisse tarumudelisse,“ rääkis ta.
Tulemused olid kohati üllatavad. Näiteks ütles tehisaru ühele üliõpilasele, et Kuu mingi piirkonna vanus ületab ligikaudu kaks korda Päikesesüsteemi enda vanuse. Viga taandus loomulikult komakohale algtabelis. See oli mõneti murettekitav, sest konkreetne üliõpilane ei süüvinudki hoiatusse, mida sama mudel sellise vanuse absurdsuse kohta juurde kirjutas.
„Taru on tulnud, et jääda. Mida kiiremini me selle lasteaiast alates kasutusele võtame, seda parem – iseküsimus on, kui mõistlikult. Taru puhul on asjakohane vana tõdemus: usalda, aga kontrolli!“ ütles Kirsimäe.
Robotid koodikirjutajaid välja ei söö
Informaatika kaasprofessor Marina Lepp märkis algatuseks, et kui räägitakse tehisarust, siis enamasti käib jutt generatiivsetest keelemudelitest, mida võib nimetada ka tekstirobotiteks.
„Arvutiteaduse instituudi tudengid palju esseesid ei kirjuta, küll aga koodi. Tehisaru, tehisintellekt, tekstirobot – ükskõik, kuidas seda nimetada – saab koodi kirjutamisega väga hästi hakkama,“ ütles Lepp. See ei tähenda aga, et koodi kirjutamist pole mõtet enam õppida. Informaatikaõpe ei kao ära, sest keegi peab ju tehisaruabilise ise looma ja oskama sellega ka midagi peale hakata.
Tema instituudi kontekstis pole jutt mitte ainult keelemudelitest, vaid igasugustest sisseehitatud abivahenditest, mis aitavad koodi genereerida juba seal, kus üliõpilased peaksid õppima, kuidas seda kirjutada. Õppetööd pole see siiski väga palju muutnud.
„Õpetan aluskursust ja olen üliõpilastele seletanud, et kui nad tahavad selles valdkonnas töötada, siis peavad nad ise koodikirjutamisest aru saama. Firmades, kus tehisaru koodi kirjutab, teavad töötajad, kuidas see käib ja kas tehisaru tehtu sobib või mitte. On vaja ikka aru saada, kas tehisaru on loonud mõistliku tulemuse,“ ütles Lepp.
Tema ei kontrolli, kas kodustes ülesannetes on tehisaru appi võetud. Küll aga on kontrolltöödel ja eksamitel selle kasutamine keelatud. „Kontrolltööd ja eksamid on ainult kohapeal auditooriumis, kus tudengeid ei ole palju üheskoos. Seal saame jälgida, kas nad kasutavad tehisaru või mitte,“ märkis Lepp. Arvutiteaduse instituudis salvestub eksami ajal iga klahvivajutus, mistõttu on lihtne näha, kas kood tekkis „õhust“ või pidi selleks ka sõrmi liigutama.
EU Kids Online’i 2025. aasta uuringu andmetel kasutavad paljud noored otsingumootori asemel nüüd tehisaru. Sama teeb ka õppejõud Marina Lepp. „Aga ma ei usalda tema vastust pimesi, vaid kontrollin selle üle. Tehisaru antud vihjete abil liigun lihtsalt otsinguga kiiremini edasi,“ põhjendas ta.
„Firmades, kus tehisaru koodi kirjutab, teavad töötajad, kuidas see käib ja kas tehisaru tehtu sobib või mitte. On vaja ikka aru saada, kas tehisaru on loonud mõistliku tulemuse.“ – Marina Lepp
Tartu Ülikoolis on nii üliõpilaste kui ka töötajate käsutuses Copilot Chat, töötajatele pakutakse lisaks ka muid tehisarul põhinevaid vahendeid. „Ma küsin igal aastal tudengeilt tagasisidet ka tehisaru kasutamise kohta. Kolm aastat tagasi vastas 20% neist „ei kasutanud“, sest kartis, et ei õpi siis ise või et öeldakse, et ta ei kirjutanud ise koodi,“ rääkis Lepp. Eelmisel aastal oli selliseid üliõpilasi 10%, sel aastal ainult üks. Lepa kursusel õpib üle 200 üliõpilase, seega on suundumus ilmselge.
Maailma muutev nähtus pole tehisaru siiski Lepa meelest seni olnud. „Mis mõttes on maailma muutnud? Väljas on ikka sama ilm! Kui tulid arvutid, siis muutus palju, kui tuli internet, siis samuti. Nüüd on lihtsalt uus vahend ja võimalus. Varem aitasid ja juhendasid sõbrad, nüüd tehisaru,“ lausub ta.
Õppimisel ja õpetamisel on tähtis motivatsioon
Tehisintellekti professor Meelis Kull õpetab kaht kohustuslikku andmeteaduse ainet, üht informaatika bakalaureuseõppes ning teist andmeteaduse ja tehisintellekti magistriõppes.
„Enne generatiivse tehisaru läbimurret ehk enne ChatGPT aega õpetasin nii, et tudengid pidid tegema kodutöid individuaalselt, rangelt keelatud oli teise tudengiga koos lahendamine,“ rääkis Kull. Pärast ChatGPT ilmumist sai kodutööde kord ümber tehtud. „Nüüd võivad tudengid vabalt lahendada ülesannet üksteisega koos ja kasutada tehisaru, aga praktikumis peavad nad olema valmis oma lahendusi selgitama. Oluline on, et nad saaks lahendusest aru ja oskaks seda selgitada,“ täpsustas ta.
Kodutöödeks kulub üliõpilastel praegu keskmiselt vähem aega kui veel mõni aasta tagasi. Kull soovitab ülesandeid lahendada alguses ise ning alles siis, kui jänni jäädakse, küsida tehisarult nõu. „Varem oli kinnijooksmine suur probleem – kui ülesannet hakati lahendama pühapäeva õhtul, mil õppejõud polnud kättesaadav, siis jäigi see lahendamata.“
Kulli sõnul on tehisaru piisavalt võimekas, et täita tema õpetatavates andmeteaduse ainetes kõik ülesanded suhteliselt perfektselt. „Seal ei ole nii oluline programmeerimise oskus, vaid ülesande mõistmine, mistõttu tehisaru abi kasutamine programmeerimisel ei vähenda õppimise kvaliteeti – üliõpilased peavad süvenema lahenduse olemusse. Kui üliõpilane ei mäleta peast programmeerimiskäske, siis ei vähene sellest õpitulemuste väärtus,“ lausus Kull.
„Tudengid võivad vabalt lahendada ülesannet teistega koos ja kasutada tehisaru, aga praktikumis peavad nad olema valmis oma lahendusi selgitama.“ – Meelis Kull
Probleem on aga siis, kui üliõpilasel ei ole iseseisvaks tööks motivatsiooni ja ka õppejõud ei nügi teda piisavalt. Sel juhul võib tudeng kodutöö teha tehisaruga ise midagi õppimata. Seepärast ongi Kulli meelest õpetamisel kõige olulisem ülesanne leida võimalus tudengit motiveerida ja toetada. Õppetöö tuleb tema sõnul üles ehitada nii, et üliõpilane tunneks, et temast hoolitakse, et materjal oleks põnev ning et ta peaks seda sügavuti mõistma. Küsimus on selles, mil määral peab ülikool olema kontrollija ja mõõtja ning mil määral toetaja ja suunaja.
„Ma loodan, et on võimalik saavutada mõlemat: anda tudengile palju vabadust oma iseseisvat tööd juhtida, samas semestri lõpus kuidagi fikseerida, kas ta on kõik vajaliku omandanud. Kodutööde abil ei saa enam õppimist kontrollida, sest tehisaru on võimeline tegema need ära enamikus bakalaureuseõppeainetes,“ tõdes Kull.
Tehisaru ei mõtle inimese eest
Väljendusoskuse lektor ning eesti keele ja kirjanduse õpetaja magistriõppe programmijuht Helen Hint õpetab Tartu Ülikoolis eesti õigekeelsust ja väljendusõpetust, akadeemilist kirjutamist ning eesti keele didaktika aineid. Ta on ka eesti ja üldkeeleteaduse instituudi tehisarusaadik.
„Kui generatiivne tehisintellekt 2022. aastal tuli, oli kirjutamise õpetajate ja uurijate maailmas suur torm. Puhkes arutelu, kas on üldse vaja kirjutamist õpetada. Kas lõputöö sureb välja? Tehisintellekti tulek on sundinud mõtestama, mida ma õpetan ja kas on midagi üldse vaja õpetada. Tegelikkuses ei ole muutused aga olnud nii märkimisväärsed, et oleks seda suurt mulli väärt olnud,“ ütles Hint.
Tema meelest on tehisaru olnud mõnes mõttes väga hea: see on pannud õppejõud mõtlema hariduse tuuma üle. Oma õppetöös on ta teinud asjakohaseid kohandusi. „Ma räägin tehisintellektist ning näitan üliõpilastele mõistlikke ja vähemõistlikke kasutusviise. On ülesandeid, mis eeldavad tehisaru kasutamist ja tulemuse analüüsimist, aga õpetan jätkuvalt akadeemilist kirjutamist eesti keeles,“ ütles Hint.
Tehniliselt pole võimalik täiesti kindlalt tuvastada, kas teksti on kirjutanud tehisintellekt või päris inimene. „Aga ometi saavad õpetajad, kes on töötanud kümneid aastaid, harjunud lugema tekste ja teavad, mida õppijad suudavad kirjutada, üsna hästi aru, millised tunnused viitavad tehisarule ja mille on inimene ise kirjutanud.“
„Tehisintellekti tulek on sundinud mõtestama, mida ma õpetan ja kas on midagi üldse vaja õpetada.“ – Helen Hint
Palju on räägitud sellest, et ammu pole pidanud töödes parandama kirjavigu, aga Hindi hinnangul ei olegi kirjutamine teksti tootmine, vaid mõtlemine. Ta õpetab ka üliõpilastele, et tehisaru ei tee mõtlemist inimese eest ära. „Teksti saab tehisaruga kätte, aga kui see on sisutühi, täis stampe ja ilma oma originaalse mõtteta, siis on võimalik aru saada, et üliõpilane ei ole seda ise kirjutanud,“ ütles ta.
Milline on siis mõistlik viis kirjutamisel tehisaru kasutada? Kas Tammsaare teoseid võiks sellega analüüsida?
„Minu meelest on kirjanduse analüüs tehisaruga mõttetu. Isegi kui tal on ligipääs teosele, siis ei analüüsi ta teost, vaid toodab teksti, mis on statistiliselt tõenäoline sõnade järjend. Ei pea analüüsima teost analüüsimise pärast, esmalt võiks lugeda ja siis analüüsida, mida ma lugejana sellest sain,“ ütles Hint. „Eriti kui see puudutab Tammsaare loomingut, kus on kihte ja tõlgendamisvõimalusi nii palju.“
