Tehisintellekti (TI) jõudmine haridusse on süvendanud lõhet õpetajate ja õpilaste vahel: alates 2023. aastast on õpilased kujunenud aktiivseteks tehisaru kasutajateks õppimises, edestades õpetajaid kasutusaktiivsuse poolest märkimisväärselt.
See loob olukorra, kus õpetajatel on vaja tehisaru teadlikult tundma õppida, et mõista paremini seda maailma, milles õpilased tegutsevad. Tehisaru kirjaoskuse arendamisel on potentsiaal avada õpetajatele ligipääsu sellesse kiiresti arenevasse maailma, et nad oskaksid oma õpilasi paremini toetada.
Mida me mõtleme tehisaru kirjaoskuse all?
TI-Hüppes defineerime tehisintellekti kirjaoskust kui: tehniliste teadmiste, jätkusuutlike oskuste ja hoiakute kogumit, mis on vajalikud TI mõjutatud maailmas toime tulemiseks. See võimaldab (nii õpetajatel kui õpilastel) TI-ga tegeleda, sellega luua, hallata ja disainida, samal ajal hinnates kriitiliselt selle eeliseid, riske ja eetilisi tagajärgi, et toetada õpilaste õppimist. Meie loodud mudel on ajas muutuv ning kohandame seda vastavalt riiklikele suundumustele.
Tehisintellekti kirjaoskus on lahti kirjutatud kolme peamise teema:
1) tehisintellekti põhiomadus;
2) tehisintellekt ja pedagoogika, mis omakorda jaotuvad: TI rakendamine õpetaja töös (väljaspool klassiruumi ja TI rakendamine õppetöös); ning TI vahendite hindamine pedagoogilisest perspektiivist;
3) eetika, turvalisus, heaolu ja vastutustundlik kasutamine.
Need teemad omakorda on lahti kirjutatud kahel tasandil: teadmised ja oskused.
Tehisintellekti kirjaoskuse kolmanda olulise komponendi – hoiakute kujundamisega tegeldakse programmis jooksvalt, sest need kujunevad nii teadmiste kui oskuste toetamise käigus. Olulised hoiakud, mis on seotud tehisintellektiga, on: vastutustundlikkus, uudishimu, innovaatilisus, kohanemisvõime, empaatilisus.
1. TI põhiolemus
Teadmised
TI-süsteemid kasutavad algoritme, mis ühendavad samm-sammulisi protseduure statistiliste järeldustega (nt kaalud ja nihked), et töödelda andmeid, tuvastada mustreid ja genereerida tõenäolisi väljundeid.
Masinad „õpivad“, järeldades, kuidas genereerida väljundeid, nagu prognoosid, sisu ja soovitused, mis mõjutavad füüsilisi või virtuaalseid keskkondi vastuseks saadud sisendile. Nad teevad seda erineva autonoomia ja kohanemisvõime tasemega pärast kasutuselevõttu.
Generatiivne tehisintellekt kasutab tõenäosuse printsiipi, et luua inimesele sarnaseid väljundeid erinevates vormides (nt tekst, heli, visuaalid), kuid tal puudub tegelik arusaamine ja kavatsus.
TI-süsteemid toimivad erinevalt sõltuvalt nende eesmärgist – kas luua, prognoosida, soovitada või reageerida.
TI-süsteemide loomine ja hooldamine sõltub inimestest, kes kavandavad algoritme, koguvad ja märgendavad andmeid ning modereerivad kahjulikku sisu. Need süsteemid peegeldavad inimeste valikuid, eeldusi ja tööpraktikaid ning neid kujundavad ebavõrdsed globaalsed tingimused.
TI-d treenitakse ulatuslike andmestike põhjal, mis pärinevad avalikult kättesaadavast teabest, kasutajate loodud sisust, kureeritud andmebaasidest ning reaalsest maailmast kogutud andmetest (nt sensorid, interaktsioonid ja digitaalsed süsteemid).
TI-süsteemid koguvad kasutajatega suhtlemisel uusi andmeid; otsuseid, protsesse ja väljundeid võivad reaalajas otseselt mõjutada sisendid.
TI-süsteemid on treenitud tuvastama mustreid andmeelementide vahel, mille inimesed on valinud, kategoriseerinud ja prioriteediks seadnud.
TI-süsteemides esineb loomupäraselt kallutatust, mis võib peegeldada ühiskondlikke eelarvamusi, mis on sisse ehitatud treeningandmetesse või algoritmi disaini. Inimesed võivad TI-süsteemides kahjulikke kallutusi nii võimendada kui ka vähendada disaini, arenduse või testimise käigus.
TI-süsteemid automatiseerivad struktureeritud ülesandeid, toetavad otsustamist ja muudavad tööstusharusid, mistõttu inimesed peavad kohanema, ümber õppima ja oma oskusi täiendama.
TI kasutuselevõtt eeldab, et inimesed otsustavad, millised ülesanded sobivad paremini masinatele ja millised vajavad inimeste sekkumist või ekspertiisi.
Kuigi TI võib toetada analüüsi ja prognoose, peavad inimesed vastutama otsuste eest, mis põhinevad inimlikul hinnangul ja eetilistel kaalutlustel.
TI on tugev mustrite tuvastamises ja automatiseerimises, kuid tal puuduvad emotsioonid, eetiline arutlusvõime, kontekstuaalne mõistmine ja tõeline originaalsus.
TI vajab väga suurt arvutusvõimsust ja andmemahtu, mis tarbib energiat ning kasutab piiratud loodusressursse ja suurendab süsinikuheidet. TI pikaajaline mõju kestlikkusele – nii positiivne kui ka negatiivne – sõltub suuresti sellest, kuidas seda rakendatakse ja kasutatakse.
Generatiivse TI, eriti suurte keelemudelite (LLM-ide) võime luua inimesele sarnast sisu võib muuta keeruliseks fakti ja väljamõeldise eristamise, suurendades väärinfo, deepfake’ide või manipuleeriva materjali loomise võimalust.
Generatiivne TI ja suured keelemudelid loovad sisu treeningandmetes sisalduva olemasoleva materjali põhjal, mis võib hõlmata ka autoriõigustega kaitstud teoseid. See tõstatab küsimusi autentsuse, autorluse ja omandi kohta.
Tuvastada laialdaselt kasutatavate TI-põhiste ja traditsiooniliste digitaalsete otsingutööriistade peamised omadused.
Tuvastada TI-süsteemide olemasolu digitaalsetes koostöötööriistades.
Mõista, et mõned digitaaltehnoloogiad, näiteks TI-süsteemid, võivad toimida nn „musta kastina“, mistõttu on raske selgitada, miks või kuidas konkreetne väljund on loodud.
Oskused
Õpetaja oskab probleeme jaotada väiksemateks osadeks ja juhiseid anda viisil, mis võimaldab TI-süsteemidel tõhusalt lahenduste loomisele kaasa aidata.
Õpetaja oskab selgitada, kuidas TI-d kasutatakse viisil, mis edendab läbipaistvust, väldib TI-le inimlike omaduste omistamist ning soodustab vastutustundlikku kasutamist.
Õpetaja oskab hinnata kriitiliselt allikate, teabe ja sisu usaldusväärsust digikeskkondades, arvestades TI-süsteemide rolli, personaliseerimise mõju ning ärilisi või muid huve.
2. Tehisintellekt ja pedagoogika
Teadmised
Õpetaja tunneb ja rakendab teadlikult tehisintellekti tööriistu pedagoogilisi võimalusi arvestades oma töö/aine/tunni planeerimisel, läbiviimisel ja hindamisel, arvestades samal ajal võimalike riskidega.
Oskused
Õpetaja teeb tõhusat koostööd nii tehisintellekti kui ka inimestega, suheldes selgelt, andes tagasisidet ning osaledes teadlikult ühistes tööülesannetes.
Õpetaja otsustab teadlikult, millal ja kuidas kasutada tehisintellekti konkreetse ülesande täitmiseks, hinnates selle võimalusi, riske ja eetilisi mõjusid.
Õpetaja oskab leida ja kasutada põhilisi hariduslikke tehisintellekti tööriistu ja/või kasutada institutsioonis kasutusele võetud tehisintellekti süsteeme.
Õpetajad suudavad oskuslikult lõimida tehisintellekti õppijakesksete õpiprotsesside kavandamisse ja läbiviimisse, et suurendada õppijate kaasatust, toetada diferentseeritud õpet ning parandada õpetaja ja õppija vahelist suhtlust, eesmärgiga arendada õpilastes empaatiat, kriitilist mõtlemist ja probleemilahendusoskust.
3. Eetika, turvalisus, heaolu ja vastutustundlik kasutamine
Teadmised
Eetilise tehisintellekti disain hõlmab õiglust, läbipaistvust, selgitatavust, vastutust, privaatsuse austamist ja vastavust õigusnormidele.
Põhiteadmised tehisintellektiga seotud eetilistest küsimustest ning põhimõtetest, mis on vajalikud eetiliseks inimese ja tehisintellekti koostööks, sealhulgas inimõiguste kaitse, inimese agentsuse säilitamine, keelelise ja kultuurilise mitmekesisuse edendamine, kaasatus ning keskkonna kestlikkus.
Kuigi tehisintellekti süsteemid võivad luua ja integreerida digitaalset sisu, on inimesed vajalikud, et tagada eetilised, vastutustundlikud ja kontekstile sobivad väljundid. (Basic knowledge).
Kirjeldada digitehnoloogiate, näiteks tehisintellekti süsteemide, kasutamise eeliseid, piiranguid ja eetilisi kaalutlusi sisu loomisel. (Intermediate knowledge).
Oskused
Õpetaja oskab hinnata tehisintellekti loodud sisu täpsuse, õigluse ja võimaliku kallutatuse seisukohalt, et teha teadlikke ja eetilisi otsuseid.
Õpetaja teeb koostööd tehisintellektiga uute ideede loomiseks ja täiustamiseks, arvestades omandi, autorluse ja vastutustundliku kasutamise küsimusi.
Õpetaja mõistab, kuidas tehisintellekt mõjutab isiklikke valikuid, suhteid ja kogukondi ning mõtestada selle laiemat ühiskondlikku ja keskkondlikku mõju.
Õpetaja suhtleb tehisintellekti süsteemidega eesmärgipäraselt, valikuliselt ja eetiliselt, et toetada digitaalse sisu loomist.
Täpsustus kahe mõiste osas, mida on meie raamistikus mainitud:
Tehisintellekt on arvutisüsteemi võime jäljendada loomulikku intellekti ja täita funktsioone, mida seostatakse inimmõistusega, näiteks võimega arutleda ja õppida. Ühtlasi on tegemist arvutiteaduse ja -tehnika haruga, mis uurib ajuprotsesside modelleerimist elektronarvutil ja vastavate arvutisüsteemide loomise meetodeid.
Generatiivne TI on üks tehisintellekti rakenduste tüüp, mis võimaldab luua uut sisu, sh teksti, pilte ja heli. Seda tüüpi tehnoloogiat treenitakse olemasolevate näidete peal, näiteks tekstiandmed nagu raamatud ja veebilehed. Masina õppimisprotsessi järel saabki TI abil luua sarnast sisu (nt kirjutada tekste või luua kunstiteoseid).
TI-kirjaoskuse avamisel toetume järgmistele allikatele:
- OECD (2025). Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education (Review draft). OECD. Paris. https://ailiteracyframework.org
- Cosgrove, J., ja Cachia, R. (2025). DigComp 3.0: European Digital Competence Framework (JRC144121). Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/0001149