Joustavat opintopolut: tekoälyä tolkullisesti ja leania kautta linjan

• Asiantuntijablogi, Yhteisö
• Julkaistu: 20.05.2026

Tutkimukset osoittavat, että oppijat odottavat yhä enemmän yksilöllisiä ja joustavia oppimisen ratkaisuja.  Perinteinen, ennalta määritelty koulutuspolku ei enää vastaa oppijoiden eikä työelämän tarpeita. Samaan aikaan teknologia, erityisesti tekoäly, mahdollistaa tämän muutoksen ennennäkemättömällä tavalla. Mutta kuten kaikissa murroksissa, myös tässä on mukana sekä mahdollisuuksia että riskejä.

Työelämän muutos edellyttää ketterämpiä koulutusratkaisuja

Työelämässä perinteiset, pitkät ja episodimaiset koulutusohjelmat korvautuvat ketterämmillä ratkaisuilla, sillä oppimisesta tulee jatkuvaa ja se integroituu tiukemmin osaksi päivittäistä työntekoa. Esimerkiksi mikropätevyydet (micro-credentials) ja tekoälyn luomat räätälöidyt perehdytys- ja oppimispolut mahdollistavat työntekijöille nopean ja juuri heidän rooliinsa kohdennetun taitojen hankkimisen.

Myös lean-ajattelun periaatteiden, kuten prosessien jatkuvan parantamisen ja henkilökohtaisten osaamisen kehittämissuunnitelmien (HOKS), yhdistäminen auttaa optimoimaan yksilöllisiä oppimisprosesseja ja vähentämään hukka-aikaa oppilaitoksissa ja työpaikoilla. Oppiminen muuttuu työntöohjatusta imuohjattuun – liikumme opettamiskeskeisyydestä oppimiskeskeisyyteen.

Tekoäly tuo mahdollisuuksia, mutta myös riskejä

Vaikka teknologia tarjoaa ennennäkemättömiä mahdollisuuksia myös oppimispolkujen kehittämiseen, on murroksessa mukana merkittäviä kognitiivisia, eettisiä ja juridisia riskejä, jotka on ratkaistava:

• Kriittisen ajattelun heikentyminen ja automaatioluottamus: Yksi suurimmista uhkista on ”automaatioluottamus”, jossa oppijat luottavat sokeasti tekoälyn tarjoamiin valmiisiin vastauksiin arvioimatta niitä. Tämä voi johtaa ”kognitiiviseen siirtämiseen” eli omien taitojen rapautumiseen ja itsenäisen ongelmanratkaisukyvyn heikentymiseen.

• Tiedon luotettavuus ja hallusinaatiot: Tekoälyn kielimallit eivät aidosti ”ymmärrä” tietoa, käsitteitä tai syy-seuraussuhteita, vaan ne ennustavat todennäköisintä seuraavaa sanaa valtavien datamassojen perusteella. Tämän vuoksi ne voivat tuottaa vakuuttavan kuuloisia ”hallusinaatioita” eli täysin virheellistä tai vääristynyttä tietoa, mikä on valtava riski tiedonhaussa.

• Eettiset haasteet ja vinoumat: Koska tekoälymallit koulutetaan olemassa olevalla historiallisella datalla, ne voivat toisintaa ja ylläpitää yhteiskunnallisia vinoumia. Tämä voi johtaa esimerkiksi syrjiviin tai epäoikeudenmukaisiin tuloksiin, jos algoritmeja hyödynnetään suoraan päätöksenteossa tai arvioinnissa.

• Tietosuoja ja juridiikka: Henkilötietojen tai luottamuksellisen oppimisdatan syöttäminen julkisiin tekoälyjärjestelmiin on suuri tietosuojariski ja ristiriidassa EU:n yleisen tietosuoja-asetuksen (GDPR) sekä uuden tekoälyasetuksen (AI Act) kanssa. Myös tekoälyllä luotujen teosten tekijänoikeuksiin liittyy paljon oikeudellista epäselvyyttä.

• Digitaalinen eriarvoisuus: Tekoälyn tehokas hyödyntäminen edellyttää teknologista perusosaamista ja laitteita. Vaarana on, että tämä luo eriarvoisuutta opiskelijoiden ja työntekijöiden välille, mikäli kaikilla ei ole yhdenvertaisia mahdollisuuksia käyttää uusia työkaluja.

Lean muokkaa opetusta opiskelijan tarpeiden mukaan

Teknologia ja pedagogiikka toimivat parhaiten silloin, kun ne ovat tiiviisti yhteen nivoutuneita, ja lean-filosofia tarjoaa erinomaisen kehyksen, kuinka asettaa oppijan todelliset tarpeet keskiöön.

Perinteisessä ”push/työntöohjatussa”-mallissa opettaja tai organisaatio on pitkälti päättänyt, mitä ja miten opetetaan. Tämä on voinut johtaa siihen, että tietoa opiskellaan ”varastoon” ilman välitöntä soveltamismahdollisuutta. Leanin mukaisessa imuohjauksessa opetus joustaa opiskelijan tarpeiden mukaan. Parhaimmillaan tämä tarkoittaa sitä, että opettaja muokkaa opetustaan reaaliaikaisesti, jos hän havaitsee opiskelijoilla puutteita tarvittavassa osaamisessa.

Käytännössä imuohjaus (”pull”) ja oppimisen modulaarisuus toteutuvat nykyaikaisessa koulutuksessa erityisesti kahden työkalun kautta:

• Mikropätevyydet (micro-credentials) ovat modulaarisia ja kohdennettuja oppimiskokonaisuuksia, jotka vastaavat nopeasti ja täsmällisesti päivittäisissä työtehtävissä tarvittaviin osaamistarpeisiin pitkien koulutusohjelmien sijaan.

• Tekoälyn tuella rakennetut yksilölliset oppimispolut mukautuvat dynaamisesti yksilön senhetkiseen taitotasoon ja oppimisvauhtiin.

Miten oppimista parannetaan jatkuvasti?

Arvovirran tunnistamisessa on kyse sen ymmärtämisestä, mitkä toiminnot tuottavat opiskelijalle arvoa ja mitkä ovat hukkaa (waste). Hukkaesimerkkejä ovat: tarpeettoman tiedon opettaminen, liian hidas/nopea oppimistahti, liian hidas palaute, sopimaton aikataulu jne.

Lean-ajattelussa oppiminen ei ole staattinen tila, vaan päättymätön jatkuvan parantamisen kehä (Kaizen). Jotta opintopolut voivat aidosti mukautua ja kehittyä, ne tarvitsevat polttoaineekseen jatkuvaa palautetta ja datalähtöistä seurantaa.

Tekoäly voi toimia jatkuvan parantamisen kiihdyttimenä ja palautteen antajana. Älykkäät tutorjärjestelmät voivat seurata opiskelijan kognitiivista edistymistä reaaliajassa. Jos opiskelija esimerkiksi takkuaa lukemiseen perustuvan materiaalin kanssa, tekoäly voi iteratiivisesti ehdottaa siirtymistä interaktiivisempaan menetelmään tai simulaatioon. Palaute on välitöntä, mikä nopeuttaa virheistä oppimista huomattavasti. Myös oppilaitosten tietojärjestelmistä (kuten Wilmasta) saatava tieto voi auttaa löytämään oppimisen haasteet ja ratkaisut niihin.

Joustavat ratkaisut, jatkuva oppiminen

Joustavat opintopolut eivät ole vain pedagoginen uudistus, vaan välttämätön vastaus työelämän muutokseen. Vaikka tekoäly toimii keskeisenä mahdollistajana, onnistuminen ei synny teknologian käyttöönotosta, vaan ajattelutavan ja toimintatapojen uudistamisesta. Se edellyttää vanhojen mallien purkamista ja aidosti oppimiskeskeisen ympäristön rakentamista, jossa roolit elävät ja mukautuvat tilanteen mukaan.

Lopulta kyse ei ole vain oppimisratkaisuista: oppiminen on osa meitä, ja se jatkuu läpi koko elämän.

Case Kehityskiihdytin: uusi malli ongelmakeskeiseen oppimiseen

Kehityskiihdyttimen pilotointi alkoi keväällä 2025. Kehityskiihdytin on dynaaminen ja joustava alusta, joka tarjoaa esihenkilöille henkilökohtaisen ja mitattavan kehittymismahdollisuuden, mihin perinteinen johtamiskoulutus ei usein pysty. Mallin ytimessä on ongelmakeskeinen oppiminen: tavoitteena ei ole vain ratkaista esiin nousevia ongelmia, vaan varmistaa, että ratkaistaan oikeaa ongelmaa. Oppija on itse oman kehityksensä johtaja. Koko kehityspolku rakentuu kolmen elementin ainutlaatuiselle synergialle:

1. Kehityskumppani (henkilökohtainen opinto-ohjaaja): Prosessin inhimillinen sydän, joka yhdistää valmennuksen (coaching) ja mentoroinnin parhaat käytännöt.
2. Yhteisö: Samanhenkisten esihenkilöiden verkosto, joka tarjoaa tukea, inspiraatiota ja toimii arvokkaana peilinä.
3. Tekoäly: Tekoäly tehostaa opittavien materiaalien etsimistä, työstämistä ja omaksumista.

Kehityskiihdyttimen toimintalogiikka heijastaa vahvasti Lean-ajattelun periaatteita. Perinteisen ”push”-koulutuksen sijaan malli toimii imuohjauksella (pull), sillä se on tarvelähtöinen, joustava ja kytkeytyy suoraan oppijan omiin henkilökohtaisiin tavoitteisiin ja mahdollisuuksiin. Arvovirran optimointi ja hukan poistaminen näkyvät siinä, että kehityskumppani auttaa oppijaa pitämään huomion olennaisessa ja siirtymään pintapuolisista oireista varsinaisten juurisyiden tunnistamiseen ja ratkaisemiseen.

Keskeiset oivallukset kokeilusta

• Uudenlainen asiantuntijuus: Kehityskumppani ei ole perinteinen asiantuntija, joka antaa valmiita vastauksia. Hän on ajattelukumppani, tiennäyttäjä ja prosessin ylläpitäjä, joka auttaa oppijaa löytämään oman potentiaalinsa ja tarkastelemaan tilanteita uusista näkökulmista. Kehityskumppani kysyy kysymyksiä, joita tekoäly ei huomaa kysyä.

• Turvallisen tilan merkitys: Todellinen kasvu vaatii turvallisen ympäristön, jossa voidaan käsitellä myös vaikeita ja epämukavia teemoja. Tässä juuri kehityskuppani on paremmin apuna kuin ”ylikohtelias” tekoäly.

• Sillanrakennus: Oikeanlaisen verkoston luominen on oppimisessa elintärkeää. Kehityskumppani ohjaa oppijan oikeiden kontaktien ja tiedon luo, tuoden yhteen ihmisiä, joiden kanssa haasteita voidaan ratkoa.

• Vastavuoroinen elinikäinen oppiminen: Myös kokeneet esihenkilöt ja huippuasiantuntijat ovat jatkuvalla oppimismatkalla. Jokaisen osallistujan ainutlaatuinen haaste rikastuttaa myös kehityskumppanin omaa kokemusta, tehden suhteesta vastavuoroisesti kehittävän.

• Jatkuva mukautuvuus: Joustava ja oppijan ehdoilla etenevä malli varmistaa, että opittu tieto on välittömästi sovellettavissa ja merkityksellistä arjen työssä.

Riskit ja haasteet

Kehityskiihdytin-mallin lähestymistavassa ja siihen kytkeytyvässä tekoälyn käytössä on laajemman tutkimustiedon valossa myös riskejä:

• Tekoälyn sokea luottamus ja kriittisen ajattelun heikentyminen: Jos tekoälyä käytetään liikaa päätöksenteon ja ongelmanratkaisun tukena, on olemassa ”automaatioluottamuksen” riski. Tämä voi heikentää oppijan itsenäistä ongelmanratkaisukykyä ja kriittistä ajattelua.
• Tietosuoja ja luottamuksellisuus: Koska mallissa puidaan esihenkilöiden todellisia, usein arkaluonteisia ja syvällisiä liiketoiminta- tai henkilöstöhaasteita, tällaisten tietojen syöttäminen tekoälylle muodostaa merkittävän tietosuojariskin.
• Muutosvastarinta ja uuden oppimiskulttuurin vaativuus: Oppijan siirtyminen perinteisestä, passiivisesta koulutuksesta täysin itseohjautuvaan, epämukavuusalueelle menevään juurisyiden pohtimiseen on vaativaa. Se edellyttää vahvaa sitoutumista ja voi aluksi herättää muutosvastarintaa. Lisäksi tekoälyn antamiin vastauksiin liittyy aina hallusinaatioiden ja virheellisen tiedon riski, joka vaatii jatkuvaa asiantuntijatason arviointia.

Kirjoittaja

Jari Kukkonen

Asiantuntija strategisessa johtamisessa ja Lean-kehittämisessä EBS Executive Education