Kuinka tekoälyllä voitaisiin tukea kulttuurista oppimista?

Tekoälyä on esimerkiksi Kauton ja Mannilan (2023a) mukaan käytetty perinteisesti muun muassa teollisuudessa, markkinoinnissa, tiedonlouhinnassa, puheentunnistamisessa, oppimisessa, suunnittelussa, ongelmanratkomisessa, peleissä, lääketieteessä jne. Sen mahdollisuudet kulttuurisen oppimisen tukemiseen on mielenkiintoinen ja tutustumisen arvoinen tulokulma, jota olisi hyvä tarkastella korkeakouluissa alati kansainvälistyvän opiskelijajoukon vallatessa kampuksia. Kuten Kautto ja Mannila (2023b) huomauttavat kirjoituksessaan, että kyse ei ole siitä käytetäänkö tekoälyä, vaan siitä, miten sitä käytetään. Kulttuurinen oppiminen voisi olla yksi hyvä testikohde, millaisia asioita tekoälyn käyttämisellä voitaisiin tälle osa-alueelle kehittää.

EKOISTAMO-hankkeessa oli tavoitteena saada aikaan special interest group-ryhmiä (SIG-ryhmät), jotka koostuvat eri taustoista ja kulttuureista tulevista ihmisistä. Koska tällaisissa ryhmissä saattaa esiintyä aina jonkinasteista tahatonta kitkaa, on tilanteita hyvä ennakoida ja harjoitella. Voisiko tekoäly olla tällaisessa kulttuurisessa kontekstissa aputyökaluna?

Asiaa on perusteltua kysyä tekoälyltä itseltään. Tekoälynä tässä tekstissä on käytetty Google Geminiä (Gemini) ja sille on annettu ensiksi seuraava prompti: kuinka sinua voisi hyödyntää kulttuurisen oppimisen apuvälineenä korkeakoulussa, jossa on kansainvälisiä ryhmiä ja hyvin erilaisista kulttuuritaustoista olevia ihmisiä?

Geminin vastaus jakaantui neljään pääosaan, jotka olivat kulttuurisen viestinnän ja ymmärryksen työkalu, toiseksi kielituki ja akateemiset taidot, kolmanneksi oppimismateriaalin monipuolistaminen/kohdentaminen (rikkainnus) sekä neljäntenä ryhmätyön tuki.

Kulttuurienvälisen viestinnän ja ymmärryksen työkalu -kohdassa Gemini ehdotti roolipelien stimulointia. Tässä tausta-ajatuksena olivat haastavat kulttuurienväliset tilanteet, joita opiskelijat voisivat harjoitella. Tällaisia ovat esimerkiksi neuvottelu, konfliktinratkaisu tai palautteen antaminen erilaisista kulttuurisista näkökulmista käsin. Esimerkkitilanteessa pitäisi antaa rakentavaa kritiikkiä japanilaiselle työntekijälle. Myös kulttuurierojen selittämisessä tekoäly olisi oman näkemyksensä mukaisesti kokeilemisen arvoinen. Sen mukaan viestintätyylien, aikakäsityksen ja liike-elämään liittyvien tilanteiden harjoittelemisessa sen käyttäminen toisi lisäarvoa.

Kielituki ja akateemiset taidot -kohdassa se puolestaan voisi auttaa, Geminin mukaan, ymmärtämään, miten kieli heijastaa kulttuurisia arvoja, kuten esimerkiksi kunnioitusta osoittavat tittelit ja kohteliaisuudet. Lisäksi se voisi toimia terminologian ja viittaustyylien apuvälineenä ja antaa mahdollisuuden selvittää akateemista terminologiaa eri kulttuuritaustoista tuleville opiskelijoille. Esimerkiksi akateemisen kirjoittamisen normien harjoittelu voisi olla yksi hyödyllinen käyttötapa.

Lisäksi tekoäly voi toimia kääntämisen ja tiivistämisen työkaluna. Tekoälyn kielen kääntämiseen liittyviä ominaisuuksia ei kannata unohtaa.

Sitten tulikin hieman haastava kohta. Gemini-tekoäly käytti termiä ”rikkainnus”. Tämähän ei ole suomenkielinen sana ollenkaan. Uudeksi sanaksi tämän tekstin kirjoittaja ehdotti oppimisen syventämistä, ja sillä saatiinkin sitten lisää syvyyttä vastaukseen. Prompti oli seuraava: ” Oppimisen syventäminen olisi tuossa ehkä se paras termi. Eli siinä on tarkoitus lisätä ymmärtämistä.”

Oppimisen syventäminen

Geminin mukaan oppimisen syventämiseen monikulttuurisissa ryhmissä tekoäly voi toimia aputyökaluna kontekstualisoinnissa ja henkilökohtaistamisessa. Eli tekoälyn avulla opiskelija voi helposti sijoittaa opitun tiedon omaan kulttuurikontekstiinsa ja hän kykenee vertaamaan sitä myös muiden kulttuurien näkökulmiin. Tämän avulla tieto voi olla paremmin ymmärrettävää ja se on helpompi sisäistää.

Kriittisen ajattelun aktivointi voi pakottaa opiskelijat pohtimaan oletuksiaan. Syväoppimista syntyy niissä tilanteissa, kun opiskelija joutuu arvioimaan omaa kulttuuritaustaansa suhteessa uuteen tietoon ja erilaisiin, omasta ajattelumaailmastaan poikkeaviin näkökulmiin. Ehkä tämä saattaa myös avata näkemystä, että on useita tasa-arvoisia ja yhtä arvokkaita tapoja ajatella.

Tekoälyn avulla voidaan taitoja harjoitella turvallisessa ympäristössä. Jotta kulttuurienvälistä viestintää ymmärretään syvällisesti, sitä on hyvä harjoitella esimerkiksi roolipelien avulla. Tähän tekoäly on hyvä kumppani, sillä se ei loukkaannu kömpelöistä ilmauksista. Näin ymmärrys on helpompi muuttaa käytännön taidoksi.

Metaoppiminen mainittiin myös tässä osuudessa. Tekoäly voi auttaa opiskelijoita tiedostamaan, miten he oppivat kulttuureista ja mitkä ovat heidän oppimisprosessinsa sudenkuopat. Esimerkiksi millaisia sudenkuoppia heidän ajatteluunsa sisältyy. Tällaisia voivat olla erilaiset stereotypiat ja vahvistusvinouma. Tekoäly voi siis parhaimmillaan toimia oppimaan oppimisen välineenä monikulttuurisessa kontekstissa.

Tukena ryhmässä: Geminin mukaan neljäntenä kohtana oli ryhmätön tuki. Tekoälyn avulla voidaan auttaa ryhmän jäseniä tunnistamaan kulttuurisia kitkoja ryhmätyössä. Tällaisia voivat olla esimerkiksi odotukset johtajuudesta ja päätöksentekoprosessi. Lisäksi ristiriitatilanteissa tekoäly voi tarjota neutraalin näkökulman ja ehdottaa sellaisia lähestymistapoja, joilla ristiriitoja voidaan ratkaista eri kulttuureita ja niiden arvoja kunnioittaen.

Tekoälyn hyödyt Kun tekoälyä käytetään vuorovaikutteisesti ja kriittisesti, voidaan Geminin mukaan saada aikaan turvallinen ja jäsennelty ympäristö, jossa voidaan harjoitella ja oppia kansainvälisissä toimintaympäristöissä työskentelemiseen tarvittavia taitoja.

Aiheesta löytyy myös tutkimustietoa

Esimerkiksi Sunok, ym. (2025) viittaavat konferenssipaperissaan siihen, että maahanmuuttajien kulttuuriseen sopeutumiseen käytetään digitalisoituja julkisia palveluja sekä informaatio- ja kommunikaatioteknologiaa. Kirjoittajat mainitsevat, että tekoäly yhdessä NPLn kanssa on avannut lupaavia mahdollisuuksia tukea maahanmuuttajien kulttuurista sopeutumista. Erityisesti nuoret maahanmuuttajat voivat lisätä sopeutumistaan ja ymmärrystään kulttuureista tekoälyn avulla. Maahanmuuttajien kulttuurinen sopeutuminen on heidän mukaansa aihe, jota on tärkeä tutkia.

Vastaavasti Dangol, ym. (2024) nostavat esiin, että tekoälyjärjestelmät integroituvat arkisiin sosiokulttuurisiin kokemuksiimme, koska niitä alkaa olla käyttämissämme järjestelmissä. Heidän mukaansa uudet teknologiat kuten generatiivinen tekoäly, voidaan ymmärtää konekulttuurina, jossa tekoäly ei pelkästään tulkitse kulttuuria, vaan on aktiivisesti muuttamassa sen kehitystä toisaalta hyödyntäen kulttuuritietoja kuin tekoälymallien suunnittelijoiden arvoja. Tällä kaikella voi olla suuri vaikutus ideologioihimme ja poliittisiin käytäntöihimme. Käytännössä esimerkiksi ennakkoluulojen kopiointi yhä syvemmälle voi olla pitkäkantoiset seuraukset. Kirjoittajat kysyvätkin, mikä rooli tekoälyllä on kulttuurityökaluna?

Teo ja Tan (2023) tarkastelevat puolestaan ihmisen ja koneen välisiä kumppanuuksia ja opettajien mahdollisuuksia hyödyntää tätä kumppanuutta ideoinnin kehittämisprosessin tiedonrakentamisen tukena.

Seuraava askel

Seuraava askel voisikin olla tarkastella verkostojen älykäs rakentaminen ja edistäminen Seinäjoella tekoäly kulttuurisen ja monimuotoisen Etelä-Pohjanmaan yrittäjyyden kasvun ja kehityksen tueksi.

Suuri alkaa pienestä. Siksi SIG-ryhmät olisivat mitä mainioin mahdollisuus tällaisen toiminnan kasvattamiseksi ja ylläpitämiseksi.

Margit Mannila
lehtori, KTT
SEAMK

Margit Mannila on lehtori ja KTT SEAMKissa, joka innostuu erityisesti yrittäjyydestä ja ympäristöoikeudesta. Mannilan intohimona on uusien asioiden oppiminen ja hän jäsentää asioita mielellään kirjoittamalla.

Vastuullisuuden tuominen mukaan SEAMKin yrittäjyysopetukseen on osa Seinäjoki EkoInnovaatiokeskus – EKOISTAMO-hanketta. Hankkeen tavoitteena on opiskelijoiden ja yrittäjien yhteistyön potentiaalin mobilisointi, vihreän älykkään kasvun edistämiseksi  – hankkeen tavoitteena on edistää älykästä vihreää kasvua Seinäjoella. Hankkeen kolme keskeistä päämäärää tiivistetysti ovat älykkään vihreän kasvun edistäminen,  opiskelijoiden ja alueen yritysten verkottumisen vahvistaminen sekä osallistumisen ja innovoinnin mahdollistaminen suomeksi ja englanniksi. Hankkeessa SEAMKin kumppanina on Haaga-Helia ammattikorkeakoulu. Hanke on Euroopan unionin osarahoittama.

Lähteet

Dangol, A., Newman, M., Wolfe, R., Lee, J. H. Kientz, J.A., C. Yip, J.C. & Pitt, C. (2024). Mediating Culture: Cultivating Sociocultural Understanding of AI in Children through Participatory Design. In Designing Interactive Systems Conference (DIS ’24), July 01–05, 2024, IT. University of Copenhagen, Denmark. ACM, New York, NY, USA, 18 pages. https://doi.org/10.1145/3643834.3661515

Gemini. Googlen tekoälytyökalu. Google. https://share.google/5O57cNBL0VXhPU9L2

Kautto, S. & Mannila, M. (2023b). Tekoäly ja kehittyvä teknologia muuttavat ammattitaitovaatimuksia ja opiskelua. @SEAMK-verkkolehti.  https://lehti.seamk.fi/yrittajyys-ja-kasvu/tekoaly-ja-kehittyva-teknologia-muuttavat-ammattitaitovaatimuksia-ja-opiskelua/

Kautto, S. & Mannila, M. (2023a). Tekoäly tulee mukaan oppimisympäristöön. @SEAMK-verkkolehti. https://lehti.seamk.fi/yrittajyys-ja-kasvu/tekoaly-tulee-mukaan-oppimisymparistoon/

Sunok Lee, S., Choi, D., Truong, L., Sawhney, N.& Paakki, H. (2025). Into the Unknown: Leveraging Conversational AI in Supporting Young Migrants’ Journeys Towards Cultural Adaptation. In CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’25), April 26–May 01, 2025, Yokohama, Japan. ACM, New York, NY, USA, 19 pages. https://doi.org/10. 1145/3706598.3713091.

Teo, C.L. & Tan, S.C. (2023). Supporting Knowledge Building with Digital Technologies: From Computer-Supported Collaborative Learning to Analytics and Artificial Intelligence. In: Chye, S.Y.L. & Chua, B.L. (eds) Pedagogy and Psychology in Digital Education. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-99-2107-2_8