Kysyin 26.10.2025 ChatGPT tekoälyltä seuraavan kysymyksen:
ChatGPT-vastasi minulle 26.10.2025 klo 12.33 36 sekuntia myöhemmin. Pitkästä vastausajasta päätellen pistin kaverin oikeasti penkomaan tietovarantoja
"Loistava tavoite — autan! Alla on käytännön, suomalaiseen korkeakouluympäristöön sovitettu lista tyypillisistä työkaluista, arkkitehtuurista ja prosesseista, jotka kannattaa ottaa huomioon, kun rakennat Turun ammattikorkeakoulun (Turku UAS) opettajan työn laatua, vaikuttavuutta ja tehokkuutta parantavaa tekoälytiimiä. Kerron myös mitä sääntöjä ja toimijoita sinun pitää huomioida (GDPR, kansallinen ohjeistus, paikallinen infra) sekä pari nopeaa pilottiehdotusta."
1) Periaatteet & hallinto — pakolliset ennen tuotantoon vientiä
-
Tietosuoja / lainsäädäntö: selvitä, miten kerätty ja prosessoitu opetusdata (henkilötiedot, opiskelijasuoritukset, nauhoitteet) noudattaa GDPR:ää ja Suomen tietosuojaviranomaisen ohjeistusta tekoälyjärjestelmien kehittämiseen ja käyttöön. Noudata DPA-sopimuksia ja dataminimoinnin periaatetta. Tietosuoja
-
Eettinen ohjaus & hyväksyntä: perusta eettinen ohjausryhmä (opettajia, opiskelijoita, juristeja, tietohallintoa) ja dokumentoi käyttötapaukset, riskit ja mitigointitoimet. (Suositus, ei web-lähde.)
2) Mallit ja kielituki (Finnish-first)
-
Kielimallit: monikieliset LLM-palvelut (esim. OpenAI/Anthropic) toimivat usein hyvin myös suomessa, mutta suomen kieleen räätälöityjä malleja ja fine-tune-aineistoja kannattaa hyödyntää, etenkin domain-kieliopin (opetus, arviointi) vuoksi.
-
Suomalaiset / finniksi-hyvät mallit & resurssit: Hugging Face -ekosysteemi sisältää suomalaisille tehtyjä malleja ja NER/FinBERT-tyyppisiä malleja, joita voi käyttää local fine-tuningiin tai pre-processingiin. Näitä kannattaa tutkia, jos tarvitsette tiukempaa kontrollia datasta ja mallin käyttäytymisestä. Hugging Face+1
3) Infrastruktuuri (data → haku → mallit → sovellus)
-
Pohja-arkkitehtuuri (suositus):
-
Datavarasto & dokumentointi (sis. audit-lokit)
-
Esikäsittely ja anonymisointi (poista/seudonymisoi HETUT yms.)
-
Embeddings + vector DB (haku ja RAG — retrieval-augmented generation)
-
LLM tai paikallinen fine-tuned malli
-
Sovelluskerros (Moodle-integraatiot, työpöytätyökalut, botit)
-
-
Vector-tietokannat (embedding-haku): Weaviate, Pinecone ja Milvus ovat vakiovalintoja — Pinecone tarjoaa hallittuja GDPR- ja compliance-ominaisuuksia, Weaviate ja Milvus taas hyviä avoimen lähdekoodin vaihtoehtoja jos haluat paikallisen/oman ylläpidon. Valitse sen mukaan, haluatko SaaS:n (helpompi ylläpito) vai on-prem (parempi datakontrolli). Pinecone+2Milvus+2
4) Puhe, äänitys ja tekstitys (suomi)
-
Speech-to-text / TTS: Google Cloud ja Microsoft Azure tarjoavat suomenkielistä puheentunnistusta ja puhesynteesiä sekä räätälöitävyyttä (custom models) — hyödyllinen opetustallenteiden automaattiseen tekstitykseen ja analytiikkaan. Tarkista SLA ja tietonsiirtokäytännöt. Google Cloud+1
5) LMS-integraatiot ja akateeminen konteksti
-
Moodle: olemassa on AI-connector -plugiineja, jotka mahdollistavat API-yhteyden LLM-palveluihin (esim. ChatGPT, generointi, kuva-generointi jne.); Moodle 4.5 on myös tuonut AI-ominaisuuksia. Integroi älyratkaisut Moodleen siten, että henkilötiedot eivät vuoda ulos ilman lupaa. moodle.org+1
-
Akateeminen integriteetti: käytä työkaluja, jotka auttavat paljastamaan epäasiallista AI:n väärinkäyttöä (esim. Turnitinin AI-tunnistus) ja tee selkeät käytännöt opiskelijoille. in.turnitin.com+1
6) Työkalut datan luomiseen, merkintään ja MLOps:iin
-
Annotointi & laadunvalvonta: Label Studio, Prodigy, LightTag, SuperAnnotate — valitse sen mukaan tuetko tekstiä, audioa tai videoita. Label Studio on avoin vaihtoehto, hyvä monimuotoiseen dataan. Label Studio+1
-
MLOps / seurantatyökalut: MLflow (open source) ja Weights & Biases tarjoavat experiment-trackingia, mallirekisteriä ja auditointia — tärkeää malliversioinnille ja jäljitettävyydelle (GDPR-vaatimukset ja koulun sisäinen vastuullisuus). mlflow.org+1
7) Pilottiehdotuksia (nopeat voitot)
-
Automaattinen luentotallenteiden tekstitys + avainsanahaku — käytä Azure/Google STT + Weaviate/Pinecone hakua, luo RAG-botti, joka vastaa opiskelijan oppimateriaalisisältöön liittyviin kysymyksiin. (Puhe → tekstitys → embeddings → RAG) Google Cloud+1
-
Arvioinnin apuväline: rubric-pohjainen arviointiavustin — mallin apu pisteytykseen ja palautteen luonnosteluun, ihmisarvioijan hyväksynnällä. Integroi Moodle-arviointeihin. Moodle
-
Opettajan tietopankki: kerää koulutusmateriaalit (ohjeet, suositukset, hyvät opetuskäytännöt), indeksoi ne embeddings-järjestelmään ja tarjoa hakutoiminto opettajille—nopea tieto-apuri opetuksen suunnitteluun. (Weaviate/Pinecone + Hugging Face-mallit)
8) Paikalliset resurssit & tuki Suomessa
-
CSC (IT Center for Science) tarjoaa tukea tutkimus- ja korkeakoulu-AI-projekteihin ja voi auttaa infrastruktuurissa, laskentatehossa ja koulutuksissa. Kannattaa olla yhteydessä CSC:n palveluihin yhteistyömahdollisuuksien vuoksi. CSC+1
9) Miten aloittaa (konkreettinen toimintamalli)
-
Määrittele 2–3 selkeää pilot-use casea (esim. luentotekstitys, arviointiapu, opettajan tietopankki).
-
Tee tietosuojaselvitys & riskinarvio (DPIA) ja allekirjoita DPA-sopimukset palveluntarjoajien kanssa ennen tuotantoon vientiä. Tietosuoja+1
-
Valitse tekninen stack pilotille (esim. Azure speech + Hugging Face Finnish model + Pinecone tai Weaviate + Moodle AI Connector).
-
Pieni tiimi: 1 data-insinööri, 1 NLP-insinööri tai ML-insinööri, 1 opetuksen asiantuntija (pedagogi), 1 tietosuojavastaava ja projektipäällikkö.
-
Arvioi, mittaa vaikutus (KPIs): opettajan ajansäästö, opiskelijapalaute, arvioinnin yhdenmukaisuus, käyttöönoton laatu.
Haluatko, että laadin tälle juuri Turku UAS:lle räätälöidyn työkalupinon (esim. 3 eri budjettiluokkaa: minimipilotti / keskitaso / tuotantoon vienti) ja konkreettisen aikataulun + kustannusarvion? Jos kyllä, voin koota sen yhdistettynä ehdotettuihin sopimusvaatimuksiin (DPA, SLA, audit-vaatimukset).