Tehisintellekti kiire levik on muutnud IT-spetsialistide kasutatavaid tööriistu, ent ka seadnud ühtlasi küsimärgi alla IT-hariduse senise loogika. Küsimus ei seisne mitte enam ainult selles, kui palju programmeerimist õpetada, vaid selles, mida tähendab olla pädev IT-spetsialist olukorras, kui osa tehnilisest tööst teeb ära AI.
TalTechi ja Tartu Rakendusliku Kolledži ehk VOCO hiljutine küsitlus ning Eesti Infotehnoloogia ja Telekommunikatsiooni Liidu korraldatud arutelupaneel näitasid, et muutus eeldab meilt midagi palju rohkemat kui pelgalt uuendatud oskusi. Probleem väljendub küll ühelt poolt teatud tehniliste oskuste nappuses, ent sellele lisandub laiemgi kognitiivne probleem: haridus ja tööelu mõistavad pädevust üha erinevamalt.
Ülikool peab liikuma koodi kirjutamiselt mõtlemise õpetamisele
TalTechi IT-teaduskonna õppeprodekaan ja vanemteadur Birgy Lorenz näeb tehisaru arenguga kaasnevat muutust igapäevaselt. Tema hinnangul ei kao programmeerimine kuhugi, kuigi selle roll on muutumas. Kui varem keskendus õpe suuresti koodikirjutamisele, siis nüüd muutub järjest olulisemaks oskus mõista, millist probleemi üldse lahendada ning kuidas pakutud lahenduse kandepinda hinnata.
AI võib küll genereerida koodi, kuid see ei mõista konteksti samal viisil nagu inimene. Just kontekstitaju – oskus siduda tehniline lahendus praktiliste vajadustega – hakkab Lorenzi hinnangul omandama ülikoolihariduses aina kaalukamat positsiooni.
Tema sõnul ei saa tehisaru käsitleda eraldi teemana, mida õpetatakse ühes konkreetses aines. Tehisintellekt peaks olema õppekava läbiv osa ning jõudma eri ainetesse ja õppemeetoditesse. Samal ajal tuleb õppimine siduda tugevamalt igapäevase eluga: projektidega, mille käigus lahendatakse ebatäpselt sõnastatud probleeme, tehakse koostööd ning hinnatakse tulemuste kvaliteeti.
Ka TalTechi ja VOCO küsitlus kinnitab, et tööandjategi jaoks muutuvad üha olulisemaks mõtestamisega seotud oskused – võimekus sõnastada probleeme, analüütiliselt mõelda ja tehisaru loodud tulemusi kriitiliselt hinnata.
AI ei kaota programmeerimist, vaid nihutab IT-õppe raskuskeskme koodilt mõtlemisele.
Birgy Lorenzi sõnul peab IT-õpe liikuma koodi kirjutamiselt probleemide mõtestamise, lahenduste hindamise ja konteksti mõistmise suunas. Foto: TalTech
Ettevõtted ei otsi enam lihtsalt koodikirjutajaid
Sarnast vaadet esindasid ka ettevõtjad Eesti Infotehnoloogia ja Telekommunikatsiooni Liidu aprillikuisel arutelul „AI tööriistadest tulenev IKT ametikohtade profiilide muudatus“. TalTechi IT-administreerimise programmijuht ja SMIT-i baasteenuste peaarhitekt Siim Vene tõi esile, et ettevõtted on lakanud otsimast arendajaid, kelle oskused piirnevad koodikirjutamisega.
Tema sõnul vajavad tööandjad inimesi, kes suudavad probleeme lahti mõtestada, kasutada AI-d töövahendina ning tulemuste eest vastutada. Diplomi puhul muutub läbitud programmeerimiskursuste ja omandatud sertifikaatide kõrval aina olulisemaks inimese algatusvõime ja praktilised kogemused, sh tema osalus häkatonidel, tudengiprojektides ja praktikates.
Tehisaru on muutnud ka töö sisu. Kui varem kulus suur osa ajast rutiinsele arendustööle, siis nüüd automatiseerib tehisintellekt seda üha enam. Inimese roll nihkub kõrgemale tasemele: tal tuleb otsustada, mida ehitada, kuidas süsteeme koos töötama panna ning kas töö tulemused vastavad ootustele.
Paneelis kirjeldati seda kui liikumist tehniliselt teostamiselt hindamise ja integreerimise suunas. Vene hinnangul oskab hea IT-spetsialist tänapäeval üha enam “orkestreerida” – ta juhib AI-d, mitte ei konkureeri sellega.
Hea IT-spetsialist ei konkureeri AI-ga, vaid juhib seda.
Siim Vene sõnul ootavad ettevõtted IT-spetsialistidelt üha vähem pelgalt koodi kirjutamise oskust ning üha rohkem võimet mõtestada probleeme, kasutada AI-d teadlikult ja vastutada tulemuse eest. Foto: TalTech
Kutsekoolid peavad jõudma tööle lähemale
Kutsehariduses tuntakse muutust sama teravalt. VOCO IT-juht, TalTechi doktorant-nooremteadur ja Arvuti Traumapunkti juhataja Silver Püvi märkis, et õppijad suudavad tehnoloogiat omandada küll, ent probleem väljendub pigem selles, et neil pole piisavalt kogemusi, kuidas tehnoloogilisi lahendusi praktilistes olukordades rakendada.
Tema sõnul õpitakse programmeerimist sageli kui eraldiseisvat oskust, ilma et tekiks piisav arusaam, kuidas kasutada seda praktilistes projektides, mille nõuded on ebaselged ning lahendusi tuleb pidevalt kohandada.
See tekitab õpitu ja töö vahele lõhe: lõpetajad tunnevad küll teooriat, kuid ei pruugi olla valmis seda igapäevases töökeskkonnas rakendama. Püvi hinnangul saab seda lõhet vähendada ainult siis, kui õppimine ja tööelu hakkavad teineteisele rohkem sarnanema – mis tähendab projektipõhisemat, koostöisemat ja kontekstipõhisemat õppetööd.
AI võib siin anda õppijatele isegi eelise, sest see võimaldab neil katsetada keerukamaid lahendusi ja näha kiiremini tulemusi. Samas on Püvi meelest oluline pärast kutseõppet õppimise protsessiga edasi minna – tõsta näiteks oma teadmised ja kogemused ülikoolitasandil uuele tasemele.
Õppimine peab üha rohkem päris tööd meenutama.
Silver Püvi hinnangul peab kutseõpe jõudma päris tööle lähemale, et õppijad saaksid rohkem kogemust tehnoloogia rakendamisel tegelikes olukordades. Foto: TalTech
AI muudab IT-õppe sisukamaks
Kõiki kolme vaadet ühendab keskne järeldus: tehisaru ei tee IT-õpet lihtsamaks ega vähenda selle vajalikkust, vaid muudab selle sisukamaks. Õppimise fookus liigub madalamatelt tehnilistelt oskustelt kõrgema taseme mõtlemisele – analüüsile, hindamisele ja otsustamisele.
Samal ajal muutub õppimine aina realistlikumaks ning hakkab olema rohkem seotud igapäevaste praktiliste probleemidega. Olulisemaks muutuvad probleemõpe, väljakutsepõhine õpe ja tiimitöö, mille puhul saab tehisarust tööprotsessi loomulik osa, sest see võimaldab lahendada õppijatel keerukamaid probleeme juba õpingute varases faasis, mitte alles pärast tööle asumist.
Samas ei asenda AI baasteadmisi. Vastupidi – ilma tugeva tehnilise ja teoreetilise aluseta ei suuda inimene hinnata, kas tehisaru pakutud lahendus on õige, turvaline või sobiv. Seetõttu ei kao programmeerimine ega teised IT-põhioskused kuhugi. Need muutuvad elementaarseks baasvahendiks, mille abil on võimalik järjest keerukamaid süsteeme mõista ja suunata.
IT-spetsialist: tehnoloogilise mõtlemise suunaja
Tööturg elab samuti muutuste mõjus. Nõudlus IT-spetsialistide järele on püsivalt suur, kuid ootused nende oskustele on teistsugused. Väärtust ei loo enam see, kes kirjutab kõige rohkem koodi, vaid see, kes suudab tehnoloogia abil lahendada olulisi probleeme ning luua eri valdkondade vahelisi seoseid.
Seetõttu asetub IT-hariduse fookus küsimusele: kuidas viia õppimine vastavusse uue, tehisaru rikastatud tegelikkusega?
Nagu Birgy Lorenzi mõtetest kõlama jäi, ei tähenda IT-õpe enam üksnes programmeerimist, vaid ka oskust mõtestada maailma tehnoloogia kaudu – ja seda tehnoloogiat teadlikult kujundada.
Mida rohkem teeb AI, seda paremini peab inimene aru saama, mida ja miks ta teeb.
