Merenkulun koulutuksessa tekoäly kohtaa ihmisen arviointikyvyn

Tekoäly voi tukea merenkulun opiskelijoiden suoritusten arviointia simulaattoripohjaisessa koulutuksessa, mutta sen on edelleen vaikea ymmärtää opiskelijan päätösten taustalla olevaa laajempaa kokonaisuutta. Tämä on yksi keskeisistä havainnoista Novia-ammattikorkeakoulussa i-MASTER-hankkeessa tehdyssä tutkimuksessa.

Euroopan unionin rahoittama i-MASTER-hanke toteutettiin yhteistyössä seitsemän kumppaniorganisaation kanssa viidessä Euroopan maassa. Kumppaneita olivat muun muassa UiT Norjan arktinen yliopisto (koordinaattori), Göteborgin yliopisto (Ruotsi), Fraunhofer CML (Saksa), VTI (Ruotsi), University of South-Eastern Norway (USN), Novia-ammattikorkeakoulu (Suomi) sekä WU Vienna University of Economics and Business (Itävalta).

Hankkeessa kehitetty tekoälypohjainen Intelligent Learning System (ILS) arvioi opiskelijoiden suoriutumista merenkulun navigointisimulaattoriharjoituksissa ja tuottaa heidän suorituksistaan kirjallista palautetta. Novian Aboa Maren simulaattorissa viisi opiskelijaa testasi järjestelmää suorittamalla erilaisia navigointiskenaarioita. Tutkimukseen osallistui myös seitsemän merenkulun simulaattoriopettajaa ja -kouluttajaa kolmesta pohjoismaisesta korkeakoulusta. He arvioivat opiskelijoiden suorituksia ja vertasivat omia arvioitaan ILS-järjestelmän tuottamaan palautteeseen.

Projektipäällikkö Franklin Nyairo ja projektitutkija Ville Lehtelä esittelivät tutkimuksen tuloksia USN SIM -konferenssissa Norjassa vuonna 2026. He jakoivat näkemyksiä tekoälypohjaisen arvioinnin mahdollisuuksista ja rajoituksista merenkulun simulaattorikoulutuksessa.

Parametrien seurannasta tilanteiden ymmärtämiseen

Tilannetietoisuus nousi keskeiseksi teemaksi Ville Lehtelän tekemässä tutkimuksessa.

”Tilannetietoisuus on yksi tärkeimmistä asioista, joita kouluttajan tulisi arvioida opiskelijan navigointisuorituksessa”, Lehtelä sanoo.

Tilannetietoisuus voidaan jakaa kolmeen tasoon. Ensimmäisellä tasolla opiskelija ymmärtää, mitä ympäröivässä toimintaympäristössä tapahtuu ja miten käytettävät laitteet toimivat. Toisella tasolla opiskelija ymmärtää, miten ympäristössä tapahtuvat muutokset vaikuttavat hänen omaan toimintaansa.

Kolmannella tasolla opiskelija pystyy katsomaan eteenpäin, ennakoimaan tulevia tilanteita ja mukauttamaan toimintaansa niiden mukaisesti.

Tekoäly suoriutui erityisen hyvin tilanteissa, joissa opiskelijan suoritusta voitiin arvioida selkeästi määriteltyjen ja mitattavien parametrien avulla. Se pystyi esimerkiksi analysoimaan, kuinka tarkasti alus pysyi suunnitellulla reitillä, millaisia etäisyyksiä muihin aluksiin pidettiin ja miten navigointitehtävät suoritettiin ennalta määriteltyjen parametrien mukaisesti.

Tilanteet muuttuivat haastavammiksi navigointiskenaarioiden muuttuessa dynaamisemmiksi.

”Mitä enemmän navigointitilanteessa on muuttujia, sitä haastavampaa tekoälyn on arvioida opiskelijan suoritusta”, Lehtelä sanoo.

Numerot eivät kerro koko totuutta

Yksi tutkimuksessa tarkastelluista esimerkeistä oli Williamsonin käännös, jota voidaan käyttää esimerkiksi mies yli laidan -tilanteessa. Tekoäly arvioi suoritusta ennalta määriteltyjen parametrien, kuten käännöksen aloittamiselle asetetun aikaikkunan, perusteella.

Jos opiskelija aloitti käännöksen hieman ennalta määritellyn aikaikkunan ulkopuolella, mutta suoritti muuten liikkeen onnistuneesti, tekoäly saattoi antaa suoritukselle erittäin alhaisen pistemäärän.

”Tämä osoitti selvästi, että tekoäly ei ymmärrä koko tilannetta, vaikka opiskelija suorittaisi tehtävän hyvin”, Ville Lehtelä sanoo.

Tutkimukseen osallistuneet kouluttajat pitivät tilannetietoisuutta yhtenä tärkeimmistä opiskelijan suorituksessa arvioitavista osa-alueista. Samalla juuri kyky ymmärtää tilanne kokonaisuutena on asia, jonka arvioinnissa tekoälyllä on tällä hetkellä eniten vaikeuksia.

Tekoäly kouluttajan tukena

Tutkimuksen tavoitteena ei ole korvata merenkulun kouluttajia tekoälyllä. Sen sijaan tekoäly voisi tukea kouluttajia erityisesti tilanteissa, joissa useiden opiskelijoiden suorituksia on seurattava samanaikaisesti.

Luokkahuonepohjaisissa työpöytäsimulaattoriympäristöissä jopa 20 opiskelijaa voi suorittaa navigointiharjoituksia samanaikaisesti. Kaikkien opiskelijoiden yhtäaikainen seuranta ja arviointi voi olla kouluttajalle kognitiivisesti kuormittavaa.

Tekoäly voi analysoida useiden opiskelijoiden suorituksia samanaikaisesti ennalta määriteltyjen navigointiparametrien perusteella ja tuottaa kirjallista palautetta. Tämä voisi tarjota kouluttajille lisätietoa ja auttaa tunnistamaan osa-alueita, joissa opiskelijat tarvitsevat kehitystä.

Jotta teknologiaa voitaisiin hyödyntää laajemmin koulutuksessa, sen tulisi kuitenkin olla käyttäjäystävällisempi ja integroitua paremmin nykyisiin simulaattoriympäristöihin. Hankkeen aikana järjestelmä integroitiin Novian simulaattoriin tutkimustarkoituksia varten, mutta sitä ei ole käytetty varsinaisessa opetuksessa. Laajempi käyttöönotto edellyttäisi teknistä jatkokehitystä sekä yhteistyötä simulaattorivalmistajien kanssa.

Käytännön merenkulusta tutkimukseen

Ville Lehtelällä on vahva käytännön tausta merenkulusta. Hänellä on merenkulun ammattikorkeakoulututkinto, ja hän on työskennellyt kansialuksen päällystötehtävissä suomalaisilla kauppalaivoilla, muun muassa matkustaja- ja rahtialuksilla. Hänellä on kokemusta myös merenkulun turvallisuuskoulutuksesta ja laivanrakennuksesta.

Tutkimuksen toinen kirjoittaja Franklin Nyairo tuo tutkimukseen täydentävää asiantuntemusta koulutusteknologiasta sekä ihmisen ja automaation välisestä vuorovaikutuksesta. Yhdessä heidän erilaiset taustansa vahvistavat hankkeen monitieteistä lähestymistapaa tekoälyn arviointiin merenkulun koulutuksessa.

Siirtyminen käytännön työelämästä tutkimukseen on myös muuttanut tapaa, jolla Lehtelä lähestyy ongelmia.

”Suurin muutos siirryttäessä käytännön työelämästä tutkimukseen on ollut oppia tarkastelemaan asioita teoreettisesta näkökulmasta ja soveltamaan teoriaa käytäntöön”, Lehtelä sanoo.

Juuri käytännön merenkulkukokemuksen, koulutuksen ja uuden teknologian yhdistelmä muodostaa perustan tutkimukselle, jossa etsitään uusia tapoja kouluttaa tulevia merenkulkijoita entistä tehokkaammin ja turvallisemmin.

”Tutkimus edistää edelleen tekoälyavusteisten arviointityökalujen kehittämistä, ja keskeinen viesti on selvä: teknologian tulee täydentää merenkulun kouluttajien ammatillista arviointia, ei korvata sitä. Alan digitalisoituessa ihmisen pitäminen osana päätöksentekoa on olennaista sekä turvallisuuden että merenkulun koulutuksen pedagogisen laadun varmistamiseksi”, Franklin Nyairo summaa.