Tekoäly tunnistaa työelämän vahvistuvat osaamistarpeet ja niihin vastaavat koulutukset

Miten tuemme pohjoiskarjalaisia oman osaamisen ja työllistymismahdollisuuksien kehittämisessä? Miten osaisimme tuottaa koulutusta, jota alueen työelämä kipeimmin kaipaa? Miten voimme koulutusorganisaatioina helpottaa myös tulevien osaamistarpeiden tunnistamista? Vauhtia uralle -hanke on lähtenyt etsimään näihin osaamisen kehittämisen avainkysymyksiin tukea tekoälystä.

Suomalainen yhteiskunta ja viranomaiskoneisto tuottaa vuosittain runsaasti laadukasta ennakointiaineistoa erilaisten yhteiskunnallisten, taloudellisten tai omaa uravalintaa tukevien päätösten tueksi. Arvokas tieto eri toimialojen ja ammattien uusista osaamistarpeista tai tulevaisuudennäkymistä hukkuu kuitenkin helposti informaatiotulvan keskelle.

Itä-Suomen yliopiston, Karelian ja Riverian Vauhtia uralle -yhteistyön tavoitteena on ollut kehittää tekoäly, joka kokoaa tietoa eri tehtävien nykyisistä ja kysyntää kasvattavista osaamisvaatimuksista ja niiden kehityksestä suomen kielellä. Osaamisvaatimukset yhdistetään kolmen organisaation koulutustarjontaan eli verkkosivuihin ja opintohallinnon järjestelmiin. Tällöin yrityksen tai oppijan on helpompi löytää tähän tarpeeseen koulutusta kaikilta koulutusasteilta.

Hankkeen tavoitteena on saada tekoäly hankkeen loppuun mennessä niin valmiiksi, että se olisi jatkossa kaikkien työelämän osaamistarpeista ja niihin vastaavasta koulutustarjonnasta kiinnostuneiden käytössä.

Ennakointitietoa verkkoaineistoista

Vauhtia uralle -hankkeen tekoälysovellus muodostuu kolmesta osasta. Tekoälymalli eli ennustaja, web-crawler eli robotti ja web-sivu eli käyttöliittymä, joka on käyttäjälle näkyvä osa. Käyttöliittymässä käyttäjä määrittelee, minkä tehtävänimikkeen tai ammatin osaamisvaatimuksista tai koulutuksista halutaan tietoa.

Kun hakutermi on valittu, web-crawler seuloo verkosta tehtävän osaamisvaatimuksia koskevaa aineistoa, kuten työpaikkailmoituksia. Tekoäly tunnistaa suomenkielisistä teksteistä osaamisvaatimukset sekä osaamistarpeita kuvaavat nousevat trendit, jotka voidaan esittää esimerkiksi sanalistoina, sanapilvinä tai graafeina.

Pelkkä tieto osaamistarpeista ei riitä, vaan tekoäly seuloo tämän jälkeen oppilaitosten järjestelmistä ne koulutukset, joiden olettaa vastaavan ko. osaamistarpeisiin. Järjestelmä tuottaa suoran linkin kyseisiin koulutuksiin. Ammattinimikettä voi hyödyntää myös suoraan koulutustarjonnan kartoittamiseen. Jos koulutushaussa ilmenee selkeitä aukkoja, voimme kehittää näihin tarpeisiin vastaavaa koulutusta.

Miten tekoälyä on rakennettu?

Päävastuu tekoälyn teknisestä toteutuksesta on ollut UEF tietojenkäsittelytieteen laitoksella. Siellä hanketta on vetänyt tekoälytutkija Tapani Toivonen. Hänen apunaan on ollut matkan varrella useita opiskelijoita ja tutkijoita. Tällä hetkellä algoritmien parissa työskentelee projektiassistentti, maisteriohjelman opiskelija Mikal Kidane.

Kolmen organisaation hankehenkilöstö on yhdessä asettanut tekoälyn toiminnalle tavoitteita, määritellyt ammatti- ja tehtävälistoja, kartoittanut osaamista koskevan ennakointitiedon lähteitä, etsinyt vastauksia oman organisaation tietohallinnosta koituviin teknisiin haasteisiin sekä testannut tekoälyn käyttöliittymää ja sen tuottamia tuloksia.

Missä mennään nyt?

Haasteena on ollut mm. opettaa tekoäly ymmärtämään suomea ja tunnistamaan lähdeteksteistä juuri osaamista kuvaavat tekstit. Tällä hetkellä tekoäly tunnistaa osaamista kuvaavat termit aiempaa suuremmalla varmuudella. Myös lähdeaineistojen määrää on kasvatettu. Ensimmäisen tekoälyn rinnalle on kehitetty algoritmi, jonka tehtävänä on korjata tuloksia ja parantaa aineiston laatua.

Keskeisin lähde ovat edelleen verkon eri kanavista löytyvät työpaikkailmoitukset. Niistä koottu informaatio kuvastaa tämänhetkisiä osaamisvaatimuksia, mutta ennakoi myös nousevia trendejä. Pohdimme parhaillaan mm. sitä, miten osaamisvaatimusten nousevat trendit kannattaa kuvata, jotta ne olisi helpompi hahmottaa.

Palvelu löytää ja listaa kolmen organisaation tarjonnasta tarpeeseen sopivat koulutukset – mutta tarjoaa edelleen rinnalle paljon sellaistakin koulutusta, jonka yhteys asiaan on ensisilmäyksellä vaikea ymmärtää. Kesän ja syksyn aikana testautamme käyttöliittymää ohjausalan ammattilaisilla. Korjauksia ja lisäyksiä tehdään tarpeen mukaan.

Tekoäly prosessoi valtavia informaatiomääriä, mutta sen tuottaman tiedon analysointiin tarvitaan edelleen myös tulkintaa eli ns. luomuälyä. Tämän havaitseminen on ollut hankehenkilöstölle jopa lohdullista. Toistaiseksi emme ole korvattavissa – mutta entäpä tulevaisuudessa?

Jos tekoäly ja oppiminen kiinnostaa, tule kysymään aiheesta lisää. Tapani Toivonen on vieraana UEF Jatkuvan oppimisen keskuksen SmartforgoodLIVE-aamukahveilla 25.5. klo 8.30-9.15. Ilmoittautuminen aamukahveille https://www.uef.fi/fi/tapahtuma/smartforgoodlive-tekoaly-oppimisessa

Heli Kaarniemi
Suunnittelija, projektiasiantuntija
Vauhtia Uralle

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista.