Tekoälyn vastuullisen käytön opettaminen on erityisen tärkeää tuleville hoitotyön ammattilaisille. Tulevaisuudessakin hoitajat vastaavat potilaiden terveydestä ja jopa elämästä, jolloin sokea luottaminen tekoälyn antamiin vastauksiin voi pahimmillaan johtaa vakaviin seurauksiin. Hoitajan on osattava arvioida potilaan hoidon tarvetta ja huomioitava potilas kokonaisuutena, vaikka hoitoalalla käytössä onkin tekoälyyn pohjautuvia ratkaisuja, jotka parametrien perusteella ennustavat potilaan voinnin muuttumista. Kriittinen ajattelu, toimijuus ja vastuullinen teknologian käyttö korostuvat tekoälyä hyödynnettäessä (Berisha 2026). Tekoälymallit voivat sisältää vinoumia, jolloin ne eivät kohtele kaikkia ihmisryhmiä yhdenvertaisesti. Terveydenhuollossa tämä voi näkyä esimerkiksi siinä, että arviot ovat tarkempia tai luotettavampia tietyissä ikä-, etnisyys- tai sukupuoliryhmissä. (Heinäsenaho, Äyräs-Blumberg & Lähesmaa 2023.)
Ammatillisen kriittisen ajattelun perustaa rakennetaan jo koulutuksen aikana, kun opiskelijat hankkivat tulevassa ammatissaan tarvitsemansa tiedot ja taidot. Tutkimuksen mukaan tekoälyn hyödyntäminen hoitotyön koulutuksessa voikin edistää opiskelijoiden kliinistä päättelyä, eettistä tietoisuutta ja kriittistä reflektiota. Samalla korostuu tarve huomioida tekoälyn käyttöön liittyvät eettiset kysymykset ja varmistaa, että opiskelijoilla on riittävät valmiudet arvioida tekoälyn tuottamaa tietoa. (Wang, Yiran, Ruiyu & Hongxuan 2026.)
Tässä artikkelissa tarkastelen erityisesti generatiivisen tekoälyn roolia hoitotyön koulutuksessa. Miten se voi tukea oppimista ja kriittisen ajattelun kehittymistä tai opetuksen suunnittelua? Millaisia haasteita generatiivisen tekoälyn käyttöön hoitotyön koulutuksessa liittyy?
Mitä on generatiivinen tekoäly?
Generatiivinen tekoäly on tekoälyn osa-alue, joka tuottaa käyttäjän antaman syötteen eli kehotteen perusteella uutta sisältöä, kuten tekstiä, kuvia, koodia tai muuta aineistoa. Tekstiä tuottava generatiivinen tekoäly perustuu nykyisin usein laajoihin kielimalleihin (englanniksi Large Language Models, LLM), jotka on koulutettu suurilla tekstiaineistoilla tunnistamaan kielen rakenteita ja yhteyksiä. Näiden mallien avulla tekoäly pystyy tuottamaan luonnollista kieltä sekä tukemaan esimerkiksi tekstien laatimista, tiedon analysointia, raportointia ja päätöksentekoa. (Opetushallitus 2025.) Vastaavasti myös kuvia, videoita, musiikkia ja ääntä hyödyntävät tekoälymallit on koulutettu suurilla aineistomäärillä (Microsoft n.d.).
Generatiivista tekoälyä hyödyntäviä työkaluja on erilaisia, ja niitä voidaan käyttää moniin eri tarkoituksiin. Opettaja voi esimerkiksi hyödyntää tekstipohjaisia chatbotteja, kuten ChatGPT:tä, oppimistehtävien suunnittelussa. Opiskelija voi chatboteilla puolestaan arvioida iäkkään potilaan kaatumisriskiä, tunnistaa siihen vaikuttavia tekijöitä sekä laatia potilaalle yksilöllisen hoito- ja ohjaussuunnitelman. Generatiivista tekoälyä voidaan hyödyntää myös muiden opetusmateriaalien tuottamiseen: Course Creatorin avulla voidaan luoda jopa kokonaisia oppimiskokonaisuuksia esimerkiksi lääkehoidon turvallisesta toteuttamisesta. Kokonaisuus sisältää tällöin valmiit potilastapaukset sekä opiskelijan osaamista arvioivat tehtävät.
Generatiivisen tekoälyn ohella on myös muunlaisia tekoälyjärjestelmiä. Perinteiset tekoälyjärjestelmät keskittyvät datan analysointiin, luokitteluun, ennusteiden tekemiseen ja suositusten tuottamiseen. Reaktiivinen tekoäly toimii ennalta määriteltyjen sääntöjen perusteella ja reagoi sille annettuihin syötteisiin ilman oppimiskykyä. Prediktiivinen eli ennustava tekoäly sen sijaan hyödyntää historiadataa tunnistaakseen siinä esiintyviä malleja ja tehdäkseen niiden perusteella esimerkiksi luokituksia, suosituksia ja ennusteita. (Opetushallitus n.d.a.) Terveydenhuollossa ennustavaa tekoälyä voidaan hyödyntää esimerkiksi potilaan voinnin muutosten ennustamisessa ja terveydenhuollon ammattilaisten päätöksenteon tukena (WHO 2026).
Tekoälyn käytön uhat hoitotyön opiskelijan oppimiselle
Tekoälyn käyttöön opetuksessa liittyy uhkia. Opetushallituksen (2025) mukaan helposti saatava tieto ja automaattiset sovellukset voivat vähentää opiskelijoiden opiskelumotivaatiota ja luoda harhakuvan siitä, ettei oppiminen vaadi vaivaa. Hoitotyön opiskelijoiden kokemuksia tarkastelevassa tutkimuksessa on havaittu, että generatiivisen tekoälyn käyttö voi lisätä oppimisen helppoutta ja johtaa liialliseen tukeutumiseen sen tuottamiin vastauksiin. Tämä on yhdistetty kriittisen ajattelun ja ongelmanratkaisun heikentymiseen sekä oppimisen pinnallistumiseen, mikäli käyttöä ei ohjata pedagogisesti tarkoituksenmukaisesti. (Wang, Niu, Zhang, Cao, Li, Yu, Jiang & Zeng 2026.) Oxfordissa tehdyssä tutkimuksessa siihen osallistuneista oppilaista 62 % koki tekoälyn vaikuttaneen oppimiseen negatiivisesti, sillä tekoäly ratkaisi tehtävät heidän puolestaan eikä omalle ajattelulle jäänyt tarvetta (Oxford University Press n.d.).
Liian suuri luotto tekoälyn antamiin vastauksiin on myös uhka (Sanmark & Sanmark 2024). Pahimmillaan tämä voi näkyä opiskelijan välinpitämättömyytenä tarkistaa tekoälyn tuottamaa sisältöä. Tekoälyn tuottama vastaus voi poiketa tehtävän alkuperäisestä aiheesta tai sisältää virheellistä tietoa. Hoitotyön koulutuksessa uhkana on, että opiskelijat tuottavat hoitosuunnitelmia tai hyväksyvät tekoälyn tekemät lääkelaskelmat ilman niiden tarkistamista.
Mahdollisuus tukea opiskelijan oppimista ja kriittistä ajattelua
Toisaalta tekoäly tuo mukanaan uusia mahdollisuuksia. Opetushallituksen mukaan se voi tukea oppimista ja lisätä oppimisen kiinnostavuutta. Generatiivinen tekoäly voi olla opiskelijalle oiva oppimiskumppani, jonka avulla hän voi syventää omaa tietouttaan keskustelemalla koulutukseen liittyvistä aiheista ja esittämällä lisäkysymyksiä. Lisäksi tekoäly voi auttaa hankalien asioiden ymmärtämisessä silloin, kun annetun opetusmateriaalin esimerkit eivät tue oppimista riittävästi. Tekoäly voi myös tukea oppimisen itsesäätelyä ja tarjota yksilöllistä tukea opiskelijalle. Opettaja on kuitenkin edelleen tärkein oppimisen ohjaaja, koska hän pystyy huomioimaan tilanteen ja oppijan tarpeet tekoälyä paremmin. (Opetushallitus 2025.)
Hoitotyön opetuksessa generatiivinen tekoäly voi tukea oppimista esimerkiksi sellaisessa työskentelyssä, jossa opiskelija vertaa tekoälyn tuottamia vastauksia ajantasaisiin hoitosuosituksiin ja pohtii, mitkä tekoälyn ehdottamista hoitomenetelmistä voisivat toimia kyseisessä tapauksessa.
Esimerkkitilanteita harjoitellaan lisäksi simulaatio- ja laboraatio-opetuksessa, jossa opiskelija toimii hoitajana joko virtuaalisessa simulaatioympäristössä tai fyysiseen oppimistilanteeseen perustuvassa realistisessa simulaatiossa. Tällaisessa opetuksessa yleistä generatiivista tekoälyä voidaan hyödyntää tuottamaan kuvitteellisen potilastilanteen perusteella arvio potilaan voinnista tai suositus hoidon kiireellisyydestä. Opiskelijan tehtävänä on kuitenkin arvioida tilanne itse, tunnistaa mahdolliset ristiriidat ja perustella oma toimintansa. Simulaatiossa voidaan myös tarkoituksella luoda tilanteita, joissa tekoälyn antama arvio on puutteellinen tai harhaanjohtava, jolloin opiskelija harjoittelee kriittistä päätöksentekoa ilman potilasturvallisuuden riskiä.
Tekoälyn käyttöä ei siis ole tarkoituksenmukaista kieltää. Sen sijaan sen käyttöön on tärkeää luoda opiskelijoille selkeät ja yhtenäiset raamit. Osaamistavoitteiden avulla voidaan määritellä, millä tavoin ja missä vaiheissa opintoja tekoälyn käyttö on sallittua tai rajoitettua. Keskeisenä ohjaavana työkaluna toimii Arenen (2026b) liikennevalomalli, jonka avulla tekoälyn käyttöä oppimistehtävissä voidaan jäsentää sinisen, vihreän, keltaisen ja punaisen värivalon mukaisesti. Liikennevalon väristä riippuen tekoälyn käyttö on pakollista, sitä suositellaan, se on sallittua tietyin ehdoin tai se on kokonaan kiellettyä. (Arene 2026b.) Malli tukee sekä opettajia että opiskelijoita yhdenmukaisen ja läpinäkyvän tekoälyn käytön periaatteiden muodostamisessa.
Opiskelijoiden tekoälylukutaitoa tulisi kehittää osana korkeakouluopintoja, jotta opiskelijat oppivat käyttämään tekoälyä vastuullisesti, kriittisesti ja tarkoituksenmukaisesti työelämässä (Arene 2026a). Kriittiseen ajatteluun on syytä kannustaa ja opiskelijoita voi muistuttaa, että tekoäly on hyvä apuri oikein käytettynä, ja ettei sen väärinkäyttö oppimistehtävissä auta oppimaan työelämän kannalta tarvittavia asioita. Oppimisprosessin ja opiskelijan oman ajattelun painottaminen on tärkeää, koska täysin luotettavaa keinoa paljastaa tekoälyn luvaton käyttö ei ole (Aalto-yliopisto 2025). Huijaamisen ja vilpin estäminen tekoälyn käytössä eroaa perinteisestä plagiaatin tunnistamisesta, sillä tekoäly ei perustu suoraan kopioituun tekstiin, vaan se tuottaa uutta sisältöä. Arenen (2026a) suosituksissa painotetaankin läpinäkyvyyttä tekoälyn käytössä sekä sitä, että opiskelijan tulee ymmärtää vastuu omasta oppimisestaan myös silloin, kun tekoälyä hyödynnetään opiskelun tukena.
Tämän myötä tekoäly haastaa perinteiset arviointitavat, joissa usein keskitytään tietojen muistamiseen, yksittäisiin oikeisiin vastauksiin ja kirjallisiin kokeisiin, mutta se tarjoaa myös mahdollisuuden kehittää arviointia painottamaan kriittistä ajattelua, ongelmanratkaisua ja luovuutta. Hoitotyön opetuksessa jälkimmäinen tarkoittaa esimerkiksi potilastapausten analysointia, jossa opiskelija perustelee hoitoratkaisut, tunnistaa riskit ja tekee päätöksiä muuttuvissa tilanteissa, joita tekoäly voi simuloida. Arviointi voi myös kohdistua lääkitysturvallisuuteen, vuorovaikutustaitoihin simuloitujen potilaiden kanssa sekä hoitosuunnitelmien laatimiseen puutteellisella tiedolla. Lisäksi ryhmätehtävissä tekoäly voi haastaa opiskelijoita tuomalla uusia reunaehtoja ja pakottamalla tarkastelemaan ratkaisujen toimivuutta käytännössä. Yhteistä näille on se, että arviointi ei perustu yhteen oikeaan vastaukseen, vaan perusteluihin, päätöksentekoon ja tilanteen hallintaan.
Avoimet tehtävät, yhteistyö ja aktiivinen osallistuminen vähentävät huijaamisen houkutusta ja tukevat työelämässä tarvittavien taitojen kehittymistä, koska ne ohjaavat opiskelijaa osoittamaan osaamistaan monipuolisesti pelkän oikean vastauksen tuottamisen sijaan (Opetushallitus n.d.b).
Tekoäly opetuksen suunnittelun tukena
Opettajaa tekoäly voi tukea opetuksen suunnittelussa, jolloin hänelle muodostuu paremmat mahdollisuudet keskittyä opiskelijoihin ja heidän tarpeisiinsa (Opetushallitus n.d.b). Opettaja voi hyödyntää tekoälyä esimerkiksi monipuolisten oppimistehtävien luomiseen, tehtävien vaikeustason ja sisältöjen muokkaamiseen opiskelijoiden tarpeisiin, tenttikysymysten laatimiseen, tapausesimerkkien tuottamiseen hoitotyön tilanteista, ryhmätyöskentelyn suunnitteluun ja erilaisten oppimistehtävien itse- tai vertaisarviointia varten. Tekoälyä voidaan hyödyntää myös opintojaksojen rakenteen ja toteutuskuvausten kehittämisessä. Opettaja voi antaa tekoälylle opintojakson osaamistavoitteet, laajuuden ja keskeiset sisällöt ja pyytää sitä ehdottamaan opintojakson etenemistä, sisältöjen jäsentelyä, opetusmenetelmiä ja arviointitapoja.
Tekoäly voi käänteisessä opetuksessa (englanniksi flipped classroom) auttaa myös suunnittelussa esimerkiksi ideoimalla opiskelijoille ennakkomateriaaleja ja -tehtäviä sekä opetuskerralle soveltavia harjoituksia. Hoitotyön opetuksessa ennakkomateriaalit voivat olla tekoälyn avulla laadittuja kysymyksiä tai oppimateriaaleja, joita opiskelijat soveltavat opetuskerralla potilastapausten ratkaisemiseen. Opettajan vastuulla on arvioida tekoälyn tuottamien ehdotusten tarkoituksenmukaisuus, oikeellisuus ja yhteensopivuus opintojakson osaamistavoitteiden kanssa. Opettaja voi myös käyttää tekoälyä simulaatiotilanteiden suunnittelussa, kuten hoitotilanteissa, joissa potilas ei osaa ilmaista oireitaan selkeästi tai joissa vuorovaikutus on haastavaa. Tällöin opiskelijat joutuvat harjoittelemaan havainnointia, kysymysten asettamista ja kliinistä päättelyä.
Olen itse hyödyntänyt tekoälyä etenkin hoitotyön opetuksen potilastapausten ideoinnissa: tekoälyä voi pyytää tuottamaan kuvauksen päivystyspotilaasta, jonka vointi muuttuu nopeasti ja jonka hoidon kiireellisyyttä opiskelijat joutuvat arvioimaan. Tekoäly on ollut myös oiva apu toiminnallisten teoriatuntien tehtävien suunnittelussa sekä laboraatio-ohjeistusten laatimisessa.
On kuitenkin tärkeää, ettei tekoäly ohjaa opetusta liian valmiisiin ratkaisuihin, vaan jättää tilaa opiskelijoiden omalle ajattelulle ja perustelulle. Tekoälyn hyödyntäminen opetuksen suunnittelussa herättääkin kysymyksen siitä, miten opettaja säilyttää oman pedagogisen harkintansa ja varmistaa, että opiskelijat oppivat aidosti tekemään hoitotyön päätöksiä itse eikä tekoälyn ehdotusten varassa. Opetuksen suunnittelussa opettaja voi tukea tekoälylukutaidon kehittymistä ja esimerkiksi rakentaa opiskelijoille tehtävän, jossa he harjoittelevat vastuullista ja tarkoituksenmukaista tekoälyn käyttöä. Tällainen tehtävä voi olla tutkimusartikkelin keskeisten sisältöjen ymmärtäminen tekoälyn avulla ja tekoälyn yhteenvedon luotettavuuden arviointi vertaamalla sitä alkuperäiseen tutkimusartikkeliin. Tällainen lähestymistapa tukee Arenen (2026a) esiin nostamaa tavoitetta tarkoituksenmukaisesta ja vastuullisesta tekoälyn hyödyntämisestä korkeakoulutuksessa.
Ammatillisen osaamisen kehittyminen tekoälyn vastuullisen käytön avulla
Generatiivisen tekoälyn käyttö ei ole oikotie onneen sen enempää opettajan kuin opiskelijankaan näkökulmasta. Tekoälyn käyttöön liittyvät uhat ja mahdollisuudet kytkeytyvät vahvasti siihen, miten teknologiaa hyödynnetään osana hoitotyön opiskelua. Liiallinen tai kritiikitön tukeutuminen tekoälyyn voi muodostua uhaksi opiskelijan oppimiselle, jos se korvaa opiskelijan oman ajattelun, tiedonhankinnan ja ammatillisen osaamisen harjoittelun. Vastuullisesti ja pedagogisesti tarkoituksenmukaisesti käytettynä tekoäly voi puolestaan tarjota mahdollisuuksia oppimisen syventämiseen ja ammatillisen osaamisen kehittämiseen. Tekoälyn merkitys opiskelijan oppimiselle ei siten määräydy yksinomaan teknologian ominaisuuksien perusteella, vaan olennaista on se, miten opiskelija osaa arvioida, hyödyntää ja soveltaa tekoälyn tuottamaa tietoa.
Vastuullinen tekoälyn käyttö edellyttää opiskelijalta tekoälylukutaitoa, kriittistä ajattelua ja kykyä arvioida tuotetun tiedon luotettavuutta. Opiskelijan tulee osata tunnistaa tekoälyn mahdolliset virheet ja rajoitukset sekä perustella omat ratkaisunsa muuhunkin kuin tekoälyn antamaan vastaukseen perustuen. Tämä on olennainen osa ammatillisen osaamisen kehittymistä, sillä hoitotyössä päätöksenteko edellyttää potilaan yksilöllisen tilanteen kokonaisvaltaista arviointia ja ammatillista harkintaa. Tekoäly voi kuitenkin tukea opiskelijaa esimerkiksi tiedon jäsentämisessä, vaihtoehtoisten näkökulmien tarkastelussa ja erilaisten hoitotilanteiden harjoittelussa. Samalla sen käyttö voi muodostua oppimisen uhaksi, jos opiskelija hyväksyy tekoälyn tuottaman tiedon sellaisenaan eikä harjoittele itsenäistä päättelyä ja perustelemista.
Parhaimmillaan tekoälyn vastuullinen hyödyntäminen voi vahvistaa opiskelijan valmiuksia toimia tulevaisuuden hoitotyössä. Tekoälyn avulla opiskelija voi harjoitella kliinistä päättelyä, tarkastella erilaisia toimintavaihtoehtoja ja saada palautetta omasta työskentelystään. Näin tekoälystä voi muodostua oppimista ja ammatillista kasvua tukeva mahdollisuus. Jotta tämä mahdollisuus toteutuu, opiskelijan on kuitenkin säilytettävä aktiivinen rooli oppimisessa ja ymmärrettävä, että tekoäly toimii päätöksenteon tukena eikä korvaa ammatillista harkintaa. Vastuullisen käytön opettaminen on siten keskeinen osa hoitotyön koulutusta: sen avulla voidaan vähentää tekoälyn käyttöön liittyviä uhkia ja samalla hyödyntää teknologian mahdollisuuksia ammatillisen osaamisen kehittämisessä.
Jotta opettaja voi tukea opiskelijan oppimista tekoälykaudella, vaatii se opettajalta teknologian ja pedagogiikan perustavanlaatuista osaamista sekä kykyä huomioida opiskelijoiden yksilölliset tarpeet tekoälyn käytössä. Osa opettajista harjoittelee tekoälyn käyttöä pienin askelin, osa suurin harppauksin. Vaikka ammattikorkeakoulukentällä on käytössä Arenen suositukset tekoälyn käyttöön (2026a) ja yhteinen liikennevalomalli opiskelijoiden oppimistehtäviin (2026b), edellyttää tekoälyn käyttö koulutuksessa myös ammattikorkeakoulukohtaisia yhteisiä tavoitteita ja toimintaperiaatteita. On syytä muistaa myös dialogin tärkeys, yhteisöllinen oppiminen ja opiskelijoiden osallistaminen: tekoäly ei korvaa näissäkään ihmistä (Mäentausta 2025).
Sekä opettajien että opiskelijoiden koulutus tekoälyn asianmukaiseen käyttöön on keskeistä, jotta varmistetaan ammatillisesti pätevien sairaanhoitajien valmistuminen ja se, että tekoälyä käytetään hoitotyössä työkaluna eikä kriittisen ajattelun korvaajana (Khatun, Rios & Sun 2026).
Lähteet
Aalto-yliopisto 2025. Vinkkejä opettajalle tekoälyn käytöstä opetuksessa. Haettu 15.5.2026.
Arene 2026a. Arenen suositukset tekoälyn hyödyntämisestä ammattikorkeakouluille (pdf). Haettu 28.5.2026.
Arene 2026b. Arenen suositukset tekoälyn hyödyntämisestä ammattikorkeakouluille – Liikennevalomalli. Haettu 28.5.2026.
Berisha, A-K. (toim.) 2026. Osaaminen tekoälyn aikakaudella. Kansalaisten tekoälyosaamisen viitekehys. Opetus- ja kulttuuriministeriö.
Heinäsenaho, M., Äyräs-Blumberg, O. & Lähesmaa J. 2023. Tekoäly mullistaa terveydenhuoltoa – riskit voidaan torjua suunnittelulla ja yhteistyöllä. Valtioneuvosto. Haettu 28.5.2025.
Khatun, F., Rois, E. & Sun, C. 2026. Widespread, Helpful and Unclear. Student Use of Generative AI in Nursing Education. Haettu 28.5.2026.
Microsoft n.d. Miten generatiivinen tekoäly toimii? Haettu 6.11.2026.
Mäentausta, M. 2025. Pedagoginen johtaminen ja tekoäly: kohti tulevaisuuden oppimisympäristöjä (pdf). Työtehoseura. Haettu 14.5.2026. h
Opetushallitus 2025. Tausta-aineisto: Tekoälyn mahdollisuuksia opetuksen ja opiskelun tukena. Päivitetty 26.5.2025. Haettu 14.5.2026.
Opetushallitus n.d.a. Tausta-aineisto: Mitä tekoäly on? Haettu 16.6.2026.
Opetushallitus. n.d.b. Tekoäly opetuksessa: vinkkejä koulujen ja oppilaitosten johdolle (pdf). Haettu 15.5.2026.
Oxford University press n.d. Teaching the AI-Native Generation. Empowering Schools in the Age of AI. (pdf) Haettu 14.5.2026.
Sanmark, J. & Sanmark, E. Mitä tiedämme generatiivisen tekoälyn hyödyistä terveydenhuollossa? Systemoitu katsaus. Aikakauskirja Duodecim.
Wang, J., Yiran, Z., Ruiyu, Z. & Hongxuan, W. 2026. Experiences and Perspectives of Nursing Students and Educators on Artificial Intelligence in Nursing Education: A Qualitative Systematic Review and Meta-Synthesis. Nurse Educator 51(4):p e233-e238.
Wang, S., Niu, S., Zhang, X., Cao, Q., Li, Q, Yu, J., Jiang, J. & Zeng, L. 2026. The experience of nursing students using generative artificial intelligence: a qualitative meta-synthesis. BMC Nurs 25(443).
Kirjoittaja
-
Katja Puhakainen
Lehtori, Metropolia AmmattikorkeakouluKatja Puhakainen on toiminut hoitotyön lehtorina Metropolia Ammattikorkeakoulussa vuodesta 2025. Hänen erityisenä mielenkiinnon kohteena ovat erilaiset ja monipuoliset oppimismenetelmät ja oppimisen kokemuksellisuus.
Tutustu tekijään
