Preply-tutkimus: tekoäly lisää oppimista, muttei käytännön osaamista

Preply sanoo, että tekoäly on tehnyt ammatillisen oppimisen nopeammaksi ja helpommin saavutettavaksi, mutta sen ensimmäinen vuosittainen edistymisraportti viittaa siihen, että pääsy ei johda johdonmukaisesti käyttökelpoisiin taitoihin.

Yritys kartoitti 5 050 työssä olevaa ammattilaista yhdeksässä maassa ja havaitsi, että 88 % käyttää tekoälyä osana oppimistaan. 76 % ilmoitti käyttävänsä enemmän aikaa oppimiseen kuin kaksi vuotta aiemmin, kun taas keskimääräinen vastaaja käytti lähes kolmea oppimismenetelmää.

Kuitenkin suurempi toiminta ei välttämättä lisännyt luottamusta. Lähes puolet vastaajista—49 %—kertoivat ylläpitäneensä oppimisrutiinia kuukausia, mutta kamppailevansa edelleen taidon soveltamisessa todellisessa elämässä. Toiset 52 % sanoivat käyttävänsä enemmän aikaa oppimiseen, eivätkä aina nähneet parempia tuloksia, ja 63 % kuvailivat itseään kiireisinä oppijoina ilman todellista edistystä.

Preply kutsuu tätä eroa “edistymisaukoksi”: etäisyys oppimisen aikana koetun edistymisen ja taidon käytön varmuuden välillä todellisessa tilanteessa.

Tekoälystä tulee aloituspiste

Kysely osoittaa, kuinka nopeasti tekoäly on tullut osaksi oppimiskokonaisuutta. 37 % mainitsi tekoälytyökalut ensisijaisena oppimismenetelmänä, ohittaen työnantajan koulutuksen (34 %) ja verkkokurssit (33 %).

Vastaajat käyttivät tekoälyä eniten saadakseen selityksiä tai määritelmiä, tiivistääkseen materiaalia, kääntääkseen sisältöä, saadakseen korjauksia ja rakentaakseen oppimista. Päivittäin tekoälyä käyttävät olivat lähes kaksinkertaisesti todennäköisemmin sitä mieltä, että oppivat odotettua nopeammin, verrattuna tekoälyä koskaan käyttämättömiin—60 % vs. 31 %.

Nämä tulokset auttavat selittämään tekoälyn vetovoiman. Se voi vastata kysymykseen välittömästi, yksinkertaistaa vaikeaa materiaalia ja tehdä harjoittelun saatavaksi formaalien oppituntien välillä. Nämä ominaisuudet myös ohjaavat laajempaa siirtymää kohti tekoälyagentteja, jotka räätälöivät opetusta samalla kun ne tukevat opettajia.

Mutta nopeus ja saatavuus kattavat vain osan oppimisprosessista. Preplyn kyselyssä 66 % oli samaa mieltä siitä, että tiedon saatavuus ei automaattisesti johda edistykseen. Yli puolet—55 %—sanoi, että on vaikeampaa kuin koskaan tunnistaa, mikä todella auttaa heitä kehittymään. Tämä heijastaa laajempaa huolta siitä, että häiriötön pääsy vastauksiin ei ole sama asia kuin syvempi oppiminen.

Ero on tärkeä sekä yksittäisille oppijoille että työnantajille. Tekoäly voi helpottaa tiedon hankintaa, mutta työpaikkasuorituskyky riippuu muistista, harkinnasta, harjoittelusta, palautteesta ja kyvystä toimia todellisissa olosuhteissa. Sama periaate tukee kasvavaa painotusta tekoälyosaamiseen käytännön työvoimakyvykkyytenä, eikä pelkästään koulutuksen suorittamisten tai työkalujen käytön määränä.

Oppijat haluavat tekoälyn tukevan—eivät johdattavan

Raportti ei näytä tekoälyn hylkäämistä. Sen sijaan se osoittaa mieltymyksen yhdistää automaatio ihmisen asiantuntemukseen—lähestymistapa, jonka Preply on myös kuvannut omassa kertomuksessaan ihmistutorien yhdistämisestä tekoälypohjaisiin oppimistyökaluihin.

90 % vastaajista halusi tekoälyn olevan tukiroolissa eikä johtavan oppimista. 75 % luotti tekoälyn ja ihmisen asiantuntemuksen yhdistelmään pitkän aikavälin edistymiseksi, verrattuna 14 %:iin, jotka suosivat perinteistä lähestymistapaa ilman tekoälyä, ja 11 %:iin, jotka halusivat täysin itseohjautuvan tekoälykokemuksen.

Ihmisen palaute tai vastuullisuus oli oppimisen johdonmukaisuuden yleisin ajuri, 46 % vastaajista valitsi sen. Selkeät tavoitteet seurasivat 44 %:lla, ja kyky käyttää oppimista todellisissa tilanteissa 42 %:lla. Tekoälymuistutukset tai -työkalut sijoittuivat huomattavasti alemmalle tasolle, 18 %:lla.

“Ihmiset arvostavat tekoälyä, koska se auttaa heitä oppimaan helpommin,” Preplyn toimitusjohtaja Kirill Bigai totesi raportissa. “He arvostavat ihmisiä, koska he auttavat opittua jäämään mieleen ja muuttavat tiedon käytännön osaamiseksi.”

Tämä työnjako viittaa käytännön malliin tekoälypohjaiseen oppimiseen. Tekoäly voi vähentää kitkaa prosessin alussa selittämällä, tiivistämällä, kääntämällä ja luomalla harjoituksia. Ihmisopettajat, johtajat ja vertaiset voivat luoda vastuullisuutta, huomata väärinkäsityksiä, mukauttaa harjoittelua kontekstiin ja arvioida, pystyykö oppija toimimaan itsenäisesti.

Gen Z raportoi laajimman aukon

Korkeimmat käyttöönotto-luvut eivät aina vastanneet vahvimpia tuloksia.

Gen Z:ssä havaittiin suurin tekoälyn käyttöönotto kaikista sukupolvista, 92 %, mutta myös suurin vaikeus muuttaa oppiminen toiminnaksi. 71 % Gen Z -vastaajista kertoi olevansa kiireinen oppimisen parissa kehittymättä, verrattuna 56 %:iin Gen X:ssä. 57 % sanoi, etteivät he pysty soveltamaan oppimaansa todellisessa elämässä, verrattuna 40 %:iin Gen X:ssä, kun taas 68 % oli lopettanut oppimisen edellisen vuoden aikana, verrattuna 38 %:iin Gen X:ssä.

Raportti ei osoita, että tekoäly olisi aiheuttanut nämä erot. Preply toteaa selvästi, että sen kysely ei pysty selittämään, miksi suhde on olemassa. Tulokset osoittavat sen sijaan, että ryhmä, joka on eniten sitoutunut nykyaikaisiin oppimistyökaluihin, on myös ryhmä, joka on parhaiten tietoinen tiedon hankkimisen ja itsevarman suoriutumisen välisestä aukosta.

Käyttöönotto vaihteli myös senioriteetin ja maan mukaan. 47 % seniorijohtajista käytti tekoälyä oppimiseen päivittäin, kun vastaava osuus nuoremmista johtajista tai keskijohdosta oli 35 % ja ei-johtotason työntekijöistä 31 %. Argentiina ja Puola raportoivat korkeimman kokonaiskäyttöönoton, 93 %, kun taas Yhdysvallat ja Japani olivat alhaisimmillaan yhdeksän markkinan joukossa, 85 %—silti suuri enemmistö.

Mitä tämä tarkoittaa työpaikkalähtöiselle oppimiselle

Työnantajille raportti vastustaa ajatusta, että käytetty aika, kurssien suorittaminen tai oppimisketjut olisivat riittäviä edistymisen mittareita. Jos tavoitteena on parempi suorituskyky, oppimisohjelmien on testattava, pystyvätkö työntekijät käyttämään taitoa realistisissa tilanteissa.

Tämä voisi tarkoittaa tekoälyn tuottamien selitysten yhdistämistä simulaatioihin, ohjattuun harjoitteluun, esimiesten palautteeseen tai reaaliaikaiseen valmennukseen. Se merkitsee myös tulosten arviointia lähempänä itse työtä: pystyykö joku ratkaisemaan ongelman, viestimään selkeästi, tekemään päätöksen tai suorittamaan tehtävän vähemmällä avulla.

Tutkimus perustuu Dynatan toteuttamaan verkkokyselyyn, joka saatiin päätökseen 26. kesäkuuta 2026. Vastaajina olivat työllistetyt tai yrittäjinä toimivat 18–55‑vuotiaat aikuiset, jotka olivat aktiivisesti yrittäneet oppia urakehitykseen liittyvän taidon viimeisen 12 kuukauden aikana. Otos kattoi Yhdysvallat, Yhdistyneen kuningaskunnan, Espanjan, Ranskan, Saksan, Italian, Puolan, Japanin ja Argentiinan. Koska tulokset perustuvat itse ilmoitettuihin tietoihin, ne kuvaavat vastaajien havaintoja ja kokemuksia sen sijaan, että ne perustuisivat riippumattomasti mitattuun taitojen kehittymiseen.

Vaikka tämä rajoitus on olemassa, keskeistä tulosta on vaikea sivuuttaa: tekoäly on alentanut tiedon saavuttamisen kustannuksia, mutta oppimisen on silti kestettävä todellisen maailman kohtaaminen. Seuraavaa tekoälypohjaista koulutuksen vaihetta arvioidaan vähemmän sen tuottaman sisällön määrän perusteella ja enemmän sen mukaan, pystyvätkö oppijat itsevarmasti käyttämään oppimaansa.