Tuore vertaisarvioitu tutkimus esittelee ja validoi uuden lyhyen AILRSE-5-mittarin tekoälyn oppimisvalmiuden itsearviointiin. Validoinnissa on hyödynnettiin myös TyöAI-hankkeen pitkittäisaineistoa. Mittarilla on suora merkitys työelämää, osaamisen kehittämistä ja tekoälyn aiheuttamaa muutosta koskevalle tutkimukselle.
Computers in Human Behavior: Artificial Humans -lehdessä julkaistu tutkimus validoi viiden väittämän mittarin, joka kuvaa yksilön luottamusta omaan kykyynsä oppia, omaksua ja soveltaa uusia tekoälyteknologioita. Mittari kehitettiin alun perin TyöAI-projektissa, jossa se osoittautui luotettavaksi ja ajassa vakaaksi kahden mittauspisteen aineistossa työssäkäyvien vastaajien keskuudessa.
Tulokset osoittavat, että tekoälyn oppimisvalmiuden itsearviointi liittyy vahvasti myönteisiin tekoälyasenteisiin sekä tekoälytyökalujen käyttöön työssä, ja että mittaria voidaan käyttää luotettavasti myös pitkittäistutkimuksissa. Tämä tekee AILRSE-5-mittarista erityisen soveltuvan tekoälyn käyttöönottoa, osaamisen kehittämistä ja työn murrosta koskevaan tutkimukseen.
Tutkimuskäytön lisäksi mittarin lyhyt ja selkeä rakenne tekee siitä helposti hyödynnettävän ja monikäyttöisen. Mittarin avulla voidaan tunnistaa ryhmiä, jotka tarvitsevat enemmän tukea tekoälyn oppimiseen, sekä seurata työntekijöiden tekoälyyn liittyvän itsevarmuuden kehittymistä työelämän muuttuessa.
Tutkimus vahvistaa TyöAI-hankkeen roolia tekoälyn ja työelämän muutoksen ymmärtämisessä ja tarjoaa konkreettisen välineen tulevaan tutkimukseen, työelämän kehittämiseen ja tekoälyyn liittyvään päätöksentekoon.
Lisätietoja:
Oksanen, A., Osma, T., Heiskari, M. Cvetkovic, A., Soares Ruokosuo, E. Koike, M. Arriaga, P., Savolainen, I. (2026). Mapping AI Learning Readiness Self-Efficacy Worldwide: Scale Validation and Cross-Continental Patterns. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, https://doi.org/10.1016/j.chbah.2026.100251.