Santra - juttelubotti etäopiskelijan ja etäohjaajan tukena ... · Santra -hanke 2017-2019 -...

Santra -hanke 2017-2019 - johdatusta chattibottien tekoon [ versio 0.91 ] 1 / 43

Santra - juttelubotti etäopiskelijan ja etäohjaajan tukena verkko-oppimisympäristössä

Johdatusta oppilaitosten chattibottien tekoon

Loppuraportti Versio 0.91

Mikkelin kaupungin liikelaitos Otavia. Hankeraportti.


Esipuhe ja tiivistelmä 2

Johdanto 4

Chattibottien perusidea - chattailusta prosesseihin 6 Chattibottien yleisiä käyttötapoja 7 Santra -hankkeen yleinen viitekehys kansallisessa digitalisaatiossa 10 Kehityssuuntia ja mahdollisuuksia 12 Chattibotin tekniikka tarpeiden mukaan 13

Hankkeessa kehitettyjä chattibotteja 16 Opinto-ohjaus 18 Opetus 22 Opiskelutaidot 24 Muut botit, kuten seminaari-apurit ja teknologiademot 25 Chatti-ikkunabotti 25

Ideasta botiksi - suunnittelun ja tuotantoprosessin lähtökohtia 27 Suunnittelua tukevia taitoja ja kehittäjäryhmä 28 Suunnittelun apuvälineitä 30 Kokeilukulttuuri ja syklinen kehittäminen 32 Chattibottien tekninen evoluutio Santra -hankkeessa 33 Käyttäjän yksityisyydensuoja, GDPR ja bottien tekijänoikeudet 36

Lähteet 39



Esipuhe ja tiivistelmä Suomenkieliset chattibotit ovat yleistyneet hyvin nopeasti reilussa vuodessa 2018-2019. Vaikka tekninen kehitys nopeutuu koko ajan, niin innovaatiot voivat edelleeen muhia kymmeniäkin vuosia tutkijoiden ja kokeilunhaluisten pienemmissä piireissä. Sitten innovaatiolle tapahtuu leimahduspiste (tipping point), jossa teknologia on riittävän kypsää, innovaatiolle havaitaan aitoa hyötyä ja yhteiskunnallinen ilmapiiri on suotuisa. Chattibotit noudattavat tätä kaavaa. Kokeellinen psykiatri Joseph Weizenbaum ohjelmoi ensimmäisen chattibotin ELIZAn kokeilumielessä jo 1960-luvun puolivälissä MIT Artificial Intelligence Laboratoryssa Bostonissa. Vasta viime vuosina chattibotit alkoivat yleistyä suurten organisaatioiden tietotekniikan ‘tukihenkilöinä’, sitten osana asiakaspalvelua ja vähitellen geneerisenä tapana tarjota omatoimista ongelmanratkaisua, neuvontaa, opiskelua ja työntekijöiden hiljaista tietoa helposti omaksuttavassa ja vapaavalintaisessa muodossa. Perinteinen chattibotti on ohjelma tai sovellus, jonka kanssa ihminen voi viestiä chattailemalla eli tekstipohjaisesti kellon ympäri. Se tunnistaa etukäteen skriptattuja sanoja tai lauseita, joita ihminen kirjoittaa, tai käyttäjälle tarjotaan valmiit vastausvaihtoehdot. Chattibottien suosio sekä käyttäjien että niiden omistajien moneen ominaisuuteen, joista yksi tärkeimpiä on käytön helppous. Tämänkin raportin lukija voi alkaa kokeilla chattibottia käytännössä saman tien, ainoina edellytyksinä internet-yhteys ja www-selain: http://bit.ly/itk19chattibotteja Oheinen chattibotti tehtiin ITK19-konferenssin messubotiksi. Se esittelee bottien perusideaa, tarjoaa linkit 25-minuuttiseen johdantovideoon ja presentaatioon sekä avustaa kokeilemaan muita suomenkielisiä chattibotteja. Chattibotteja voi pitää koneälyn ja sähköisen sihteerin esiasteena. Toisin kuin koneäly, chattibotti ei opi ihmisten chattailusta itsenäisesti vaan bottien kehittäjien on luotava vastaukset. Chattibotti kehittyykin analysoimalla chattihistoriaa ja katsomalla, mitä ihmiset kysyvät, millä sanamuodoilla ja mihin asioihin he eivät saa vastauksia. Koneoppimisen avulla chattibotti osaa kehittyä itsenäisesti, mutta sekin tarvitsee vielä tuekseen uuden ammattikunnan: bottikuiskaajan. He varmistavat, että botti oppii oikeita asioita oikein. Chattibotti on myös perinteisesti kertaluonteinen, tietyssä ongelmassa avustaja ja sen kanssa chattaillaan ensisijaisesti anonyymisti. Suomalainen Osaamisbotti.fi edustaa bottien seuraavaa sukupolvea: se ensin sparrailee ja kartoittaa opiskelijan osaamista, sitten on ihmisvalmentajan vuoro ja prosessin myötä opiskelijalle syntyy osaamiskartoitus ja CV. Osaamisbotti onkin oikeastaan käyttöliittymä ja vuorovaikutustapa prosessille, jossa tietoa tallennetaan ja jalostetaan henkilökohtaisesti pitkän ajan kuluessa.


http://bit.ly/itk19chattibotteja


Chattibotit ovat varsin geneerinen asiointi- ja vuorovaikutustapa. Botteja voidaan käyttää esimerkiksi seuraaviin tarkoituksiin toimialasta riippumatta:

● Asiakaspalvelu ja neuvonta sekä (opinto)-ohjaus ● Oppimateriaalin monipuolinen rikastaminen ja personointi ● Tietojen tallentaminen (kuten oppimisen eteneminen, käyttäjän mieltymykset) ● Tuotteiden ja palveluiden tilaus, varaus ja muutokset ● Markkinointiviestintä

Chattibottien hyötyinä on nähty muun muassa:

● Asiakaspalvelu 24/7 ja väsymätön vastaaminen rutiinikysymyksiin ● Ongelmanmäärittely ja ratkaisun tarjoaminen tai ohjaaminen eteenpäin ● Omatahtinen eteneminen ja aivhtoehtojen pohdinta verrattuna online-neuvontaan ● Matalat kustannukset verrattuna ihmisneuvojiin

Chattibotit ovat löytäneet tiensä nopeasti ja erityisesti kuluttaja- mutta myös julkishallinnon asiointiin. Yksi syy tähän ovat henkilöstökustannukset. Ne ovat yleensä vain murto-osa ihmisasiakaspalveluun verrattuna. Monien chattibottien tarkoitus ei kuitenkin ainakaan vielä ole korvata ihmistyövoimaa vaan avustaa ja täydentää ihmisneuvontaa. Esimerkiksi vakuutusyhtiö Ifin Emma on vastaillut satoihin tuhansiin asiakaschatteihin. Se antaa vastauksia yksinkertaisimpiin kysymyksiin ja kun ei osaa vastata, niin ohjaa tilanteen mukaan ihmisasiakas- tai verkkopalveluun. Keski-Suomen sairaanhoitopiirin tohtori Kuura opastaa alle 10-vuotiaiden vanhempia lapsen oireiden määrittelyssä. Otaviassa olemme kehittäneet muun muassa hopsausapuri Mutun, joka sparrailee nettilukiolaista opintojen alkuvaiheessa. Näin uusi opiskelija alkaa pohtia valintojaan ennakkoon. Ohjaaja saa opiskelijan pohtimaa taustatietoa etukäteen ennen opiskelijan ja ihmisohjaajan yhteistä tapaamista ja hopsausta (henkilökohtainen opintosuunnitelma). Hankkeen sivutavoitteena oli verkottaa kotimaisia oppilaitoksia jakamaan kokemuksiaan vielä varsin uuden pedagogisen alustan kanssa. Tähän loppuselvitykseen on koottu omia kokemuksiamme ja havaintojamme Otaviassa, mitä chattibottien suunnittelijan olisi hyvä huomioida ja millainen botti sopisi mihinkin tarkoitukseen. Erityiskiitokset käynnistetyn chattibottien kehittäjäverkoston fasilitoinnista ja ensimmäisen bottityöpajan organisoinnista Laila Bröckerille (Digipore), Miina Morkolle (Po1nt.fi), Sara Peltolalle (Koordinaatti.fi), Milla Porkalle (Po1nt.fi) ja Titi Tammiselle (Suomen eOppimiskeskus). Kiitämme Opetushallitusta Santra - juttelubotti etäopiskelijan ja etäohjaajan tukena verkko-oppimisympäristössä -hankkeen sekä sen jatkon rahoituksesta. Kesäkuussa 2019, Santra -kehittäjäryhmän puolesta Kari A. Hintikka



Johdanto Chattailu eli reaaliaikainen ja merkkipohjainen viestintä on yksi varhaisimpia tietoverkkojen viestintätapoja eräajopohjaisten sähköpostin ja keskustelufoorumien rinnalla. Niin ikään toimintojen robotisointi tai automatisointi ohjelmallisesti juontaa juurensa jo modernin tietojenkäsittelyn alkuvaiheeseen. Chattibotti on näiden kahden kehityssuunnan yhdistelmä: automatisoitu tietokoneohjelma tai sovellus, jonka kanssa ihminen voi viestiä tietoverkossa etukäteen määritellyistä aiheista. Chattibotti voi olla myös tietokoneohjelma ilman verkkoyhteyttä, mutta tällöin sen sisältöjen päivittäminen on hitaampaa ja vaikeampaa. Chattibottien historia ulottuu 1960-luvun puoliväliin, jolloin kokeellinen psykiatri Joseph Weizenbaum ohjelmoi kokeilumielessä ELIZA:n MIT Artificial Intelligence Laboratoryssa Bostonissa. Sen tavoitteena oli jäljitellä potilaan kanssa keskustelevaa ihmispsykiatria. Kokeilu onnistui erittäin hyvin, sillä Weizenbaumin sihteeri innostui juttelemaan ELIZAn kanssa. Eräänkin kerran sihteeri ei halunnut päästää Weizenbaumia työhuoneeseensa koska oli juttelemassa henkilökohtaisia chattibotin kanssa. ELIZA osoitti heti alkuun chattibottien intiimin luonteen ihmisen ja koneen välisessä vuorovaikutuksessa. Chattibotti ei perinteisessä mielessä ymmärrä chattien sisällöistä mitään, saati että sillä olisi jonkinlainen tietoisuus. Silti se voi imaista ihmisen helposti ja nopeasti hyvinkin syvällisiin pohdintoihin pitkäksi ajaksi. Jotkut ihmiset saattavat myös kertoa chattiboteille asioita, joita he eivät kertoisi toiselle ihmiselle, ainakaan reaaliaikaisessa vuorovaikutuksessa. Kokemuksen syvyyttä voidaan täydentää monin eri tavoin ihmisen ja koneen vuorovaikutus-suunnittelulla (HCI; Human-Computer Interaction). Botti voi esimerkiksi heti alkuun kysyä ihmisen (kutsuma)nimen ja käyttää nimeä aika ajoin kommenteissaan. Chattibotti voi olla neutraali asiakaspalvelu, mutta kokemuksellisuutta lisää botin persoonallisuus, kuten Yö-yhtyeen Olli-markkinointibotti, joka puhuu Porin murretta. Botti voi kertoa omia ‘kokemuksiaan’ kuten suosikkielokuvat ja vastaavasti kysyä niitä ihmiseltä. Chattibotit ovat yleistyneet räjähdysmäisesti aivan muutamana viime vuotena. Santra -hanketta valmisteltaessa ei oikeastaan ollut suomenkielisiä opetusalan chattibotteja vertailukohtina tai esikuvina vuonna 2016. Suomenkieliset botit olivat tuolloin pääasiassa yksittäisten ohjelmoijien kokeiluja, kuten Janne Hansenin Kalle Kotipsykiatri. Bottien teknisten alustojen tarjoaminen valmiina pilvipalveluina alkoi nopeasti yleistyä hankkeen aikana 2017-2018. Tämä tarkoittaa ettei botin kehittäjien tarvinnut enää välttämättä toteuttaa teknisesti bottia alusta loppuun itse vaan he pystyivät keskittymään chattibotin sisältöön. Vuonna 2019 chattibotin voi laittaa muun muassa omaan www-palveluun, facebook Messengeriin, Telegramiin, Slackiin tai omaksi


https://core.jannehansen.com/bots/kalle/


mobiilisovellukseksi - aivan sen mukaan mitä viestintäkanavaa ajatellut botinkäyttäjät käyttävät arjessaan. Teknologisen harppauksen taustalla oli liike-elämän nopea oivallus chattibottien hyödyllisyydestä netin asiakaspalvelussa: ne vastaavat väsymättä samoihin kysymyksiin, tarjoavat apuaan kellon ympäri ja kustannukset ovat murto-osa ihmistyövoimasta. Chattibotit ovat siis niin sanottu geneerinen teknologia eli sitä voi käyttää melkein millä tahansa yhteiskunnan osa-alueella ja hyvin monipuolisiin tarkoituksiin, tarpeisiin ja tavoitteisiin. Ensimmäinen luku esittelee chattibottien yleisimpiä käyttötapoja esimerkkeineen ja taustoittaa chattibottien laajempaa viitekehystä osana oppilaitosten digitalisaatiota. Toinen luku on suunnattu erityisesti oppilaitoksille ja se kuvaa yksityiskohtaisesti Santra -hankkeessa kehitettyjä chattibotteja osana etäoppilaitoksen arkea. Kolmas luku esittelee eri näkökulmia mitä kaikkea on hyvä huomioida toimivan ja tarpeellisen chattibotin suunnittelussa ja toteutuksessa. Luku käsittelee suositeltavia taitoja ja apuvälineitä sekä tarkastelee bottitekniikoita hieman tarkemmin hankkeen havaintojen pohjalta. Lisäksi sivutaan chattibotteihin liittyvää juridiikkaa.



Chattibottien perusidea - chattailusta prosesseihin Luku esittelee konkreettisesti chattibottien käyttötapoja niin julkisorganisaatioiden kuin kaupallisessa käytössä sekä teknisiä vaihtoehtoja. Lisäksi tarkastellaan chattibotteja mahdollisena osana oppilaitosten digitalisaatiota sekä yhtenä osaratkaisuna kansallisiin 2020-luvun haasteisiin, kuten jatkuva oppiminen ja työssäoppiminen.. Taustoitukseen tutustuminen ei ole välttämätöntä vaan omien bottien tekemisen voi aloittaa halutessaan välittömästi Landbot- alustan maksuttomalla versiolla. Varsinaisen chattibotin suunnittelussa kannattaa kuitenkin aloittaa tarvekartoituksella ja tätä kautta tutustua bottiteknologioihin ennen niiden valintaa. Chattibotit on mielletty 1960-luvulta alkaen ensisijaisesti virtuaalisiksi keskustelukumppaneiksi elämän eri osa-alueilla. Niitä on käytetty pitkään ensisijaisesti tutkimuksissa ja aktiivisen kehittäjäyhteisöjen kokeiluissa ihmisen ja koneen vuorovaikutuksesta (kuten Chatbots.org). Chattiboteille on esimerkiksi vuosittainen Loebner Prize -kilpailu. Siinä raati ihmisiä yrittää erottaa chattailevatko he ihmisen vai botin kanssa. Englanninkieliset chattibotit ovat jo pitkään onnistuneet erehdyttämään ihmisiä. Chattibottien yleinen suosio ja tunnettuus alkoi vasta aivan viime vuosina ja pitkälti yleisen teknologisen kehityksen myötä. Nykyään botteja voi tarjota suht’ helposti esimerkiksi osana www-sivua ja sosiaalisen median alustoille (kuten facebook ja Telegram), yhdistellä valmiita osasia kokonaisuudeksi, käyttää valmisalustoja kuten Landbot tai perinteisesti toteuttaa itse oma botti erilliseen chatti-ikkunaan. Chattibotteja on käytetty jonkin aikaa esimerkiksi suurten organisaatioiden tietohallinnan tukena ja apuna päivystämässä kellon ympäri. Ajatuksellisesti bottien läpimurto tapahtui kuitenkin nopeasti, kun oivallettiin että ne ovat itse asiassa vain vain käyttöliittymiä ja esitystapa hyvin monimuotoiselle tiedonhankinnalle, neuvonnalle, ohjaukselle, tiedontallennukselle, prosesseille ja taustajärjestelmille. Aivan kaikkea digitaalista toimintaa ei kannata pukea chattibotin muotoon, mutta niiden käyttömahdollisuudet ja toteutustavat ovat nykyään erittäin monipuoliset. Tämän hetken chattibottien tarjontaa yhdistääkin lähinnä enää se, että ihminen kirjoittaa tekstiä johon botti yrittää reagoida. Tämäkään ei tarkkaan ottaen pidä paikkaansa, sillä esimerkiksi Landbot -alusta bottien kanssa ihminen yleensä valitsee eri valmiista vastausvaihtoehdoista ja tekstin syöttäminen on satunnaista. Niin ikään esimerkiksi Discord-chatin bottien kanssa ei välttämättä juurikaan edes chattailla, mutta niillä voi esimerkiksi soittaa haluttua musiikkia tai katsoa videoita YouTube. Ilmiökentän rajaamista hankaloittaa edelleen, että monet chattibotit ‘oppivat’ tarjoamaansa tietosisältöä ihmisen tekemänä. Mutta markkinoilla on myös koneälyyn pohjautuvia chattibotteja. Ne ‘oppivat’ omatoimisesti chattailuista käyttäjien kanssa algoritmin avulla ja oppimisprosessia valvoo uusi ammattikunta bottikuiskaajat.



Applen Siri ja Google OK ovat esimerkkejä puhekäyttöisistä koneälyistä. Puhe käyttöliittymänä yleistyy jatkuvasti ja oletettavasti ajan myötä chattibottienkin kanssa ensisijaisesti puhutaan eikä kirjoiteta. Sirin ja Google OK:n tapauksissa on alettu käyttää myös ilmaisua tukiälystä, jolla viitataan laaja-alaisesti erilaisiin ihmisen sähköisiin sihteereihin, digitaalisiin avustajiin, digiassistentteihin etc. Tukiäly muodostaakin oivan ja avoimen evoluutio- ja teknologiapolun chattiboteista tekoälyyn. Chattibotteja voi hyvin karkeasti ajatella neuvonnan ja ohjauksen täydentäjänä kun taas tukiäly on henkilökohtaisempi ja oppii käyttäjästä itsestään. Tekoäly on sitten huomattavasti laajempi konsepti, jolle on kaavailtu myös jonkinasteista autonomisuutta suhteessa ihmiseen, kuten robottiautot. Chattibotteja voi ajatellakin helppona käyttöliittymänä ihmisen tuottamiin tietosisältöihin, datavirtoihin sekä prosesseihin.

Chattibottien yleisiä käyttötapoja Santra -hankkeessa kokeiltiin ja tutkittiin chattibottin mahdollisuuksia ensisijaisesti opinto-ohjauksessa, opetuksessa ja opiskelutaitojen oppimisessa. Johdantomaisesti tässä tarkastellaan ensin hieman laajemmin chattibottien yleisimpiä käyttötapoja. Erityisesti oppilaitoksille soveltuvia käyttötapoja esitellään luvussa 2: Hankkeessa kehitettyjä chattibotteja. Chattibotit ovat siis yksi tapa toteuttaa ihmisen ja koneen, tuotteen tai palvelun välistä vuorovaikutusta. Botteja voidaan käyttää esimerkiksi seuraaviin tarkoituksiin toimialasta riippumatta:

● Asiakaspalvelu ja neuvonta sekä (opinto)-ohjaus ● Oppimateriaalin monipuolinen rikastaminen ja personointi ● Tietojen tallentaminen (kuten oppimisen eteneminen, käyttäjän mieltymykset) ● Transaktiot eli tuotteiden ja palveluiden tilaus, varaus ja muutokset ● Markkinointiviestintä

Chattibottien hyötyinä on nähty muun muassa:

● Asiakaspalvelu 24/7 ja väsymätön vastaaminen rutiinikysymyksiin ● Ongelmanmäärittely ja ratkaisun tarjoaminen tai ohjaaminen eteenpäin ● Omatahtinen eteneminen verrattuna online-neuvontaan ● Kustannukset verrattuna ihmisneuvojiin

Neuvontaan ja asiakaspalveluun kohdistuu monessa organisaatiossa vuodesta toiseen samoja kysymyksiä, joiden osuus voi olla jopa suurin osa yhteydenotoista. Perusneuvontaan tarjotaan muun muassa www-sivujen usei-kysytyt-kysymykset (UKK) -osioita, oppaita netissä ja ohjeita, mutta ihmiset eivät joko löydä niitä tai ehdi etsiä.



Ihmisasiakaspalvelu-chatit ovat yleistyneet nopeasti puhelinpalvelun rinnalle, mutta ovat usein avoinna vain arkisin ja pidennettynä virka-aikana. Yksinkertainenkin chattibotti voi vähentää ihmisasiakaspalvelun kuormitusta merkittävästi ja vapauttaa työaikaa monimutkaisempien ongelmien ratkomiseen. Perusneuvonnan tueksi toteutettavassa botissa on hyvä huomioida kaksi seikkaa. Botin sanavaraston ei tarvitse olla laaja eikä kaikkien alojen asiantuntija, riittää että se ratkaisee yhdenkin ongelman yksiselitteisesti. Toisekseen, kun botti ei ymmärrä kysymystä tai ei osaa vastata, niin se ohjaa käyttäjän eteenpäin. Hyvänä esimerkkinä tällaisesta asiakaspalvelu-botista on If:in Emma, joka vastailee vakuutuskymymyksiin. Toinen käyttötapa on ongelman rajaaminen ja esivalinnat. Chattibotit oletettavasti yleistyvät kaikentyyppisessä ajanvarauksessa asiantuntijalle, kuten lääkäripalvelut. Tällöin botin tarkoituksena ei ole edes vastata ongelmaan vaan yrittää haarukoida ja rajata sitä. Esitiedoilla puhelinkeskus tai muu asiakaspalvelu näkee nopeammin minkätyyppiselle asiantuntijalle on tarvetta ja osaa ohjata eteenpäin. Esimerkkinä Keski-Suomen sairaanhoitopiirin (KSSHP) ja Lastenlääkäri-chat, jossa päivystää tohtori Kuura.

Kuva: Keski-Suomen sairaanhoitopiirin (KSSHP) tohtori Kuura -botin päivystys. Oppimateriaalien, oppaiden ja tukimateriaalien suhteen chattibottia voidaan käyttää monipuolisesti. Kuten luvussa 2 kuvataan, niin botti ei välttämättä sovellu kaikkiin tarpeisiin eikä sellaisenaan korvaa kaikkia mahdollisia oppisisältöjä. Botti kuitenkin sopii erityisen


https://www.if.fi/henkiloasiakkaat/asiakaspalvelu/verkkopalvelut/chatbot-emmahttps://ksshp.kuurahealth.com/


hyvin sisältökokonaisuuksiin, jossa käyttäjälle tarjotaan mahdollisuus edetä ja omaksua vapaamuotoisesti itseään kiinnostavia asioita. Esimerkkinä tällaisesta botista on Akavan Uraguru. Se tarjoaa laajan tietopaketin työuraansa aloittavalle ihmiselle. Tietojen tallentamista tekevät chattibotit ovat Suomessa vielä alkuvaiheessa. Periaatteessa tällainen botti oppii käyttäjän valinnoista ja mieltymyksistä ja ajan myötä oppii vastaamaan käyttäjän tarpeisiin nopeammin ja tehokkaammin. Vastaavaa tekniikkaa käytetään esimerkiksi monissa moobiileissa hyvinvointi- äpeissä, joilla seurataan ja asetetaan tavoitteita päivittäiselle liikunnalle tai painonhallinnalle.

Suomalainen Osaamisbotti.fi on esimerkki tällaisesta omakohtaisesta sparraajasta, mutta siitä ei ole julkista demoa. Botin tekijät kuitenkin esittelevät sitä jatkuvasti seminaareissa ja konferensseissa. Transaktiot eli tuotteiden ja palveluiden tilaus, varaus ja muutokset botin välityksellä ovat niin ikään vielä alkuvaiheessa Suomessa. Esimerkiksi Yhdysvalloissa lentolippujen käsittely botin kanssa on arkea. Näiden bottien lisäarvo on siinä, että tavalla tai toisella ne ovat esimerkiksi helpompia tai nopeampia kuin perinteinen itsepalvelu verkko-asioinnissa. Lisäksi bottiin voidaan kytkeä moninaisia lisäpalveluita, kuten määränpään sää, liikennetiedot, nähtävyydet, hotellivaraus yms. Jotta botti voidaan kytkeä esimerkiksi organisaation tilaus- tai varausjärjestelmään, niin käyttäjä on ensin tunnistettava luotettavasti. Transaktio-botit ovat yksi alue, jolle on ennakoitu nopeaa puheentunnistuksen yleistymistä. Markkinointiviestintä on ehkä nopeimmin kasvava chattibottien käyttötapa asiakasneuvonnan rinnalla. Jälkimmäistä voidaan tehdä anonyymeille käyttäjille. Bottimarkkinointiviestinnässä keskeinen tavoite on on kerätä ns. liidejä (leads) eli saada käyttäjiltä yhteystietoja ja kiinnostuksen kohteita myöhempää yhteydenottoa varten. Esimerkiksi puhelinmyyntiin verrattuna chattibotti tarjoaa rauhallisesti etenevän ja omatahtisen tutustumisen kiinnostavaan tuotteeseen tai palveluun. Esimerkkinä sähkösopimuksia myyvä Lumme Energian sähköttäjä Viksu. Chattibotit ovat löytäneet tiensä nopeasti ja erityisesti kuluttaja- mutta myös julkishallinnon asiointiin. Yksi syy tähän ovat henkilöstökustannusten vähentyminen. Ne ovat vain murto-osa ihmisasiakaspalveluun verrattuna. Monien chattibottien tarkoitus ei kuitenkin ainakaan vielä ole korvata ihmistyövoimaa ja avustaa ja täydentää ihmisneuvontaa. Tällä hetkellä chattibotit toimivat parhaiten osana organisaation muuta asiakaspalvelua, neuvontaa ja markkinointiviestintää, kunhan niiden rooli ja kytkökset muuhun toimintaan on mietitty. Ei kuitenkaan ole mahdotonta, että tekoälyn kehittymisen myötä ihmisneuvojat


https://landbot.io/u/H-98095-A14XJAUF3HHM7PHN/index.htmlhttps://osaamisbotti.fi/https://viksu.lumme-energia.fi/


alkavatkin ohjata kysyjiä chattibottien ääreen tai käyttävät niitä itse vastatessaan asiakkaiden kysymyksiin.

Santra -hankkeen yleinen viitekehys kansallisessa digitalisaatiossa Kun Otavia aloitti chattibotti -hankkeensa 2017, niin opetusalan suomenkielisiä chattibotteja ei juurikaan ollut kokeiltavissa avoimessa internetissä. Kehitteillä tuolloin oli muun muassa Osaamisbotti.fi. Erityisesti hankkeen alkuvaiheessa etsimme vastauksia kysymyksiin “mitä kaikkea chattiboteilla voi tehdä?” ja “millaisiin kehityssuuntiin chattibotti liittyy?”. Aluksi vastauksissa oli käytettävä ulkomaisia esimerkkejä ja visiointeja, mutta suomenkieliset chattibotit tosiaan alkoivat yleistyä nopeasti 2018 ja kysymyksiin oli yhä helpompi vastata. Tässä luvussa esitetään tiiviisti millä tavalla chattibotit asemoituvat suhteessa opetusalan ja -teknologian kehityssuuntiin Suomessa. Jakso ei ole välttämätön chattibottien suunnitteluosaamisen kannalta, mutta tavoitteena on nostaa esiin erilaisia kansallisia linjauksia ja suosituksia, joihin voi esimerkiksi kehystää omia kehityshankkeita. Jakson pohdinnat eivät ole Otavian näkemyksiä vaan ne on koottu tähän chattibottien kehittäjäverkoston ja muiden asiantuntijoiden keskusteluista. On hyvä huomata, että monia asioita voidaan luonnollisesti toteuttaa edelleen ja vastaisuudessa monilla muillakin tavoilla kuin nimenomaan chattiboteilla. Toisaalta mitä tulee helppokäyttöisyyteen, tiedon löydettävyyteen ja navigointiin tai skaalautuvuuteen eri päätelaitteille, niin chattibotit ovat varteenotettava vaihtoehto monille muille omatoimisille tiedonhankinnan ja avustamisen tavoille. Esimerkiksi Landbot markkinoi itseään “keskustelevana verkkopalveluna” (conversional web site). Ajatuksena on, että verkkopalvelujen laajan tietokokonaisuuden ja valikoiden sijaan käyttäjä löytäisi etsimänsä totuttua nopeammin chattailemalla botin kanssa. Esimerkiksi Akavan Uragurun avulla taas voi paneutua laajasti työelämäkysymyksiin. Perinteisiä verkkopalveluja koluamalla Uragurun vastauksia olisi huomattavasti työläämpää löytää, navigoida ja hahmottaa. Jos chattibotit vaikuttavat irralliselta teknologialta, niin ne kuitenkin voidaan kehystää varsin luontevasti moniin kansallisiin opetusalan linjanvetoihin. Viimeisen vuoden aikana Suomessa on työskennelleet muun muassa seuraavat kansalliset opetusalan kehityssuuntia luotaavat työryhmät:

● AuroraAI -kansalaisten tekoäly (VM) ● OEF eli Osaamisen ennakointifoorumin tuloksia (OKM ja OPH) ● Jatkuvan oppimisen uudistuksen väliraportti (OKM) ● Tietopoliittinen selonteko (VM)

Esimerkiksi Kansallisen tekoälyohjelma AuroraAI:n tavoitteena on “toteuttaa ihmislähtöinen toimintamalli, jossa tekoäly auttaa kansalaisia ja yrityksiä hyödyntämään palveluita



oikea-aikaisesti ja eettisesti kestävällä tavalla. Viranomaisten toiminta järjestetään tukemaan ihmisten elämäntapahtumia ja yritysten liiketoimintatapahtumia, jolloin mahdollistetaan useiden palveluntuottajien palveluista koostuvat saumattomat, sujuvat ja vaikuttavat palvelupolut. Ihmiset saavat uudenlaisen tavan huolehtia omasta kokonaisvaltaisesta hyvinvoinnistaan ja samalla palveluntarjoajille luodaan kyvykkyys muodostaa asiakaslähtöisiä ja dynaamisia palveluketjuja yhteistyössä muiden toimijoiden kanssa ja johtaa toimintaansa ajantasaiseen tietoon perustuen.” (VM 2019).

Monia AuroraAi.n elementtejä voisi toteuttaa chattiboteillakin käyttäjän näkökulmasta ilman varsinaista tekoälyä. toki esimerkiksi nettipalveluiden taustajärjestelmät sekä informaationvaihto palveluiden ja toimijoiden välillä vaatisivat samat investoinnit kuin tekoälyjen palveluverkko. Luonnollisesti ihminen saisi monipuolisempaa palvelua tekoälyiltä kuin boteilta, mutta chattibottien avulla liikkeellelähtö voisi olla nopeampaa ja eteneminen teknologisesti kevyempää. Chattibotin ja koneälyn suhdetta voikin luonnehtia siten, että edellinen on jälkimmäisen esiaste. Chattibotteja voidaan ajatella organisaation digitalisaation tiekartan alkupistettä, jossa päätepisteenä on organisaation monipuolinen koneäly. Chattibottien kehittämisen aikana nousee esiin monia samoja asioita kuin varsinaisen koneälyn kehittämisessä, kuten tietosuoja, datan automatisointi, kytkentä tietokantoihin ja taustajärjestelmiin etc. Isoin ero chattibotin ja koneälyn välillä on edellämainitusti, että chattibotit oppivat vain kun ihmiset analysoivat chattilokeja ja kehittävät bottia sen pohjalta. Koneälyn suhteen analysointi voidaan automatisoida. Osaamisen ennakointifoorumi on Opetus- ja kulttuuriministeriön sekä Opetushallituksen yhteinen ennakoinnin asiantuntijaelin (OKM, OPH 2019). Se on ennakoinut ja kartoittanut useita vuosia ja kattavasti yhteiskunnan eri osa-alueilla sekä suomalaisten tarvitsemia työelämätaitoja että kansalaisten niin sanottuja metataitoja (kompetensseja). Opetus- ja kulttuuriministeriön jatkuvan oppimisen työryhmän väliraportti (OKM 2019) käsittelee samaa teemaa: miten ja millä taidoilla suomalaiset ja Suomi selviytyvät digitalisalisoituvassa työeelämässä 2020-luvulla? Myös tuore hallitus tekee linjauksia teemasta. Chattibotit ei ole luonnollisestikaan kokonaisratkaisu näin massiiviseen kansalliseen ponnistukseen, mutta osaltaan ne voisivat avustaa monin tavoin. Niitä on esimerkiksi suht’ nopeaa ja edullista toteuttaa hyvinkin spesifeille käyttäjäryhmille, omatahtinen eteneminen mahdollistaa täydennyskoulutusta työn lomassa ja valmiita opiskelurunkoja voidaan soveltaa eri ammattialueille. Lisäksi niitä voidaan käyttää yksilön koulutustarpeiden kartoittajana ja sparraajana. Ylläkuvattuja toimia ja linjauksia täydentää Valtiovarainministeriön (2019b) Tietopoliittinen selonteko. Sen teemoina ovat muun muassa “tietopolitiikan määrittäminen, tekoälyn hyödyntäminen laajasti, tekoälyn osaamistarpeet sekä alusta- ja datatalous. Selontekoon sisällytettävät toimet koskevat esimerkiksi tiedon keräämistä, yhdistämistä, avaamista ja säilyttämistä sekä tietoturvallisuutta ja tietosuojaa. Selonteossa selvitettäviin toimiin



lukeutuvat myös eettiset kysymykset, osaamisen varmistaminen ja sääntelykysymykset sekä EU- ja kansainvälinen vaikuttaminen”. Uusien innovaatioiden käyttöönoton myötä syntyy usein myös harmaa alue, jota ei ole ollut etukäteen huomioitu lainsäädännössä. Tuoreina esimerkkeinä vaikkapa AirBnB -kodinvuokraus elinkeinotoimintana ja majoitusalan markkinahäiriköinti tai facebook-skandaalit käyttäjien datankeruuss ja käytössä. Tietopoliittinen selonteko antaa hyvät puitteet ja reunaehdot niin chattibottien kuin koneälyjen kehittämiseen jo varhaisessa vaiheessa. Opetusteknologian näkökulmasta chattibotit nivoutuvatkin moniin oppilaitosten digitalisaation mahdollistamiin osa-alueisiin. Perinteinen chatti-ikkuna -botti muistuttaa tiedonhaultaan esimerkiksi googlausta tai Wikipediaa. Landbot-tyyppiset chattibotit lähestyvät hypermediaa, vuorovaikutteista kerrontaa ja niissä on usein pelillisiä ominaisuuksia. Oppilaitoksessa chattibotti voidaan myös kytkeä osaksi oppilaitoksen oppimisanalytiikkaa ja opiskelijoiden kurssisuorituksia. Esimerkiksi Osaamisbotti.fi sparrailee opiskelijaa hänen taidoistaan ja kokoaa CV:ta opiskelijaa ja ihmissparraajaa varten. Chattibotilla ei välttämättä tarvitse olla persoonallisuutta tai identiteettiä, mutta sen on havaittu parantavan käyttökokemusta monin tavoin. Kun ihmiset puhuvat chattiboteista niin niihin on ylipäänsä huomattavasti helpompi viitata. Ihminen-kone -vuorovaikutuksessa on tutkittu esimerkiksi animointia eli elollistamista. Yksi tunnetuimmista esimerkeistä on tamagotchi-virtuaalilemmikit, joiden hoitamisessa ihmiset kokevat aitoa empatiaa ja huolta ja niiden kuollessa surua. Ihmiset kiintyvät jopa Broomba robotti-imureihin, antavat niille lempinimen ja pukevat hattuihin. Chattibotin identiteetti ja persoonallisuus syventävät käyttäjäkokemusta. Ne voivat lisätä luottamusta botinkäyttöön ja ihmiset voivat kertoa niille asioita, joita eivät välttämättä kertoisi toisille ihmisille. Joilla kuilla opiskelijoilla voi olla myös matalampi kynnys ottaa selvää opiskeluasioista kuin kysyä ihmisohjaajilta. Lisäksi monet koneälyt toimivat jo arkisesti taustalla eri verkkopalveluissa, ilman että ihmiset tietävät tai ymmärtävät asioivansa koneälyn kanssa. Esimerkkinä vaikkapa Spotifyn musiikki- tai Netflixin elokuvasuositukset perustuvat algoritmeihin. Chattibotit ovat matala kynnys koneälyn tuomisessa näkyväksi ja aktiivisekti toimijaksi vaikkakaan ei subjektiksi. Chattibotin kanssa ihminen ymmärtää että hän on vuorovaikutuksessa digitaalisen avustajan kanssa. Tämä voi olla voimaannuttava kokemus ja tuoda hallittavuuden - ei hallitsemisen - kokemusta alati digitoituvassa arkiympäristössä.

Kehityssuuntia ja mahdollisuuksia Hankkeen aikana ja suomenkielisten chattibottien yleistyessä alkoi hahmottua allaoleva ‘tiekartta’ chattibottien mahdollisesta evoluutiosta. Kaavion keskellä esitetään tällä hetkellä bottien ylempiä käyttötapoja teknisine toteutuksineen.



Vasemmalla reunalla on esimerkiksi AuroraAI -hankkeen viitoittama reitti henkilökohtaisiin digiapureihin, jotka hoitavat keskenään käytännön asioita - toki ihmisten valtuuttamina. Tällaisia tilanteita ovat esimerkiksi yhteishaut, pääsykoekriteerit, hyväksiluvut, oppilaitoksen tai koulutusohjelman vaihtaminen, opiskelijaetuudet, Kela-asiat jne. Botit voivat erikoistua ja hajautetusti etsiä tarvitsemansa tiedon joukolta muita botteja. Esimerkiksi robotiikassa hyödynnetään jo tällaista parviälyä.

Kaavio: Chattibottien eri teknologioiden soveltuvuus eri tarkoituksiin ja kehityssuuntia. Oikealla laidalla kuvataan chattibottien henkilökohtaistumista kohti opintojen arkiapulaista. Jo nyt käytössämme on älykännyköissä joukko päivittäisiä apulaisia, mutta niitä ei hahmoteta kokonaisuutena. Älykänny mittaa askelia ja kerrosmääriä, auttaa navigoinnissa, kertoo sään, tarjoaa muistilistan hoidettaville asioille jne. Opintoapulaisella voisi esimerkiksi kirjata itselleen helposti muistutuksia ja tehdä muistiinpanoja. Se voisi suodattaa etukäteen valintoja toisin kuin geneerinen googlaus, avustaa ruokavaliossa tai taukojumpassa. Viime kädessä chattibotti voisi olla osa adaptiivista oppimisympäristöä, joka skaalautuu ja personoituu automaattisesti opiskelijan taitotason, tavoitteiden ja etenemistahdin mukaan.



Chattibotin tekniikka tarpeiden mukaan Chattibotteja on nykyään tarjolla hyvin monipuolisesti joko valmiina pilvipalveluina tai itse tehtynä alusta loppuun. Tarjonnan kirjo on niin laaja, että se voi synnyttää valinnanvaikeuttakin. Helpoin tapa päästä alkuun on ottaa käyttöön esimerkiksi Landbot -alusta ja tarjota bottia oman www-palvelun kautta. Tällöin voidaan kerätä kokemuksia niin botin käsikirjoituksen suunnittelusta kuin käytännön toteutuksesta ja käyttäjäpalautteesta. Niin ikään aivan aluksi kannattaa kokeilla erityyppisiä botteja ja saada tuntumaa mitä kaikkea niiden avulla on toteutettu. Jaksossa esitetään joitain näkökulmia ja yleisiä suuntaviivoja chattibotin teknisen toteutuksen ja valinnan osalta. Lähestymistapa on oppilaitoksen, mutta allaolevan taulukon avulla myös muut organisaatiot voivat haarukoida itselleen sopivaa tekniikkaa. chattibottien tekniikoihin palataan hieman tarkemmin jaksossa Chattibottien tekninen evoluutio Santra -hankkeessa. Kuten muussakin konsepti- ja käytettävyyssuunnittelussa ja palvelumuotoilussa, valintojen keskeinen lähtökohta on vastaaminen sekä käyttäjien että palvelun tai tuotteen tarjoajan tarpeisiin. Tällä hetkellä yleisin tapa on tarjota botti chatti-ikkunassa osana organisaation www-palvelua. Jos käyttäjät kuitenkin tavoittaa paremmin esimerkiksi facebookin kautta, on mielekästä toteuttaa botti facebook Messengerissä. Niin ikään jos käyttäjät suosivat chatti-appeja, kuten WhatsApp ja Telegram, on luontevaa tarjota bottia niissä. Oheiseen taulukkoon on koottu joukko yleisimpiä chattibotin käyttötapoja opetuksessa, ohjauksessa ja opiskelutaitojen kehittämisessä. Sen äärelle kannattaa palata chattibottien käytännön kokeilemisen jälkeen, niin listatut asiat hahmottuvat paremmin. Tai, listausta voi käyttää apuvälineenä kokeiltaessa erityyppisiä chattibotteja.

Tarve ja toiminto WWW chat Landbot Telegram, Messenger

1) Botin löytäminen netistä

Osana www-palvelua Osana www-palvelua Liityttävä kanavaan

2) Halutun täsmä- informaation löytäminen

Nopeaa Hidasta kliksuttelua, hiearkkinen tietorakenne

Nopeaa

3) Uuden informaation omaksuminen

Vähän informaatiota kerrallaan

Laajoja kokonaisuuksia Vähän informaatiota kerrallaan

4) Omaksutun tiedon testaus, kokeet, tehtävät

Monipuolisesti Monipuolisesti Vaihtelee, riippuu alustasta



5) Integraatio dataan, kuten tietokannat

Ohjelmoitavissa (APIt) Google Sheet, Zapier Vaihtelee, API

6) Tuetut tiedostomuodot Www-linkit, kuva, video Www-linkit, kuva, video Www-linkit, kuva, video

7) Oppimateriaalit ja muu sisällöntuotanto

Hidasta, dialogiin on skriptattava rakenteita

Erittäin nopeaa kunhan on tehty alustava käsikirjoitus

Hidasta, dialogiin on skriptattava rakenteita

8) Valinnanvapaus Avoin eteneminen, personoitavissa

Ennaltamääritellyt vaihtoehdot, hieman personoitavissa

Avoin eteneminen, riippuu alustasta

Kaavio: Erityyppisiä chattibotteja käyttötarkoitusten ja käyttäjätarpeiden näkökulmasta. Tiivistettynä perinteisen chatti-ikkunabotin ja Landbot-valmisalustan eroina ovat, että edellinen erittäin nopea täsmätiedon löytämiseen kun taas Landbot tukee hypermediamaista, valmista ja etukäteen ohjattua etenemistä laajoissa sisältökokonaisuuksissa. Chatti-ikkunabotilla voi olla hyvin laaja sanavarasto ja sen kanssa voi chattailla hieman wikipediamaisesti surffaillen. Landbotissa täsmätiedon etsintä on kömpelöä puumaisen etenemisen ja valintavaihtoehtojen kliksuttelun myötä.

Kuva: Ohessa erityyppisiä käyttöliittymiä ja botin toteutuskanavia vasemmalta oikealle: koko www-sivua hyödyntävä Landbot painikkeineen, tekstipohjainen chatti-ikkuna osana www-sivua ja äänestys Telegram -chattiäppissä. Chattibotin tekniikan valinnassa on hyvä huomioita kolme pääelementtiä. Näitä elementtejä esitellään tarkemmin jaksossa Chattibottien tekninen evoluutio Santra -hankkeessa.



● Käyttöliittymä eli käyttäjälle näkyvä osa ● Botin sana- ja lausevaraston hallinta ja muokkaus ● Käyttöliittymän ja sanavaraston välinen yhteys, botin ‘aivot’



Hankkeessa kehitettyjä chattibotteja Hankkeen valmistelu alkoi pitkäkestoisella taustoituksella, kuten englanninkielisten chattibottien testaaminen, alan kirjallisuus, ulkomaisiin kehittäjäversioihin tutustuminen sekä oman chattibotin teknologiademon toteutus syksyllä 2015 (kts. jakso Chattibottien tekninen evoluutio Santra -hankkeessa). Näiden tuottamien havaintojen pohjalta rohkaistuttiin tekemään hankehakemus keväällä 2016, vaikka eksastisti mitattavat hyödyt eivät olleet tarkkaan tiedossa. Aiemmin karttuneen kokemuksen myötä pystyttiin kuitenkin olettamaan, että chattibotit voisivat auttaa ainakin verkko-ohjaajien rutiinikysymyksiin vastaamisessa sekä erilaisten oppimistehtävien generoinnissa ja täydentämisessä ihmisvoimin tuotettavien oppimateriaalien rinnalla. Vastaavasti tunnistettiin varsin varhain, että suomenkieli voi olla, jos ei ongelma, niin ainakin merkittävästi hidastava piirre chattibottien kehittämiselle. Syy on yksinkertainen. Esimerkiksi englanninkielessä ei ole sijamuotoja vaan botit on helppo skriptata tunnistamaan yksittäisiä sanoja, sanojen yhdistelmiä ja jopa vakiintuneita lauseita. Suomenkielen sana “opiskelu” hahmottanee asiaa. Esimerkiksi seuraavat ihmisen kirjoittamat lauseet voivat tarkoittaa samaa asiaa: “opiskelu Nettilukiossa”, Nettilukion opiskelu”, “haluan opiskella Nettilukiossa”, “kerro opiskelusta Nettilukiosta”, “opiskelu”, “haluan opiskella”. Edelläkuvattuun yksinkertaiseen tarpeisiin voitaisiin yrittää vastata nappaamalla ihmisen ilmaisu “Nettilukio”, mutta Otavia tarjoaa sen rinnalla monia muitakin opiskeluvaihtoehtoja. Lisäksi etälukiosta kiinnostuneet haluavat pelkän esittelyn sijaan tietää yksistään Nettilukiosta paljon muutakin, kuten hinta, hakeminen opiskelijaksi, kurssitarjonta, verkko-oppimisympäristö jne. Englanninkieliset chattibotit voivat jutella pitkiäkin keskusteluja, mutta suomenkieliset botit edellyttävät käsityötä sekä botin sana- ja lausevaraston jatkuvaa kehittämistä aitojen käyttäjien chattiloken myötä. Kun chattibotteja alettiin kollektiivisesti suunnitella, niin todettiin että boteilla on hyvä olla nimet, jotta niistä keskusteleminen olisi helpompaa. Itse hankkeen nimi viittaa 1900-luvun alkuun ja sentraalisantroihin eli puhelinkeskusten välittäjiin. Alkuperäisenä ajatuksena oli chattibotti, joka yhdistää oikeaan paikkaan ja halutun informaation tai ihmisen äärelle. Chattibottien eri käyttötapojen kokeilulista oli kuitenkin ehtinyt aika pitkäksi, yksi smaanniminen botti ei helpottaisi niiden erottamista toisistaan. Toisaalta chattibottien ei koettu olevan erityisesti feminiinejä. Luonteva ratkaisu nimeämislogiikalle löytyi Nettilukion omasta Muikku -verkko-oppimisympäristöstä. Näin syntyi opinto-ohjaukseen keskittyvä Mutu, biologiabotti Törö, opiskelutaitoja sparraava Tokko etc. Bottien käytännön kehittäminen päätettiin aloittaa ketterän kehityksen ja kokeilukulttuurin hengessä. Jälkimmäinen termi on tullut tutuksi oppilaitoksille viimeistään edellisestä hallitusohjelmasta 2015-2019. Kokeilukulttuurista on oletettavasti yhtä monta tulkintaa kuin



vaikkapa ilmiökurssien toteutuksesta, tämän hankkeen puitteissa kts. jakso Kokeilukulttuuri ja syklinen kehittäminen. Chattibottien käyttötapoja lähdettiin siis kokeilemaan matalalla kynnyksellä ja mahdollisimman monipuolisesti erilaisissa käyttötilanteissa. Näitä olivat muun muassa:

● Verkko-ohjauksen rutiinikysymyksiin vastaaminen ● Opiskelijaksi aikovan rutiinikysymyksiin vastaaminen ● Harjoitustehtävien generointi ● Hopsauksen valmistelu ● Kurssin lähtötasotesti ● Nettilukiolaisten itsensä ideoimat botit ● Kurssien tarpeista syntyvät botit ● Kurssien markkinointi omille opiskelijoille ● Ohjeiden ja oppaiden omatoiminen ja -tahtinen omaksuminen

Näistä lähtökohdista syntyi seuraava kokonaisuus. Erityyppisiä botteja tehtiin runsaasti, jotkut pääsivät opiskelijoilla aitoon käyttöön hankkeen aikana, osa jäi oletetun työmäärän vuoksi idea-asteelle ja jatkokehitykseen, osasta tehtiin suunnitelma ja käsikirjoitus myöhempää toteutusta varten ja osasta konseptidemo, jota voitiin demota Otavian ulkopuolellakin.



Kaavio: Hankkeessa kehitetyt chattibotit teemoineen ja tilanne hankkeen päättyessä. Ylläoleva taulukko on tarkoitettu vain kokonaisuuden hahmottamiseksi ja botteja esitellään yksityiskohtaisesti. Yleisesti ottaen ylläolevia kehitysvaiheita voi kuvata seuraavasti. Idea: muutaman lauseen kuvaus botista, ideapajan liimalaput, piirros yms. missä kuvataan kenelle botti on tarkoitettu ja mihin tarpeeseen se vastaisi Käsikirjoitus: Teksti- tai piirrosmuotoinen suunnitelma, joka sisältää enemmän tai vähemmän valmiin dialogin ja sen eri etenemistavat ihmisen ja botin välillä. Konseptidemo: Teknisesti toimiva botti, joka havainnollistaa ideaa ja käsikirjoitusta. Konseptidemossa voi esimerkiksi olla keskustelupolkkujen alkupää tai se voi laskea suuntaa-antavasti opiskelijan oletetun valmistumisajan hänen antamiensa arvioiden perusteella (kuten keskimääräinen suoritustahti tai opiskelun viikkotuntien määrä). Keskeistä konseptidemossa on, että käyttäjä voi kokeilla omatoimisesti tai ohjatusti keskeisimpiä ominaisuuksia ja niiden toimivuutta, vaikka kokonaisuus olisi vielä keskeneräinen. Testaus: Botit jotka ovat testattu opiskelijoilla tai muilla varsinaisilla käyttäjillä. Opiskelijat käyttäneet: Botit jotka ovat olleet nettilukiolaisilla aidossa käytössä opintojen aikana. Hankkeen yksi sivutavoite oli opastaa muitakin oppilaitoksia tekemään omia botteja ja osa tämän sarakkeen (markkinointi)boteista oli käytössä opetusalan ammattilaisten koulutuskäytössä, kuten ITK19-konferenssi.

Opinto-ohjaus Otaviassa oli kehitetty useita vuosia aiemmin konsepti ja kaavio nettilukiolaisten opinto-ohjauksen alkuvaiheen avustamiseen. Tavoitteena oli, että jonkinlainen digitaalinen apulainen “HOPS-Wizard” avustaisi aloittelevaa opiskelijaa pohtimaan henkilökohtaista opintosuunnitelmaansa. HOPS-Wizardin avulla opiskelija miettisi etukäteen muun muassa seuraavia aiheita:

● Paljonko etäopiskeluun olisi käyttää tunteja päivittäin / viikottain ? ● Onko opiskelijalla aiempia ja / tai hyväksiluettavia opintoja ? ● Millaisia ainevalintoja nettilukiolainen mahdollisesti tekisi, kuten pitkä vai lyhyt

matematiikka ? ● Millaisia käytännön tavoitteita sekä unelmia ja toiveita opiskelijalla on ?

Chattibotin avulla olisi mahdollista saada seuraavia hyötyjä ennen nettilukiolaisen ja verkko-ohjaajan välisiä HOPS-suunnittelutapaamisia:

● Opiskelija miettii ajankäyttöön ja tätä kautta sitoutumistaan opintoihinsa ● Opiskelija kirjaa ylös aiemmat opintonsa ja haluaakko hyväksilukuja ● Etukäteen kerätyllä aineistolla ohjaaja pystyy valmistautumaan tapaamisiin



● HOPSauksen nopeampi liikkeellelähtö parantaa sekä opiskelijan että ohjaajan

ajankäyttöä Toki edelläkuvatuille osa-alueille osa-alueille oli olemassa käytännöt. Chattibotti vaikutti kuitenkin vastaavan ongelmaan koko prosessin harmonisoinnista ja se voisi tallentaa yhteen chattilokiin kaikki opiskelijan pohdinnat ja taustatiedot. Landbot -alusta tuntui sopivan erittäin hyvin toteutusalustaksi ja chatti-ikkunabottia paremmin, koska opiskelija pääsisi hahmottamaan paremmin kokonaisuuden eikä chatti-istunto esimerkiksi katkeaisi taukojen vuoksi.

Kaavio: Mutu Hopsausapurin esiversio HOPS Wizard. Annukka Manninen & työryhmä. Mutu Hopsausapurin suunnittelu ja toteutus eteni nopeasti, koska varhainen HOPS Wizard -konsepti sisälsi oikeastaan valmiin botti-käsikirjoituksen rungon ja etenemisrakenteen. Botti ‘lihallistettiin’ kirjoittamalla sille tilapäinen dialogi, jotta siitä päästäisiin keskustelemaan varhaisesssa vaiheessa ohjaajien että netitlukiolaisten kanssa. Landbot mahdollisti nopean iteroinnin ja muutokset osittain jo yhteissuunnittelujen ja tapaamisten aikana.



Kuva: Mutu Hopsausapuri kysyy opiskelijalta nimimerkkiä, jotta anonymisoidun käyttäjän vastaukset osattaisiin myöhemmin kohdentaa oikeaan opiskelijaan. Hopsausapuri oli Otavian ensimmäinen laaja chattibotilla toteutettu kokonaisuus. Sen kehittämisessä opittiin paljon ja myös soveltamaan aiemmin osattua muun muassa pelillistämisestä:

● Laajat kokonaisuudet kannattaa jakaa osioihin ja tarjota niihin suora pääsy ● Osakokonaisuuksiakin on hyvä rytmittää ja suositella taukoja ● Anonymisoitu käyttö on kyettävä yhdistämään opiskelijaan ● ihmiset voivat kiinnittää huomiota pieniinkin kielellisiin seikkoihin ja muotoiluihin

Landbotin helppous on tuotu esiin tässäkin raportissa. Kääntöpuolena Landbot ei tätä kirjoitettaessa vielä taivu kovin hyvin erilaisiin taustaprosesseihin, kuten bottien hallinnointi, kytkentä organisaation taustajärjestelmiin tai chattilokien managerointi. Koska Otavian chattibottien käyttö haluttiin anonymisoida niin lähtökohtaisesti hankkeessa kehitettävien bottien käyttäjiä ei tunnistettaisi. Toisaalta Mutu Hopsausapurin ja opiskelijan tekemät valinnat olisi saatava ohjaajan tietoon hyötyjen lisäämiseksi. Hopsausapurin osalta päädyttiin ratkaisuun, jossa joko opiskelija valitsee itselleen nimimerkin tai ohjaaja häneen puolestaan ja opiskelija syöttää nimimerkin botille (kts. kuva yllä). Landbot antaa sähköposti-ilmoituksen kun joku on käyttänyt Hopsausapuria. Opiskelijan chattiloki tallennetaan CSV-tiedostona josta se siirretään Otavian Google Driveen taulukko-ohjelmaan. Dokumenttiin on pääsy vain verkko-ohjaajilla ja bottien



ylläpidolla. Ohjaaja sitten katsoo taulukosta ao. nimimerkin ja opiskelijan vastaukset. Tältä osin prosessissa on vielä kehitettävää. Landbot voisi lähettää pelkästään vastaukset - ei koko chattilokia vastausvaihtoehtoineen - suoraan haluttuun sähköposti-osoitteeseen.

Kuva: Mutu Hopsausapurin rakenne ja chattipolut Landbotin kehitysympäristössä. Hopsausapuria, kuten muitakin botteja, kehitettiin kokeilukulttuurin hengessä. Tämä tarkoittaa myös sitä, että nopeiden muutosten ja yksittäisten asioiden kokeilujen myötä botin käsikirjoitus ja chattailupolut alkoivat polveilla raskaasti hahmotettaviksi, vaikka Landbotin käyttöliittymä on sinänsä varsin visuaalinen. Lopulta Hopsausapuri tehtiin uusiksi puhtaalta pöydältä. Ennen Santra -hanketta Otavia oli osatoteuttajana Poluttamo -konsortiohankkessa. Suomen eOppimiskeskuksen koordinoimassa konsortiossa kehitettiin muun muassa oppimisanalytiikkaa ja datavisualisointeja henkilökohtaisen oppimispolun tukeemisen apuvälineiksi. Poluttamossa Otavia muun muassa siirtyi Word-pohjaisesta HOPS-suunnitelmasta www-lomakkeena täytettävään HOPS:iin. Etuina tässä oli muun muassa Word-tiedostoversioiden poistuminen ja sähköpostin lähettely opiskelijan ja ohjaajan välillä sekä ajantasaisesti päivitettävä HOPS opiskelijan ja ohjaajan yhteisenä näkymänä. Uudesta HOPS-lomakkeesta ja Mutu -botista syntyi ajatus josko botti voisi avustaa opiskelijaa erilaisissa prosessissa. Inspiraatiota tuki Osaamisbotti.fi, joka on ensisijaisesti käyttöliittymä ja osa opiskelijan osaamiskartoituksen ja ihmissparraajan prosessia. Chattibotteja ideoitiin nopeasti esimerkiksi Kela-hakemusten ja veroilmoituksen täyttämiseen. ne avustaisivat kohta kohdalta, voisivat suorittaa esimerkkilaskelmia ja


https://poluttamo.fi/


viittaisivat tarvittaviin taustamateriaaleihin netissä. Ajatus lomakeapurista otettiin yhdeksi jatkokehityskohteeksi. Opiskelijoiden testausryhmässä opiskelijoilta itseltään syntyi idea Yo-krjoitusbotiksi. Sen tehtävä on orientoida ja sparrata opiskelijaa yo-kirjoituksiin muun muassa seuraavissa:

● Abistatus eli ilmoittautumisoikeus ● Osallistumisoikeus ● YO-tutkinnon rakenne ● Käytännön järjestelyt

Landbotin todettiin sopivan tällaiseen omatoimiseen orientoitumiseen ja tiedonhankintaan erittäin hyvin. Nettilukio (2019) on julkaissut pitkään Abiopasta, joka opastaa laajasti yo-kirjoituksiin valmistautumista. Kun kokeilimme toteuttaa Abiopasta Landbotilla, niin vastaan tuli nopeasti hitaus ja kömpelyys Landbotin kaltaisessa valmiissa dialogi- ja klikkailurakenteessa. Jos opiskelija haluaisi esimerkiksi tietää vain yo-kirjoitusten päivämäärän tai sijainnin, niin hän joutuisi klikkailemaan päästäkseen haluamaansa yksityiskohtaan. Landbotissa taas oppaan tai kirjan kaltaiset sisältökokonaisuudet on ensin jaettava lukujen teemoihin, joista päästään alaotsikko-tasolle ja vasta niiden myötä haluttuihin teemoihin. Abiopas-kokeilu olikin yksi esimerkki siitä, että chatti-ikkuna -botti sopii paremmin täsmätiedonhakuun ja vapaamuotoiseen etsintään.

Opetus Opetuksen osalta hankkeen tavoitteena ei ollut kokeilla olemassaolevien oppimateriaalien korvaamista tai muuntamista chattibottien muotoon. Sen sijaan etsittiin tapoja sekä rikastaa oppimiskokemusta että kehittää uudentyyppisiä lähestymistapoja, miten botit voisivat tukea opetusta. Opetuskokeiluissa päädyttiin yksittäisiin opettajiin ja opettajien vetämiin kursseihin. Otavian Nettilukio tarjoaa runsaasti niin sanottuja non-stop-kursseja eli verkkokursseja, joita opiskelijat suorittavat itsenäisesti ja omaan tahtiin. Kehittämistyön kannalta haluttiin kuitenkin suoraan vuorovaikutukseen opiskelijaryhmän kanssa kuin vaikka palautetta yksittäisiltä opiskelijoilta www-lomakkeella. Opetusbottien ensimmäiseksi pilotiksi valikoitui biologian kurssi (BI4). Vaikka sen opettajalla ei ollut aiempaa kokemusta chattibottien suunnittelusta, niin hänellä oli erittäin vahva osaaminen pelillistämisestä (gamification) ja roolipelien käsikirjoittamisesta (kts. jakso Suunnittelua tukevia taitoja ja kehittäjäryhmä). Kurssille suunniteltiin lähtötasotesti ja Törö -botti erotuksena Mutusta, jonka erikoisalaa on verkko-ohjaus. Testi hyödynsi monipuolisesti havainnemateriaalia, kuten kvaatiot ja



YouTube.-videot, ja se oli palasteltu viiteen osaan: Ihmisen erityispiirteet, Kudokset, Luut, Elimistö ja Silmä. Botin yläreunaan sijoitettiin navigointi ja Hopsausapurin tapaan opettaja tunnisti opiskelijat nimimerkin avulla.

Kuva: Törö biologiabotti ja silmän osasten tunnistaminen. Opettajalle esitettiin toive keksiä mahdollisimman monia eri tapoja esittää kysymyksiä ja tehtäviä. Bottisuunnittelijan mietittäväksi jäi, voiko eri tehtävätyyppejä ylipäänsä toteuttaa Landbotilla tai jos voi, niin millaisin vaihtoehtoisin ratkaisuin. Näin saatiin jo Landbotin käyttöönoton alkuvaiheessa aito testibotti mihin kaikkeen Landbotin vuorovaikutus-ominaisuudet taipuvat omatoimi-tehtävien osalta. Hyväksihavaitut vuorovaikutus-tavat omaksuttiin osaksi myöhempiä botteja. Törö sai erittäin hyvän vastaanoton sekä kurssin opiskelijoilta että Otavian työntekijöiltä. Törö myös palkitsi visuaalisella prenikalla jokaisen osion päätteeksi. Palkitseminen voi vaikuttaa merkitykseltään vähäiseltä, mutta on yksi keskeinen osa pelillistämisen perusperiaatteita. Taitotasotestin kysymykset olivat vaikeita ja pienet mitalit testin edetessä kannustivat etenemiseen. Samaisella kurssilla kokeiltiin myös opiskelijoiden voimaannuttamista ja omistajuutta chattibotteihin. Osa kurssilaisista oli mukana myös opiskelijoiden bottitestausryhmässä. Jokainen opiskelija valitsi yhden aistin, josta teki kaksi kysymystä oikeine ja väärine vastausvaihtoehtoineen. Opiskelijoiden palaute heidän oman ja yhteisen chattibotinsa suunnittelusta oli erittäin rohkaisevaa jatkokehityksen kannalta. Muutama opiskelija kertoi oma-aloitteisesti, että botin kysymysten ja vastausten suunnittelu teki opiskelusta ‘syvempää’ kuin normaali oppimateriaali. Opiskelijat olivat muun muassa hyödyntäneet Wikipediaa, googlanneet,



etsineet muita lähteitä ja harjoittaneet lähdekritiikkiä. Kysymysten ja vastausten suunnittelun ja kirjoittamisen myötä faktat olivat jääneet hyvin mieleen. Non-stop -kurssien kehittämisestä käy esimerkiksi äidinkielen botti, joka opastaa kielenhuollossa. Testikurssin jälkeen se siirrettiin osaksi omatoimiopiskelua.

Opiskelutaidot Ihminen ja kone -ilmiökurssilla kokeiltiin niin ikään bottien suunnittelua osana kurssia ja opiskelijalähtöisesti. Ilmiökurssilla opiskelijan tuotoksena on usein tutkielma, joka ei tarkoita tutkielmaa akateemisessa mielessä. Mutta jos se tehdään kirjallisessa muodossa, niin siinä toivotaan olevan muutama lähde, mihin tutkielma perustuu. Kurssilla tehtiin useita essee-tyyppisiä tutkielmia. Lähdeviitteiden käyttö ei kuitenkaan ollut useimmille opiskelijoille tuttua. Opiskelijoiden toiveesta tehtiinkin vuorokaudessa chattibotti, joka ensin tutustuttaa lähdeviitteiden tärkeyteen. Sitten opiskelija pääsee harjoittelemaan käytännössä itse sekä kirjallisuus- etetä nettilähdeviitteen tekoä. Opiskelija tekee ensin botin ohjaamana hyvin pienimuotoisen nettihaun löytääkseen harjoituslähteen. Jos opiskelija ei löydä ao. lähdettä, niin botti antaa vinkkejä ja tarkennetut tiedot lähteestä. Tämän jälkeen itse kirjoittaminen on palasteltu pieniin osiin. joissa ensin kirjoitetaan tekijä, sitten vuosiluku, lähteen otsikko jne. Botti näyttää lähteen etenemisen ruudulla jokaisen palasen kirjoittamisen jälkeen.

Kuva: Tokko Lähdeviiteapuri palastelee lähdeviitteen kirjoitusprosessin, jonka opiskelija itse kirjoittaa osissa. Lähdeviite-botin innoittamana tehtiin myös konseptidemo oppimispäiväkirja- merkinnän tekemisestä samalla mekanismilla. Ensin on motivointiosuus, jossa chattibotti johdattaa merkintöjen rooleihin opiskelussa ja kannustaa opiskelijaa tekemään niitä. Tämän jälkeen



botti palastelee yksittäisen merkinnän pieniin osiin johdantolauseineen ja opiskelija itse kirjoittaa vähitellen varsinaisen merkinnän.. Oppimispäiväkirjan merkintöjen harjoittelussa nähtiin potentiaalia, mutta aitoa pilottia ajatellen todettiin, että se pitäisi räätälöidä oppiainekohtaisesti.

Muut botit, kuten seminaari-apurit ja teknologiademot Ihminen ja kone -ilmiökurssia syntyi idea, että chattibotti olisi luonteva tapa markkinoida kurssia nettilukiolaisille. Botti saatiin toteutettua yhdessä työpäivässä Landbotilla. Se vastaili yleisimpiin kysymyksiin, joita opiskelijalla yleensä on ilmiökurssista, kuten mitä ilmiökurssilla tehdään ja miten se eroaa muusta opiskelusta. Botti myös esitteli ilmiökurssin perusideaa minuutin mittaisella YouTube-videolla. https://landbot.io/u/H-108097-YMW5VYN87LWYNVSY/index.html Kurssin markkinointibotti taas synnytti ajatuksen hankkeen järjestämien koulutuspajojen esittelyn toteuttamisesta chattibottina. Näitä tehtiin useita muun muassa helmikuun 2019 ensimmäistä bottipajaa ja ITK19-konferenssia varten. Messuboteilla voitiin esittää käytännössä bottien toimintaa, ne sisälsivät tapahtuman ohjelman, linkit esitysaineistoihin, aiempiin esittelyvideoihin ja luonnollisesti linkkejä ja opastusta muihin chattibotteihin. Erilaisia teknologiakokeiluja tehtiin runsaasti, jotta syntyisi parempi käsitys mitä kaikkea boteilla voisi ylipäänsä tehdä ja onko osa-alueita joita ei kannata yrittää tai olisivat työmääriltään liian laajoja toteutettavaksi. Näitä kokeiluja tehtiin erityisesti chatti-ikkunabotilla. Landbotilla kokeiltiin ajatusta, että botti toimisi opiskelijoiden omatoimisen ryhmätyön koordinoijana. Jokaisella opiskelijalla olisi oma, personoitu botti, joka sisältäisi yksilöllisiä tehtäviä. Toisaalta opiskelijoilla olisi ryhmätehtäviä ja etenemistä purettaisiin yhteisissä tapaamisissa opettajan johdolla. Tästä kehittyi ajatus ilmiökurssista, joka kehittäisi nettilukiolaisten ryhmätyötaitoja esimerkiksi STEM-aineissa (luonnontieteet, matematiikka ja teknologia) tai kestävän kehityksen teemoissa. Oletetun työmäärän vuoksi idea jätettiin konseptidemon asteelle odottamaan sopivaa kurssia.

Chatti-ikkunabotti Ennen Landbot-kokeiluja hankkeessa kehitettiin perinteinen chatti-ikkunabotti alusta loppuun. Botin tarkempi tekninen kuvaus esitellään jaksossa Chattibottien tekninen evoluutio Santra -hankkeessa. Chatti-ikkunabotin kokeilut aloitettiin yleisellä oppiaineiden tehtävägeneraattorilla. Esimerkiksi kemiantehtävässä pitää tunnistaa alkuaineen nimi lyhenteestä tai päinvastoin, maantiedossa valtiot ja pääkaupungit, englanninkielessä sivistyssanojen oikeinkirjoitus jne.


https://landbot.io/u/H-108097-YMW5VYN87LWYNVSY/index.html


Chatti-ikkunabotin iteratiivisissa kokeiluissa (‘protoilu’) varmistui nopeasti, että se on erittäin hyvä täsmätiedon neuvontaan. Tällaisia osa-alueita ovat esimerkiksi opiskelijaksi aikovan pikaopastus, teknisten ongelmien eteenpäin ohjaus, verkko-oppimisympäristön pikaohjeet, erilaisten oppaiden ja ohjeiden osoitteet internetissä, oppilaitoksen ja työntekijöiden yhteystiedot sekä pienimuotoinen vapaa chattailu. Perinteistä englanninkielistä chattibottien chitchattia eli vapaata jutustelua kokeiltiin suomen kielellä. Taivutusmuoto-ongelmiin löytyi osaratkaisuksi RiveScript -kuvausmielen *merkintä, jolla sanan alkuosa voidaan tunnistaa sijamuodosta riippumatta. Sanoja voidaan myös yhdistellä, jolloin botti vastaa tietyllä tavalla esimerkiksi tunnistaessaan synonyymin. Chatti-ikkunabotilla ja sen skriptauskielillä voidaan luoda illuusio ‘ymmärtävästä’ botista. Toki käyttäjälle on kerrottava jatkuvasti, että hän chattailee botin kanssa, mutta sanojen ja lauseiden generointi tuo dialogiin vaihtelevuutta. Chattibotti voisi luoda esimerkiksi pienimuotoisia runoja, esseevastausten alkuja tai juhlapuheita. Perusajatus tässä on, että luodaan sääntöjoukkoja lauseista tai kokonaisista tekstikappaleista. Lauseessa on sama perusrakenne, mutta kunkin sanan tai sanayhdistelmän tilalle arvotaan synonyymi, kiertoilmaisu. Tällaisesta tiettyä sanomaa tavoittelevasta bottigeneraattorista käy esimerkiksi nuorten mielenterveysseura Yeesin Kehugeneraattori. Siinä kehulauseet ovat ennakolta määriteltyjä, mutta yhtä kaikki, se kehuu ihmistä niin monta kertaa kuin hän haluaa tai tarvitsee. Huomioiden chattibotin kanssa helposti syntyvä intiimi suhtautuminen, affektiivinen ja empaattinen chattibotti avaa monenlaisia mahdollisuuksia opiskelijoiden tsemppaamiseen. Henkilökohtaisen bottiapulaisen tapaan kehityslinja on erittäin kiinnostava mutta hidasta kehittää suomeksi. Jatkohankkeessa kuitenkin jatketaan bottipohjaisen opiskelijatsemppauksen kehittämistä. Chatti-ikkunabottia käytettiin myös kehitysalustana toiminnoissa ja kokeiluissa jotka ovat Landbotissa työläitä tai mahdollista vain erityisjärjestelyin. Sillä kokeiltiin simuloida tietokantaa, jolloin botti tallensi käyttäjän valintoja ja teki suosituksensa käyttäjälle. Landbotissakin on kyllä muuttujien tilapäistallennus, jossa käyttäjälle voidaan esimerkiksi näyttää hänen alussa kirjoittamansa nimimerkki tai vastaus mahdollisuus ajankäytöstä opiskeluun päivittäin. Kuitenkin muuttujien käyttö esimerkiksi erilaisissa laskureissa, kuten arvio jäljelläolevien opintojen kestosta, on Landbotilla kömpelöä tätä kirjoitettaessa. Suomalainen Osaamisbotti.fi innoitti kokeilemaan pitkäaikaista ja henkilökohtaista chatti-ikkunabottia. Hankkeessa kehitettyjen ‘kertakäyttöisten’ chattibottien rinnalla alettiin pohtia jatkokehitystä myös AuroraAI -tekoälyhankkeen suuntaan. Käytännössä tällaiset henkilökohtaiset chattibotit tarvitsisivat kuitenkin kuukausien kehitystyön ja sitoutuneet opiskelijatestaajat. Jatkohankkeessa jatketaan tällaisten päivittäisapulaisten kokeiluja.


https://yeesi.fi/vaikuta/kampanjat/huomaa-kehu/kehugeneraattori/


Edelläkuvattujen kokeilujen myötä päädyimme ensimmäiseksi pilotoimaan chatti-ikkunabottia www-palvelussamme opiskelijoiksi aikovien neuvontaan Muikku Asiakaspalvelubotin muodossa.



Ideasta botiksi - suunnittelun ja tuotantoprosessin lähtökohtia Hankkeen sivutavoitteena oli järjestää chattibottien suunnittelukoulutusta muille oppilaitoksille, tuottaa koulutusmateriaalia sekä sparrata botinkehittäjiä. Toimintatavoiksi valikoituivat valtakunnallinen suomenkielisten chattibottien kehittäjien verkoston luominen kumppanien kanssa, suunnitteluopastusta jakava blogi sekä verkkomateriaalit. Lisäksi on järjestetty verkostotapaamisia, chattibotti-työpajoja koulutustapahtumissa ja opetusalan konferensseissa sekä yksittäisten oppilaitosten bottiklinikoita. Tilasyistä ei ole mielekästä julkaista tässä raportissa kaikkea kertaalleen julkaistua materiaalia vaan nostaa esiin joitain suunnittelun kannalta keskeisiä teemoja. Syventäviä tietoja haluaville tarjotaan nettilinkkejä. Kehittäjäverkosto Chattibotit ja sosiaaliset robot käynnistettiin yhdessä Koordinaatti.fi.n ja Po1nt -nuoriso-ohjausverkoston kanssa loppuvuodesta 2018. Alkuvuodesta 2019 ylläpitäjiksi tulivat myös Suomen eOppimiskeskus ja Vantaan Digipore -hanke. Ryhmässä on tätä kirjoitettaessa 120 jäsentä. https://www.facebook.com/groups/474444056400944/ Ryhmän nimi viittaa paitsi chattibotteihin, niin myös sosiaalisiin robotteihin. Jälkimmäisillä tarkoitetaan fyysisen olomuodon omaavia laitteita so. robotteja, joiden sosiaalisen vuorovaikutuksen toteutustekniikka on kuitenkin pitkälti samanlainen kuin chattiboteilla. Esimerkkinä suomalaisen Curious Technologies Ltd:n Elias -robotti, joka on saavuttanut suosiota esimerkiksi osana suomenkielen opetusta maahanmuuttajille. Suomessa ehkä eniten julkisuutta on saanut sosiaalinen robotti Zora, joka on pilotoitu laajasti muun muassa hoivakotien keppijumpan ja tietovisailujen vetäjänä. Kehittäjäverkosto toimii muiden ammatillisten intressiryhmien (SIG) tavoin. Se jakaa kiinnostavia linkkejä, keskustelee, vastaa kollektiivisesti kysymyksiin, verkottuu yhteisiin hankkeisiin, järjestää livetapaamisia etc. Chattibottien suunnitteluosaamisen leviämistä tuetaan myös Santra – chattibotti kehittäjäblogilla: https://santrachattibotti.wordpress.com Sitä kehitetään jatkuvasti kohti kattavaa suunnittelijan työkalupakkia ja sen koulutusaineistoihin viitataan myös tässä raportissa.


https://www.facebook.com/groups/474444056400944/https://www.eliasrobot.com/https://santrachattibotti.wordpress.com/


ITK19-konferenssin esiwebinaarit tarjosi mahdollisuuden tallentaa 25-minuuttinen johdantovideo chattibotteihin ja yleiseen käyttöön: https://www.youtube.com/watch?v=HvLsGmEDR5A Chattibotteja voi kehittää monin tavoin. Niiden uutuuden myötä voi suositella kokeilukulttuurin tai ketterän kehittämisen projektimallia. Erityisesti kysymysten ja vastausten hienosäätö ja täydentäminen vaatii jatkuvaa ja pitkäjänteistä kehittämistä: ensin testaajien kanssa ja sitten aitojen käyttäjien chattilokeja analysoimalla. Toki toimivan chattibotin saa toteutettua perinteisellä, vaiheittaisella nk. vesiputous-mallilla. Käytännössä botin kehittäminen kuitenkin vasta alkaa siitä hetkestä kun ensimmäisten käyttäjien chattailu alkaa tallentua botin lokiin, riippumatta siitä ‘oppiiko’ botti ihmisten avustamana vai koneälyllä. Toteutustavasta riippuen chattibottia voi edeltää esimerkiksi chatti-ikkunan ja / tai itse chattibotin sovelluskehitys.

Suunnittelua tukevia taitoja ja kehittäjäryhmä Yleishyödyllisen chattibotin suunnittelu ei sellaisenaan edellytä mitään erityisiä, työläästi tai hitaasti opittavia taitoja. Suunnitteluun on periaatteelliset valmiudet jokaisella, joka työskentelee asiakkaiden, kuluttajien, käyttäjien, organisaation kohderyhmien ja ylipäänsä vuorovaikutuksessa ihmisten kanssa. Suunnittelua tukevat seuraavat taidot, joita oppii myös käytännön kehitystyön myötä:

● Hyvä kirjallinen ilmaisu ja yleiset vuorovaikutustaidot ● Konsepti- ja käytettävyyssuunnittelu sekä palvelumuotoilu ● Pelillistäminen ja vuorovaikutteinen kerronta ● Asiakasymmärrys, kuten kohderyhmän tarpeet ja käyttäjäryhmän ymmärtäminen ● Chattibotin tekninen toteuttaminen (ja mahdollinen ohjelmointi) ● (Ymmärrys ansaintalogiikoista)

Nykymuotoiset chattibotit perustuvat pitkälti kirjoitettuun ja tekstimuotoiseen vuorovaikutukseen sekä käsikirjoitukseen, vaikka yhä useampi botti osaa ilmaista itseään esimerkiksi videoiden, kuvien, kaavioiden, animaatioiden ja hyperlinkkien tukemana. Applen Sirin ja Google OK:n kaltaiset tukiälyt johdattavat kohti suullista ilmaisua. Chattibotin saa kyllä lukemaan ääneen tekstinsä, mutta puheensyöttö botille edellyttää vielä raskasta taustateknologiaan. Joilta kuilta sujuu luonnostaan esimerkiksi tsemppailevan ja kannustavan opinto-ohjausbotin tai lastenlääkäri-botin dialogin kirjoittaminen. Kullekin chattibotille sopivaa kirjoitustyyliä ja ilmaisumuotoja voidaan hakea esimerkiksi keskustelemalla ajateltujen käyttäjien kanssa,


https://www.youtube.com/watch?v=HvLsGmEDR5A


kokeilemalla muita chattibotteja, lukemalla netin keskustelufoorumeja ja sosiaalisen median keskusteluja sekä tutustua aitoihin ihmisten välisiin chattailuun botin aihepiiristä. Ihmisen ja koneen (tai botin) vuorovaikutukseen on useita opinaloja, joissa riittää menetelmiä helppokäyttöisen ja ihmislähtöisen kanssakäymisen luomiseksi. Oman lisänsä tuo saavutettavuusdirektiivi sekä erityisryhmät ja -aiheet, joissa kannattaa käyttää näiden ammattilaisia osana kirjoitustiimiä. Konsepti- ja käytettävyyssuunnittelun sekä palvelumuotoilun perusperiaatteet eivät ole mitenkään monimutkaisia. Kyseessä on pikemminkin lähtökohta ja asenne kaikkeen (digitaalisen) vuorovaikutuksen suunnitteluun, on sitten kyseessä www-palvelu, mobiili app, puheohjattu älykaiutin tai auton kojelauta. Lähtökohtaisesti käyttäjäystävällisessä suunnittelussa yhdistyvät helppokäyttöisyys ja tarkoituksenmukaisuus, esteettisyys (ja botin ylläpitäjän viestintäilme) sekä tekniset reunaehdot (ja budjetti). Aina tämä kolminaisuus ei toteudu vaan palvelu voi olla esimerkiksi vaikea käyttää - mutta toimii teknisesti - tai on erittäin näyttävä mutta epälooginen. Kotimaisella käytettävyyssuunnittelun klassikolla Käytettävyyden psykologia pääsee hyvin alkuun (Sinkkonen & co. 2006). Kirja on loppuunmyyty mutta saatavilla esimerkiksi kirjastoista. Pelillistäminen ja vuorovaikutteinen kerronta eivät ole mitenkään välttämättömiä taitoja, mutta ne tukevoittavat erityisesti laajoja ja syvälle aiheeseensa paneutuvia chattibottia. Käyttäjä voi havahtua siihen - tai on jo ennalta valmistautunut - että biologian kurssin taitotasotesti-botin kanssa menee helposti puoli tuntia. Tällöin tarvitaan muutakin kuin että testi on osa kurssia ja pakko tehdä. Pienten palkintojen, edistymisen näyttämisen ja kerronnallisen varioinnin avulla testi etenee joutuisammin ja saattaa jopa innostaa. Asiakasymmärrys on yksi monista ilmaisuista sille, että botin suunnittelijat ymmärtävät kenelle ovat bottia tekemässä, miksi ja mihin käyttäjien tarpeisiin se vastaa. Yleishyödyllisissä boteissa termi voi kalskahtaa kaupalliselta ajattelulta, mutta termin ‘asiakas’ voi vaihtaa vaikka ‘käyttäjäksi’ tai ‘kohdehmiseksi’. Itse tavoite - aitoihin tarpeisiin vastaava chattibotti - on sama riippumatta botin kaupallisuuden asteesta. Esimerkiksi opetus- ja (nuoriso)ohjauksessa työntekijät tuntevat hyvin niiden ihmisten ajattelun, joiden kanssa ovat tekemisissä. Yleisten ja laajojen asiakasryhmien käyttäytymisestä ja kiinnostuksista löytyy paljon julkisia tilastoja ja erilaisia vuosikatsauksia. Käyttäjien tarpeita voi selvittää esimerkiksi fokus group-tyyppisillä pienryhmähaastatteluilla, nettikyselyillä, some-äänestyksillä etc. Oleellista on että suunnittelu alkaa jonkinlaisella käsityksellä chattibotin todellisista käyttäjistä. Ansaintalogiikat ovat niin ikään liike-elämän ajattelua, mutta myös julkisyhteisöjen chattibottien suhteen on hyvä kysyä mitä hyötyä niistä boteista tekijöilleen? Chattibotteja voidaan tehdä jonkin aikaa vailla erityistä tavoitetta ihan sen selvittämiseksi mihin oma organisaatio voisi käyttää niitä. Mutta kun aletaan miettiä esimerkiksi hankehakemusta, niin



olisi jo osattava kuvailla, että botit voivat esimerkiksi siirtää työntekijöiden rutiinivastauksia osittain omatoimiseksi ja vapauttaa työntekijöiden aikaa muuhun. Tai että chattibotit voivat täydentää digioppimateriaaleja etc. Chattibottien suunnitteluryhmän ei tarvitse olla mitenkään iso ja yksikin ihminen voi hallita riittävän määrän yllä esitettyjä taitoja. Esimerkiksi sujuvasti kirjoittava ja / tai pelillistämistä ymmärtävä opettaja tai opinto-ohjaaja pystyy luomaan erinomaisia botteja yksinäänkin. Kyse on tällöin oikeastaan vain työmäärän laajuudesta, kuinka monimuotoinen botti on mahdollista tehdä ja millä aikataululla. Raportin esimerkeissä on kerrottu, miten aiheeseensa perehtynyt ammattilainen voi tehdä Landbotilla yhteen asian keskittyvän, suht’ valmiin botin alle vuorokaudessa. Chattibottien uutuuden vuoksi suositeltavaa kuitenekin olisi, että suunnitteluryhmässä olisi ainakin kaksi ihmistä, joista toinen on työkseen vuorovaikutuksessa botin ajateltujen käyttäjien kanssa ja toisella on kokemusta kirjoittamisesta sekä vuorovaikutteisuuden suunnittelusta, kuten oppimateriaaleista tai pelillistämisestä tai sosiaalisen median manageroinnista. Botin tekninen toteutus ja teknologiavalinnat vaikuttavat merkittävästi siihen, kuinka paljon ja millaisia (teknisiä) koostamistaitoja vaaditaan. Perinteiset chatti-ikkuna -botit edellyttävät ohjelmointia jo itse chat-ikkunan toteutuksessa, vaikka itse botin sanavarasto toteutettaisiin helpoilla merkkauskielillä (kuten AIML) eikä ohjelmoimalla. Koneäly-pohjainen botti edellyttää jo laajaa ohjelmointiosaamista, mutta toisaalta tarjolla on taustajärjestelmää tarjoavia kotimaisia yhtiöitä. Lisäksi markkinoilla on saatavilla jo alustaratkaisuja, joissa botti tarvitsee vain hieman ohjelmointia eri pilvipalveluja yhdistelemällä.

Suunnittelun apuvälineitä Chattibottien suunnittelutyökaluista on paljon hyötyä kehitystyössä. Näitä ovat esimerkiksi:

● Liimalaput ● Käsikirjoitus ● Vastinpari -taulukointi ● Vuokaaviot ● Landbot käsikirjoituksen apuna

Tilasyistä tässä keskitytään esimerkinomaisesti käsikirjoitukseen, muihin apuvälineisiin voi tutustua blogissa: https://santrachattibotti.wordpress.com/2018/09/30/chattibotin-kehittamisen-apuvalineita/ Chatti-ikkunabotille voi riittää kaaviot chattipolkujen yleisestä rakenteesta sivupolkuineen ja vastinpari-taulukko. Erityisesti Landbotin osalta kannattaa alkaa alusta alkaen orientoitua käsikirjoitukseen rakennekaavioiden lisäksi. Periaatteessa työkaluksi sopii myös vaikkapa


https://santrachattibotti.wordpress.com/2018/09/30/chattibotin-kehittamisen-apuvalineita/


Powerpoint, mutta slidejen keskinäisten linkitysten päivittäminen tekee siitä yhtä työlään kuin Trellossa käsikirjoituksen suhteen. Ellei botteja suunnittele yksin, niin kunnon käsikirjoituksista on paljon hyötyä niin bottien suunnittelussa kuin organisoinnissa. Perinteinen ja lineaarisesti etenevä tekstinkäsittely toimii varsin hyvin ei-lineaarisen ja haarautuvan chattidialogin rakentamiseen. Oleellista on vain rakentaa bottitiimille merkintäkäytäntö, jonka myös uudet botintekijät voivat omaksua nopeasti. Otavian Nettilukiossa kehitetyssä käsikirjoitustavassa chattibotin ja ihmisen kysymykset, vastaukset ja vaihtoehdot erotetaan väreillä toisistaan. Lisäksi vastausvaihtoehdot sisennetään niin syvellä kuin polun haarautuma jatkuu ja sen päättyessä merkataan viite seuraavaan pääkysymykseen. Erilaisia huomioita – kuten tarvittava kuva tai video – voidaan kirjoittaa tekstiin tai kommenttiosioon. Lisäksi kommenteilla voida organisoida työtä, kuka tekee, mihin mennessä jne.

Kuva Landbot-tyyppisen chattibotin käsikirjoitus. Tekstimuotoisen selittämisen sijaan dokumentointitavan logiikka auennee helpommin tutustumalla suoraan esimerkki-käsikirjoitukseen aidosta, käytössä olevasta Tokko .landbotista. Kyseessä on Nettilukion Ihminen ja kone -ilmiökurssin markkinointibotti omille opiskelijoille. https://docs.google.com/document/d/1chFwOx15dLAwzbTUffXqawhSMTJ7blTbVFppiWBwPNc/edit#


https://docs.google.com/document/d/1chFwOx15dLAwzbTUffXqawhSMTJ7blTbVFppiWBwPNc/edit#https://docs.google.com/document/d/1chFwOx15dLAwzbTUffXqawhSMTJ7blTbVFppiWBwPNc/edit#


Käsikirjoitus hahmottunee edelleen helpommin myös tutustumalla rinnakkainen itse markkinointibottiin: https://landbot.io/u/H-108097-YMW5VYN87LWYNVSY/index.html Kunnollisesta käsikirjoituksesta ja dokumentaatiosta on monia hyötyjä, kuten:

● Nopea ja helppo viitattavuus ongelma- tai kehityskohtaan yhteissuunnittelussa ● Osallistaminen ja parempi hahmottaminen tekijöille, joilla ei ole käyttäjätunnusta

(vaikkapa Landbotiin) ● Työn joustava osittaminen ja hajauttaminen ● Chattibottien originaalit säilyvät organisaatiolla esimerkiksi bottialustaa vaihdettaessa

Bottikäsikirjoituksessa voi olla vaikkapa perinteinen sisällysluettelo laajojen bottien osakokonaisuuksiin ja sivunumerot. Kuten missä tahansa tekstidokumentissa, ne nopettavat viittaamista polveilevan chattidialogin sisälle. Niin ikään bottia voidaan tehdä kymmenien ihmisten yhteissuunnitteluna ja yksittäinen koostaja vie kommentit Landbotiin. Toimintatapa vähentää paitsi Landbotin kuukausimaksuja niin myös helpottaa pienimuotoista ja satunnaista ideointia ja osallistumista. Tekstinkäsittelyä pilvipalvelussa voidaan käyttää osana projektinhallintaa ja kehitystyön palastelua. Kommentti-osiossa voidaan esimerkiksi ideoita, jakaa keskeneräisiä chattipolkuja, asettaa oletettuva valmistumisaikoja etc. Varsinaista projektinhallinta-työkalua se ei kuitenkaan korvaa.

Kokeilukulttuuri ja syklinen kehittäminen Teknologisessa ja pedagogisessa kehittämishankkeessa kokeilemisen voidaan ajatella tarkoittavan, että kehittävää kohdetta tarkastellaan mahdollisimman monessa eri käyttötilanteessa ja erityyppisten osallistujien tai asianosaisten (stakeholders) eri tarpeista lähtien. Chattibottien kaltaisessa ketterässä kehittämisessä ei tarvita välttämättä syvää etukäteisosaamista aiheesta vaan pikemminkin kykyä tunnistaa käyttötapojen potentiaali oman tai muiden työskentelyn kannalta. Kokeilun hengessä lupaavimpimpien käyttötapojen kehittämistä jatketaan, otetaan uusia mahdollisuuksia tarkasteluun ja siirretään sivuun käyttökohteet, jotka ovat vähemmän lupaavia tai työmäärältään hidastaisivat yleistä kokeilemista.


https://landbot.io/u/H-108097-YMW5VYN87LWYNVSY/index.html


Kuva: Kokeilukulttuurin ja syklisen kehittämisen perusidea.

Chattibottien tekninen evoluutio Santra -hankkeessa Hankkeeen tekninen evoluutio noudatti yleisellä tasolla tuoreen innovaation käyttöönottoa ja adaptoimista. Kehityskaari oli monipolvinen mutta toisaalta jatkuvat teknologiset alustatestaukset ja -valinnat toivat kokemusta ja samalla valottui jatkuvasti paremmin millainen chattibotti-teknologia sopii mihinkin tarkoitukseen. Tämä jakso kuvaa esimerkin kautta kuinka monimuotoista uuden teknologian kehittäminen voi olla ja miten teknologiset valinnat alkavat hahmottua. Bottien kehitys alkoi jo ennen hankehakemuksen ideointia. Syksyllä 2015 Otaviassa tehtiin konseptidemo, jossa luotiin botin tarvitsemat komponentit ja tarkasteltiin riittääkö oma osaaminen ylipäänsä. Chattibotti tarvitsee vähintään seuraavat elementit toteutustavasta riippumatta ja niitä voidaan toteuttaa nykyään siis hyvin moni eri tavoin.

● Chattibotin ‘aivot’ eli sana- ja lausevarasto ● Parseri eli tulkki tallentaa käyttäjän chattailun, vertaa sitä sanavarastoon ja palauttaa

vastauksen ● Käyttöliittymä eli botin käyttäjälle näkyvä osa, kuten chatti-ikkuna tai -äppi ● Käyttöliittymä sanavaraston kehittämiselle ● Loki eli chattihistoria sanavaraston kehittämiseen

Konseptidemossa 2015 parseri toteutettiin Javalla ja se haki lausevaraston vastaavuudet GitHubista, jossa sanavarasto sijaitsi. Käyttöliittymänä käytettiin Slack-pikaviestinpalvelua. Chattilokia ei tallennettu vaan bottia kehiteltiin botin vastausten mukaan päivittämällä käsin



GitHubia. Konseptidemossa parseri sijaitsi ohjelmoijan työkoneella eli botti meni nukkumaan iltaisin ja viikonloppuisin läppärin kannen mennessä kiinni. Kun konseptidemo (tai proof-of-concept) osoittautui toimivaksi, niin hankehakemuksessa tähdättiin chattibottiin, joka ‘asuisi’ Otavian Nettilukion omassa Muikku-oppimisympäristössä. Ajattelimme että botti vastailisi nettilukiolaisten kysymyksiin ja neuvoisi auttavasti opiskeluun liittyvissä kysymyksissä. Käytännössä tällainen opiskelijan tunnistava botti osoittautui liian kunnianhimoiseksi KOSKI-integraation ja GDPR-tietosuojadirektiivin keskellä. Chattibotin ensimmäisessä raakaversiossa käytettiin Pandorabots-pilvipalvelua ja kehitysympäristöä. Pandorabots käyttää sanavaraston luomiseen suosittua AIML-kuvauskieltä (Artificial Intelligence Markup Language). Se ei ole ohjelmointikieli vaan muistuttaa pikemminkin www-sivujen HTML-kuvauskieltä. AIML valittiin siksi, että osaamisen ja botintekijöiden lisääntymisen myötä sanavaraston omatoiminen tekeminen olisi mahdollisimman helppoa mahdollisimman monelle. Pandorabotsissa on valmis chatti-ikkuna kehitysympäristöineen ja kehittäjä voi keskittyä sanavarastoon. Tätä versiota demottiinkin laajasti ITK18-konferenssissa. Visioita peruutettiin ja muutoshakemuksen myötä toteutettiin alihankintana ylläesitetyt komponentit kesällä 2018. AIML-kieli vaihdettiin kömpelyytensä ja rakenteisuudensa vuoksi RiveScriptiin. Sen hahmottaminen ja kirjoittaminen on huomattavasti nopeampaa kuin AIML:in.

Kuva: Hankkeessa kehitetty chatti-ikkunabotin hallintanäkymä: 1) Käyttäjähallinta 2) skriptauskielen editori 3) reaaliaikainen chatti-ikkuna skriptauksen testaamiseen 4) virheraportointi ja 5) chattilokien tallennus.



Pandorabots -kehittelyn rinnalla tehtiin aktiivista evaluointia mahdollisimman monen bottiteknologian suhteen, sillä hankkeen aikana niitä alkoi tulla jatkuvalla tahdilla. Toteutustavoista voi mainita seuraavat;

● Kehitysalustat, kuten Pandorabots ● Avoin lähdekoodi tai muu oma ohjelmistokehitys chatti-ikkunabotille ● Kehitysalustoja käyttäen oma botti chatti-äppeihin kuten Telegram tai facebook ● Valmiit bottialustat, kuten Landbot

Lisäksi yllämainitut chattibottien komponentit voidaan rakentaa useista pilvipalveluista, kuten Heroku ja edellämainittu Slack, joten vaihtoehtoja riittää. Markkinoille on tullut koneäly-suuntautuneita sanavaraston kehitys- ja tallennusympäristöjä, kuten Google DialogFlow ja IBM Watson. Yksi pitkään seurannassa olleista bottialustoista oli espanjalainen kasvuyhtiö Landbot. Elokuussa 2018 Landbot alkoi vaikuttaa riittävän monipuoliselta ja stabiililta laajamittaiseen käyttöön oppilaitoksen ja hankkeemme kannalta. Landbot suunniteltiin “muuntamaan verkkopalvelut keskustelevaksi kokemukseksi” (https://landbot.io/). Heti alkuvaiheessa se tarjosikin markkinoiden monipuolisimpia tapoja kerätä asiakasliidejä (kts. luku 2) organisaation yhteydenottoja varten. Käytännön esimerkkinä tuolloin Landbotin toimivuudesta oli Akavan Uraguru. Se opastaa monipuolisesti työelämässä aloittelevalle ihmiselle muun muassa verkostoitumisen merkitystä ja työssäjaksamista. Tässä kohden oli selvää, että vapaasti ja assosioivasti toimivat chatti-ikkunabotit ja Landbot sopivat eri tarkoituksiin ja käyttötilanteisiin. Hankkeen kehittämistyö forkattiin eli haarautettiin kahteen erityyppiseen bottiteknologiaan. Chatti-ikkunabotin ensimmäinen aito käyttötarkoitus on opiskelijoiksi aikovien neuvonta.. Chatti-ikkuna ja parseri tarjoavat nopeasti täsmätietoa, botin vastauksiin voidaan hyödyntää tietokantoja ja niillä pystytään rakentamaan esimerkiksi JavaScriptin avulla vaikkapa juhlapuhegeneraattori. Landbotin vahvuuksina on valmiiden ja sisällöllisesti laajojen neuvonta- ja keskustelupolkujen rakentaminen mutta samalla käyttäjän etenemisen ja valintavaihtoehtojen putkimainen rajoittaminen. Landbot yhtiönä kehittää alustansa ominaisuuksia erittäin ripeästi ja esimerkiksi tietokantoja ajatellen se kyllä tukee kuukausimaksullisesti Google Sheetia ja Googlen pilvipalvelua. Jotta tätä ominaisuutta voisi käyttää, niin Google-autentikointi haluaa kuitenkin oikeudet organisaation kaikkeen Google pilvipalvelun sisältöön, välimuotoja ei ole. Periaatteessa Landbotin boteille voisi perustaa oman Google Driven irrallaan muusta organisaatiosta. Vaikka nämäkin esteet ratkoisi, niin käytännössä Landbotin ja Google Sheetin yhteistyö on hyvin ankeaa ja kömpelöä verrattuna aitoon tietokantaan. Arkityön kannalta tällainen ratkaisu ei ole kovin kestävä. Landbot tarjoaa myös API- eli ohjelmointirajapintaa, joka edellyttää täysiverisiä ohjelmointitaitoja. Hankkeen aikana ei tullut tietoon suomalaista organisaatiota joka olisi toteuttanut tällaisen tietokanta-integraation.


https://landbot.io/


Tiivistettynä ja hyvin karkeasti rinnastaen chatti-ikkunabottia voi verrata assosiatiiviseen surffailuun Googlella tai Wikipediassa ja täsmätiedon etsintään. Landbot muistuttaa vuorovaikutteista opasta tai perinteistä hypermediaa tukien monipuolisesti eri tiedon esittämistä. Chattiäppi-boteilla (kuten WhatsApp, Telegram, Discord) voidaan jakaa ja organisoida tehokkaasti kollektiivista toimintaa, kuten äänestykset, kyselyt ja tiedostonjako. Facebook Messengerillä voidaan tukea transaktioita kuten lentolipun ostaminen ja sen ehtojen muuttaminen.

Käyttäjän yksityisyydensuoja, GDPR ja bottien tekijänoikeudet Hankkeen aikana aktualisoitui GDPR eli Euroopan unionin tietosuojadirektiivi keväällä 2018. Tähän oli sinänsä varauduttu, mutta tietosuojaselosteen yms. laatimiseen ei löytynyt ennakkotapauksia chattibottien osalta. Anonymisoidun botin suhteen tietosuoja on periaatteessa yksinkertainen. Lähtökohtaisesti chattibottiemme käyttö on täysin anonymisoitu eivätkä ne kysy ihmiseltä mitään tietoja. Näi e

Santra - juttelubotti etäopiskelijan ja etäohjaajan tukena ... · Santra -hanke 2017-2019 -...

Documents

Transcript of Santra - juttelubotti etäopiskelijan ja etäohjaajan tukena ... · Santra -hanke 2017-2019 -...