PISA 2025: Suomi suoriutui digitaalisen oppimisen alueella hyvin – tytöt ja pojat samalla viivalla
Tampereen yliopiston Koulutuksen, arvioinnin ja oppimisen tutkimuskeskus REALin tutkijat vastasivat Suomen PISA 2025 -tutkimuksen digitaalisen oppimisen osuudesta sekä maahanmuuttotaustan ja oppimisen tuen tietojen raportoinnista.
Vuoden 2025 tutkimuksen vaihtuva innovatiivinen arviointialue, digitaalinen oppiminen, sisälsi ohjelmoinnillisen ongelmanratkaisun ja oppimisen itsesäätelyn osuudet, joista ensimmäisen tulokset raportoitiin ensitulosten yhteydessä.
Arviointialueen tehtävät oli rakennettu monivaiheisiksi ongelmanratkaisutilanteiksi, jossa tehtävänaikaista oppimista hyödynnettiin esimerkiksi palautteen avulla. Näin mitattiin myös kykyä mukauttaa omaa toimintaa ja esimerkiksi kykyä kerätä ja järjestellä tietoa esitettyjen ongelmien ratkaisemiseksi.
PISA-tulosten mukaan suomalaisnuorten keskiarvo ohjelmoinnillisessa ongelmanratkaisussa oli 507 pistettä, joka oli tilastollisesti merkitsevästi OECD-maiden keskiarvoa (500 pistettä) korkeampi.
Suomalaisnuoret siis osaavat ohjelmoinnillista ongelmanratkaisua keskimäärin hyvin. Euroopasta Suomea tilastollisesti merkitsevästi paremmin suoriutui vain neljä maata: Viro, Iso-Britannia, Sveitsi ja Tšekki.
– Suomen tulos tällä arviointialueella on ilahduttava siinäkin mielessä, että Suomessa ei näkynyt lainkaan tilastollisesti merkitseviä eroja tyttöjen ja poikien välillä, mikä erottaakin Suomen muista Pohjoismaista ja Virosta, yliopistonlehtori Ninja Hienonen kertoo.
Runsas tekoälyn käyttö yhteydessä heikompaan osaamiseen
Tällä PISA-kierroksella oppilailta kysyttiin ensimmäistä kertaa tekoälyn käytöstä neljässä eri käyttötarkoituksessa.
Oppilaat, jotka eivät käyttäneet tekoälyä koulutyöhönsä, suoriutuivat tutkimuksen pääarviointialueella luonnontieteissä sekä ohjelmoinnillisen ongelmanratkaisun arviointialueella paremmin kuin oppilaat, jotka käyttivät sitä.
Sillä, mihin tekoälyä käytettiin, oli kuitenkin merkitystä.
– Etenkin runsas tekstin tiivistämiseen tai kirjallisten koulutehtävien luonnosteluun käytetty tekoäly oli yhteydessä heikompaan osaamiseen molemmilla arviointialueilla. Sen sijaan esimerkiksi kohtuullisesti oppimisen helpottamiseksi käytetyllä tekoälyllä ei ollut vastaavaa yhteyttä. Se oli yhteydessä jopa hieman parempaan suoriutumiseen OECD-maissa keskimäärin, tutkija Nestori Kilpi sanoo.
Tekoälyä eniten käyttäneet oppilaat olivat Suomessa vähemmän sinnikkäitä ja uteliaita verrattuna vähiten tekoälyä käyttäneisiin oppilaisiin.
– Suomi poikkesikin tässä uteliaisuuden osalta, sillä keskimäärin OECD-maissa oppilaat, jotka käyttivät enemmän tekoälyä, olivat myös uteliaampia, Kilpi kertoo.
Pelkkä maahanmuuttotausta ei selitä osaamiseroja maahanmuuttotaustaisten ja kantaväestön välillä
PISA 2025 -tutkimuksen mukaan maahanmuuttotaustaisten ja kantaväestön osaamisero on Suomessa edelleen suuri. Tutkija Faruk Nazerin mukaan osaamiseroa ei voida selittää pelkällä maahanmuuttotaustalla. PISA 2025 -aineistossa näkyy erityisesti sosioekonomisen taustan merkitys.
– Maahanmuuttotaustaiset oppilaat ovat selvästi yliedustettuina matalan sosioekonomisen taustan ryhmässä. Kun sosioekonominen tausta huomioidaan, ryhmien väliset osaamiserot pienenevät huomattavasti, Nazeri sanoo.
Hän kertoo, että myös koulun opetuskielen kotikäyttö ja luokka-aste pienentävät joitain eroja, mutta niiden itsenäinen yhteys on useilla arviointialueilla melko heikko sen jälkeen, kun sosioekonominen tausta on huomioitu.
– Merkittävä osa erosta jää kuitenkin edelleen selittämättä, Nazeri toteaa.
Huomio olosuhteisiin osaamiserojen taustalla – koulutuksellista tasa-arvoa vahvistettava
Nazeri kertoo, että PISA-tulosten perusteella huomio pitäisi kohdistaa maahanmuuttotaustan sijasta niihin olosuhteisiin, jotka ovat osaamiserojen taustalla.
– Koulutuksellista tasa-arvoa on vahvistettava ja tukea kohdennettava sitä eniten tarvitseville, hän sanoo.
Professori Mari-Pauliina Vainikainen kertoo, että osaamiserojen kaventaminen ei ole vain koulun tehtävä, vaan siihen liittyvät myös lasten ja nuorten laajemmat kasvuolosuhteet ja hyvinvointi.
– PISA 2025 ei kuitenkaan osoita, että jokin yksittäinen toimenpide yksin poistaisi eroja, Vainikainen sanoo.
Maahanmuuttotaustaisten oppilaiden osaamistason lasku kantaväestöä lievempää
PISA 2025 -tutkimuksen mukaan maahanmuuttotaustaisten oppilaiden osaamistason lasku on ollut kantaväestöä lievempää. Nazeri kertoo, että tätä PISA 2025 -aineisto ei pysty suoraan selittämään.
– Pitkällä aikavälillä kantaväestön osaaminen on heikentynyt maahanmuuttotaustaisia oppilaita enemmän luonnontieteissä ja matematiikassa, mutta lukutaidossa ryhmien kehitys on ollut hyvin samankaltaista, hän sanoo.
Tällä kierroksella osaamisen heikkeneminen näkyi poikkeuksellisen voimakkaasti myös korkean sosioekonomisen taustan oppilailla.
– Se voi olla yksi taustalla oleva tekijä, mutta raportti ei testaa sitä varsinaisena selityksenä maahanmuuttoryhmien erilaiselle kehitykselle. Siksi tästä ei pidä tehdä liian pitkälle meneviä johtopäätöksiä, Nazeri kertoo.
Mitä suurempi tuen tarve, sitä matalampaa osaaminen keskimäärin
PISA-tutkimuksessa on mukana aina myös oppimisen ja koulunkäynnin tukea saavia oppilaita. PISA 2025 -tutkimuksessa erityistä tukea saaneita oppilaita oli aineistossa 7,2 prosenttia.
Erityistä tukea saavien oppilaiden osaaminen oli keskimäärin matalampaa kuin muiden oppilaiden, niin tutkimuksen pääarviointialueella luonnontieteissä kuin ohjelmoinnillisessa ongelmanratkaisussa.
Tulos on samansuuntainen kuin PISA 2018- ja PISA 2022 -kierroksilla sekä muissa aiemmissa suomalaistutkimuksissa.
– Mitä suurempi on tuen tarve, sitä matalampaa on osaaminen keskimäärin. Myös erityistä tukea saavien oppilaiden osaaminen jakautuu eri suoritustasoille matalista korkeampiin, kuten muillakin oppilailla. On tärkeää, että myös tukea saavia oppilaita osallistuu PISA-kokeeseen, yliopistotutkija Meri Lintuvuori ja Ninja Hienonen toteavat.
PISA 2025 -tutkimuksen ensitulosraportin on toteuttanut Jyväskylän yliopiston Koulutuksen tutkimuslaitoksen ja Tampereen yliopiston tutkimuskeskus REALin tutkijoiden muodostama konsortio. Tampereen yliopistosta mukana olivat Ninja Hienonen, Nestori Kilpi, Meri Lintuvuori, Faruk Nazeri ja Mari-Pauliina Vainikainen.
