AI kasutamine TalTechis

Ülikooli keskne nägemus

TalTech näeb tehisintellekti kui murrangulist arengusuunda, mis mõjutab kogu teadus- ja haridusmaastikku. Meie eesmärk on olla mitte pelgalt tehnoloogia kasutaja, vaid vastutustundlik eestvedaja ja suunamudija, nii teadus- kui ka õppeprotsessis, igapäevatöös aga ka eetiliste ja juriidiliste raamistikute kujundamisel.

AI ei ole TalTechis pelgalt uus tööriist, vaid institutsionaalse evolutsiooni kiirendi, mis puudutab nii õpet, teadust, juhtimist, tööprotsesse kui ka taristut. Selleks oleme loonud tugeva koordineeriva struktuuri ülikooli tasandil, mille kaudu toetame tudengeid, õppejõude, teadlasi ja töötajaid koolitustega ning juurutame läbimõeldud AI-tööriistade komplekti koos juhiste, abivahendite ning toestruktuuriga, mis tagab vastutustundliku kasutuse.

Ülikoolis kehtivad reeglid

TalTechis reguleerivad tehisintellekti kasutust mitmed kokkulepped ja suunised. Õppetöö jaoks on koostatud Suunised tehisintellekti kasutamiseks õppetöös, mis annavad juhiseid, kuidas AI-d rakendada õppetöös nii, et see toetaks õppeeesmärke ega kahjustaks õppeprotsessi usaldusväärsust. Lisaks tuleb arvestada Tallinna Tehnikaülikooli isikuandmete töötlemise ja kaitse korraga, mis kirjeldab põhimõtteid isikuandmete kogumiseks, säilitamiseks ja töötlemiseks, ning oma teaduskonnas või struktuuriüksuses kehtestatud kokkulepete ja juhistega. Õppeosakond on koostanud suunised tehisintellekti tööriistadega kohanemiseks õppetöös ja samuti on loodud ka hea enesekontrolli põhimõttel skeem analüüsimaks tehisintellekti kasutust õppetöös.

Riiklikul tasandil on Haridus- ja Teadusministeerium välja töötanud soovitused AI kasutamiseks hariduses, mis rõhutavad eelkõige läbipaistvust, kriitilise mõtlemise arendamist ja õpilaste kaitset liigse automatiseerimise eest. Euroopa Liidu tasandil kehtib Isikuandmete kaitse üldmäärus (GDPR), mis määrab reeglid isikuandmete töötlemiseks ka tehisintellekti süsteemides. GDPR kohustab tagama, et AI kasutamine ei rikuks privaatsust ega looks andmetega seotud lisariske. Lisaks jõustub järk-järgult Euroopa Liidu tehisintellekti määrus (AI Act), mis seab AI-lahendustele riskipõhised kategooriad ning toob haridussektoris ja teadustegevuses kasutatavatele süsteemidele kaasa täiendavad läbipaistvus- ja turvanõuded.

AI kasutus TalTechis põhineb järgmistel põhimõtetel:

  • Kriitiline mõtlemine ja kallutatuse vältimine – AI väljundid ei pruugi olla faktitäpsed ega neutraalsed, seetõttu tuleb neid alati kontrollida ja hinnata kriitilise pilguga.
  • Privaatsus ja andmekaitse – tundlikke ja isikuandmeid ei tohi sisestada mittetoetatud AI platvormidesse. Kasutada tuleb vaid ülikooli poolt lubatud või juhendi alusel hinnatud turvalisi lahendusi (nt Microsoft Copilot, tulevikus ChatGPT Edu).
  • Läbipaistvus ja viitamine – AI tööriistade kasutamine töödes tuleb ausalt välja tuua, näiteks eessõnas, viitena või tööriistade jaotises.

Enne AI-lahenduse kasutamist tuleb valideerida selle vastavus käesolevale juhendile. Erandiks on ülikooli poolt ametlikult pakutavad kesksed lahendused (Microsoft Copilot ja tulevikus ChatGPT Edu), mis on eelnevalt hinnatud kõrge sobivusega. Kõigi teiste lahenduste puhul tuleb hinnata sobivust juhises toodud kriteeriumide alusel ning arvestada nii andmekaitse kui ka konfidentsiaalsuse nõudeid. Lõplik vastutus jääb alati kasutajale – sealhulgas andmete turvalisuse, isikuandmete kaitse ja teenuse tingimuste järgimise eest. Vajadusel tuleks enne uue AI-lahenduse kasutamist konsulteerida IT kasutajatoega, et tagada lahenduse kooskõla ülikooli reeglite ja õigusraamistikuga.

AI lahenduste sobivuse hindamise juhis  

Eesmärk
See juhis aitab TalTechi töötajatel hinnata uute AI-lahenduste tehnilist ja õiguslikku vastavust ning eesmärgipärast kasutust, tuginedes EL AI Act riskitasemetele ja GDPR nõuetele.
Juhist tuleb kasutada igaühel, kes soovib tööalases tegevuses kasutada või kasutusele võtta AI-lahendust, mida ülikool ei paku ega halda tsentraalselt.

Hindamine toimub kahes etapis:

  • I osa – lahendust hinnatakse kuue kriteeriumi alusel (5 kohustuslikku ja 1 vabatahtlik), kasutades valgusfoori põhimõtet.
  • II osa – tulemused võetakse kokku ning määratakse, millisel sobivustasemel ja milliste tingimustega on lahendust lubatud ülikoolis kasutada.

I osa – Lahenduse tehniline ja õiguslik sobivus

  • Andmete hoiustamise asukoht – Hinnatakse, kus AI-lahenduse kasutatavad ja salvestatavad andmed paiknevad.
    🟢 Roheline – Andmed paiknevad EL-is või EL-is asuvates andmekeskustes ning vastavad EL andmekaitsenõuetele.
    🟡 Kollane – Andmed paiknevad väljaspool EL-i riikides, millel on teatud andmekaitsetagatised, kuid mis ei ole täielikult EL GDPR tasemel.
    🔴 Punane – Andmed paiknevad riikides, kus puuduvad piisavad õiguslikud tagatised või on suur poliitiline ja julgeolekurisk.
  • Andmete kasutamine mudelite treenimiseks
    🟢 Roheline – Tingimustes on selge kinnitus, et andmeid ei kasutata mudelite treenimiseks või see on vaikimisi keelatud.
    🟡 Kollane – Mudelite treenimine on vaikimisi sisse lülitatud, kuid kasutaja saab selle seadetes välja lülitada.
    🔴 Punane – Andmeid kasutatakse mudelite treenimiseks ilma piiranguteta ning seda ei saa keelata.
  • Andmete omandiõigus ja kasutusõigused
    🟢 Roheline – Andmed jäävad ülikooli või kasutaja omandisse, teenusepakkuja ei kasuta neid muuks otstarbeks.
    🟡 Kollane – Andmed jäävad ülikooli või kasutaja omandisse, kuid teenusepakkujal on õigus neid piiratud mahus kasutada.
    🔴 Punane – Andmete esitamisel kaotab ülikool või kasutaja sisulise omandi- ja kontrolliõiguse.
  • Eetiline, pedagoogiline ja teaduslik sobivus
    🟢 Roheline – Tingimustes on kirjas, et lahendus väldib kallutatust, diskrimineerimist ja ebaõiglast mõjutamist.
    🟡 Kollane – Tingimustes on eetilised põhimõtted olemas, kuid sõltumatud hinnangud puuduvad või on piiratud.
    🔴 Punane – Puuduvad selged eetilised juhised või on tõendeid kallutatuse/ebaõigluse kohta.
  • Teenusepakkuja küberturvalisuse ja andmekaitse tase
    🟢 Roheline – Kehtivad rahvusvahelised sertifikaadid (nt ISO/IEC 27001, SOC 2, GDPR vastavus).
    🟡 Kollane – Osaline vastavus või sertifikaadid menetluses.
    🔴 Punane – Sertifikaadid puuduvad või turvameetmete kirjeldus on ebapiisav.
  • Integratsioonivõimalused ja ühilduvus (valikuline)
    🟢 Roheline – Toetab SSO (UNI-ID/Entra ID), SCIM-i ja API-liideseid.
    🟡 Kollane – Toetab mõningaid, kuid mitte täielikult.
    🔴 Punane – Ei toeta SSO-d ega muid kriitilisi integratsioonivõimalusi.

II osa – Eesmärgipärane kasutus ja riskitase

  • 🟢 Kõrge sobivus (roheline) – Ükski kriteerium ei ole punane ja maksimaalselt üks kollane. Sobib kasutamiseks ka isikuandmete ja siseste dokumentidega.
    Kasuta kui: lahendus on vajalik tööprotsessis ning tuleb töödelda ka isikuandmeid.
    Näited: Microsoft Copilot (M365), ChatGPT Edu.
  • 🟡 Piiratud sobivus (kollane) – Kõik kriteeriumid on rohelised/kollased, punaseid ei ole. Soovitatav kasutada ainult avalike või madala konfidentsiaalsusega andmete puhul.
    Kasuta kui: vajad lahendust avaliku teabe või vähese konfidentsiaalsusega andmete töötlemiseks.
    Näited: Avalik ChatGPT, mõned pilveteenusepõhised pildigeneraatorid.
  • 🔴 Sobimatu (punane) – Vähemalt üks kriteerium on punane. Ei tohi igapäevases töös kasutada.
    Kasuta ainult kui: tegemist on testimisega avalikel andmetel või erandkorras teadusprojektis.
    Näited: Hiinas või Venemaal baseeruvad AI-teenused.

Märkus: Valgusfoori sobivustase näitab tehnilist ja õiguslikku vastavust, kuid alati tuleb arvestada ka EL AI Act riskitaset ja lahenduse eesmärki.

EL AI Act riskitasemed – tuleb arvestada lisaks sobivustasemele:

  • ❌ Vastuvõetamatu risk – keelatud tegevused
    Näited: varjatud psühholoogiline mõjutamine, seadusega lubamata näotuvastus, diskrimineerivad algoritmid hindamises või värbamisel.
    Ei tohi kasutada.
  • ⚠️ Kõrge risk – otseselt mõjutab õigusi ja vabadusi
    Näited: automaatne hindamine, värbamissüsteemid, akadeemilise edasijõudmise ennustamine, kriitilise taristu juhtimine.
    Kasutada ainult kõrge sobivusega lahendusi ja eelneva riskianalüüsiga.
  • ℹ️ Piiratud risk – läbipaistvusnõue
    Näited: vestlusrobotid info jagamiseks, pildigeneraatorid õppematerjalide loomiseks, tekstitööriistad loengumaterjalide struktureerimiseks.
    Lubatud ainult kõrge sobivusega lahendustega, kui kasutajad on teadlikud AI rollist.
  • ✅ Madal risk – igapäevased abivahendid
    Näited: e-posti sorteerimine, ajaplaneerimise assistendid, grammatika kontroll töövahendites.
    Tavakasutuseks sobivad; võib kasutada ka piiratud sobivus.

Töövahendid

Tehisintellekt (AI) muutub ülikoolides järjest olulisemaks tööriistaks, aidates tõhustada õppetööd, teadustööd ja haldusprotsesse. Alljärgnev annab ülevaate peamistest AI töövahenditest TalTechis.

Microsoft Copilot – Tehisintellektil põhinev assistent
Microsoft Copilot on tehisaru-assistent, mis aitab koostada ja toimetada tekste, kokku võtta koosolekuid, analüüsida andmeid ning kiirendada igapäevatööd. Seda saab kasutada nii vestluskeskkonnana kui ka Microsoft 365 rakenduste abilisena.

Copilot (vestlus)

Tasuta kättesaadav UNI-ID kontoga. Copilot vestlus on veebipõhine tehisaru-assistent, kus saad küsida küsimusi, koostada tekste, otsida ideid ja lahendada probleeme loomulikus keeles.

  • Veebis: ava copilot.microsoft.com, logi sisse oma UNI-ID kontoga ja alusta vestlust.
  • Edge’i külgribas: ava Microsoft Edge, logi sisse UNI-ID kontoga, klõpsa Copiloti ikoonil (paremal üleval) ja kirjuta oma päring või vali Compose.
  • Mobiilis: Copiloti saab kasutada Microsoft 365 mobiilirakenduses pärast UNI-ID kontoga sisselogimist.

Copilot for Microsoft 365 (tasuline)

Lisalitsentsiga funktsionaalsus Office’i rakendustes. Copilot 365 töötab otse Outlookis, Wordis, Excelis, PowerPointis ja Teamsis, aidates luua, analüüsida ja täiustada dokumente, esitlusi, tabeleid ja suhtlust.

Pärast litsentsi seostamist UNI-ID kontoga muutub Copilot rakendustes kasutatavaks (levik võib võtta mõnest tunnist paari päevani).

  • Tellimine: tugiportaal
  • Kasutus: ava Office’i rakendus → klõpsa Copiloti ikoonil → kirjelda, mida soovid koostada/analüüsida.

Andmekaitse

UNI-ID kontoga kasutades rakendub ettevõtte tasemel andmekaitse: sinu päringuid ja vastuseid ei kasutata alusmudelite treenimiseks ning töötlus jääb Microsoft 365 teenusepiiridesse.

Azure’i kaudu ligipääs tehisaru mudelitele

Tehisintellekti (AI) mudelite kasutamine Microsoft Azure’i kaudu

Mis on Azure AI?

Microsoft Azure AI võimaldab kasutada ja arendada erinevaid tehisintellekti lahendusi — alates suurtest keelemudelitest (LLM) kuni pildi-, kõne- ja andmeanalüüsini. Kõik mudelid ja teenused: https://ai.azure.com/catalog

Miks kasutada Azure AI’d ülikoolis?

  • kiirem andmeanalüüs ja uurimistöö;
  • tipptasemel mudelid ilma oma GPU-infrastruktuuri rajamata;
  • skaleeritavus;

Kuidas Azure AI teenuseid kasutada

  1. Azure tellimuse (subscription) avamine
    Pöördu TalTechi IT osakonda, et avada vajalik Azure tellimus. Vajalikud andmed: struktuuriüksus, finantsallikas ja vastutav tellija.  Taotlus: https://taltech.atlassian.net/servicedesk/customer/portal/14/group/30/create/406
  2. Admin-kontode loomine ja juurdepääsude seadistamine Azure’i administraatori pilvekontod tellitakse siit: https://taltech.atlassian.net/servicedesk/customer/portal/14/group/33/create/374
  3. Teenuste tellimine ja kasutamine
    Pärast juurdepääsude loomist saab tellida ja kasutada Azure’i pakutavaid AI/ML-teenuseid ja virtuaalressursse (arvutusvõimsus, andmesalvestus jms). Hinnainfo on nähtav otse Azure AI kataloogis iga mudeli juures.
Kasutusvaldkondade soovitused
Kasutusvaldkond Kirjeldus Toetatud tööriistad (TalTech) Teised turuliidrid
Sisutootmine Loengutekstid, esseed, juhendid ja kokkuvõtted Microsoft Copilot 365, ChatGPT Claude, Gemini, Mistral, Notion AI
E-kirjade ja vastuste koostamine Outlooki või muude kanalite ametlikud kirjamustandid Microsoft Copilot 365, ChatGPT Gemini for Workspace (Gmail), Claude
Dokumenditöötlus ja struktureerimine Aruannete ja tekstide ümberkorraldus, peapunktid Microsoft Copilot 365, ChatGPT Claude, Gemini
Keelekorrektsioon ja tõlge Grammatiline parandamine, eesti–inglise tõlked Microsoft Copilot 365, ChatGPT DeepL, Claude, Gemini, Grammarly AI
Õppimise ja eksamiks valmistumise tugi Selgitused, kontrollküsimused, mõistete lahtiseletus ChatGPT Claude, Perplexity, Mistral
Loogiline ja analüütiline mõtlemine Samm-sammuline põhjendamine, probleemilahendus ChatGPT Claude, Qwen, Gemini
Teadmiste otsing ja faktikontroll Allikatele viitav infootsing ja vastused ChatGPT, Microsoft Copilot 365 Perplexity, Gemini, Claude
Koosolekute ja seminaride tugi Teamsi transkriptsioon, kokkuvõtted, ülesanded Microsoft Copilot 365 Otter.ai, Fireflies.ai
Andmeanalüüs ja selgitused Exceli/CSV analüüs, mustrite tuvastamine, selgitused Microsoft Copilot 365, ChatGPT, Power BI Copilot Gemini (Sheets), Claude
Visualiseerimise abistamine Graafikute ja tabelite loomise juhised Microsoft Copilot 365, ChatGPT Gemini (Sheets), Claude
Programmeerimise tugi Koodi genereerimine, silumine, algoritmid ChatGPT Claude, Gemini, Cursor, Mistral, Qwen
Koodi dokumenteerimine ja tehniline kirjutamine API dokumentatsioon, kommentaarid, README loomine ChatGPT Cursor, Mintlify
Piltide ja illustratsioonide loomine Piltide generatsioon tekstist (nt esitlused) ChatGPT Midjourney, Stable Diffusion, Adobe Firefly, Canva AI
Multimeedia sisu kavandamine Video-/heliskriptid, struktuuriideed ChatGPT Gemini, Claude
Esitluste ja slaidide koostamise abi PowerPointi slaidid, kokkuvõtlik esitusviis Microsoft Copilot 365, ChatGPT Tome, Gamma, Beautiful.ai
Teadus- ja uurimistöö tugi Viidete vormindamine, artiklite kokkuvõtted, teaduskeele selgitused, allikate leidmine ChatGPT NotebookLM, ScopusAI, Scite, ResearchRabbit, Perplexity Scholar, Elicit
ChatGPT Edu

Märkus: ChatGPT Edu ei ole veel TalTechis kasutusele võetud. Käesolev juhis annab ülevaate, milline see lahendus on ja kuidas seda tulevikus kasutada saab. Lähitulevikus on plaanis ChatGPT Edu ülikoolis kasutusele võtta.

ChatGPT Edu on tehisaru-assistent, mis põhineb GPT-5 mudelil – OpenAI kõige võimekamatel mudelitel töö ja õppe toetamiseks. Seda saab kasutada tekstide kirjutamiseks ja toimetamiseks, uurimistööks, andmete analüüsiks, koodi loomiseks, ideede arendamiseks ning igapäevaste tööülesannete kiirendamiseks. ChatGPT Edu on loodud spetsiaalselt ülikoolidele ja töötab turvalises keskkonnas, kus andmeid ei kasutata alusmudelite treenimiseks.

Kus ja kuidas kasutada

  • Veebis: ava chat, logi sisse oma UNI-ID kontoga ja alusta vestlust.
  • Mobiilis: laadi alla ChatGPT mobiilirakendus, logi sisse UNI-ID kontoga ja kasuta vestlusi liikumise pealt.
  • Õppetöös ja teaduses: võimalik kasutada dokumentide analüüsimiseks, uurimisandmete töötlemiseks, õppematerjalide loomisel ja ideede genereerimisel.
  • Integreerituna töövoogudesse: ChatGPT Edu ühildub mitmete rakendustega (nt Google Drive, Teams, GitHub, Outlook), et leida vastuseid otse oma failidest ja materjalidest.

Võimekused

  • Kirjutamine ja toimetamine: artiklid, esseed, aruanded, loengukonspektid.
  • Analüüs ja uurimistöö: andmete töötlemine, kokkuvõtted, strateegiate või raportite loomine.
  • Kood ja tehnika: koodinäited, vigade otsimine, süsteemilogide tõlgendamine.
  • Koostöö: usaldusväärne partner, mis pakub fakti- ja allikapõhiseid vastuseid professionaalses toonis.
  • Õppetöö toetamine: saab luua kursusematerjale, õppemänge, testiküsimusi või personaalseid õppijuhiseid.

Andmekaitse

  • UNI-ID kontoga sisselogimisel rakendub ettevõtte tasemel andmekaitse:
  • sinu päringuid ja vastuseid ei kasutata alusmudelite treenimiseks;
  • ChatGPT Edu keskkond järgib ISO, SOC 2 ja GDPR standardeid.

Muud juhised ja kasulikud materjalid

Kuidas suhelda tehisaruga tõhusalt?

Promptimine (eesti keeles ka viipamine) tähendab oskust anda tehisarule (nt ChatGPT, Copilot) selgeid ja sihipäraseid juhiseid, et saada täpne ja ootuspärane vastus. See oskus tuleb kasuks nii õppimises, uurimistöös, projektijuhtimises kui ka igapäevatöös.

Põhireeglid

  • Ole konkreetne ja täpne.
    Halb: „Räägi mulle projektidest.“
    Hea (tudeng): „Koosta 5-punktiline kokkuvõte küberturbe loengu põhiteemadest.“
    Hea (töötaja): „Koosta 5-punktiline ülevaade TalTechi digipöörde projektidest 2020–2023.“
  • Anna roll või stiil.
    Tudeng: „Tegutse kui eksamiõppejõud ja koosta kolm kontrollküsimust teemal masinõppe mudelid.“
    Töötaja: „Tegutse kui dokumendi toimetaja ja paranda tekst ISO 27001 nõuetele vastavaks.“
  • Selgita konteksti ja tausta.
    Näide: „Sihtrühm: esmakursuslased, eesmärk: õppetöö kokkuvõte, vorm: slaidiesitlus.“
  • Jaga ülesanne sammudeks.
    Näide: „Esmalt kirjelda plussid ja miinused, seejärel tee soovitus, lõpuks too näide TalTechi praktikast.“
  • Kasuta näiteid ja formaati.
    Näide: „Kirjuta kokkuvõte 100 sõnaga, lõpuks lisa kolm bullet-pointi.“
  • Refineeri ja täpsusta.
    Näide: „Palun täpsusta punkt 3 TalTechi kontekstis“ või „Too näide Eesti õigusest.“
  • Palu põhjendusi või mõttekäiku.
    Näide: „Selgita esmalt arutluskäiku ja alles siis anna soovitus.“
  • Määra piirid ja maht.
    Näide: „Kirjuta 200-sõnaline essee.“ või „Too täpselt 5 punkti.“
  • Kasuta korduvkasutatavaid malle.
    Näide õppimisel:  Ülesanne: Selgita mõistet [X] nii, et esimene selgitus on lihtsustatud, teine detailne.  Näide tööelus:   Taust: IT osakond valmistab ette infoturbe poliitikat. Ülesanne: Koosta 7-punktiline juhis logide analüüsiks.

Kokkuvõte

Hea prompt = selge juhis + kontekst + soovitud vorm.

  • Tudengitele: aitab õppida kiiremini ja sügavamalt (nt eksamiks kordamine, näidete genereerimine).
  • Töötajatele: aitab koostada dokumente, analüüse ja ülevaateid tõhusamalt.

👉 Mõtle tehisarust kui kolleegist või juhendajast, kellele tuleb anda sama selge tööülesanne nagu inimesele.

Kasulikud materjalid
  • DigiriigiAkadeemia generatiivse tehisaru kursused: https://digiriigiakadeemia.ee/course/index.php?categoryid=all
  • OpenAI Academy materjalid: https://academy.openai.com/public/content
  • Äritehisaru klubi
    https://tehisaru.ee/
  • Tehisaru baromeeter
    https://baromeeter.ai/
    Eesti ülikoolide (TÜ, TalTech, TLÜ, EKI) koostöös loodud platvorm, mis võrdleb eesti keeles töötavate keelemudelite vastuseid ja koondab kasutajate hinnanguid. Regulaarselt uuenev edetabel ja kasutajate panus aitavad mudeleid edasi arendada ning tõstavad TI-teadlikkust. Põhineb kohandatud ChatBotArena raamistikul.
AI piloodid

AI piloodid

See nimekiri koondab TalTechis hetkel katsetamisel olevad AI-lahendused.

  • Kõnetehnoloogia labori teenused. Info Tanel Alumäe Esileht | teksiks.ee
  • Intelligentne otsing (ülikooli töötajatele) – Intelligentne otsing on TalTechi sisemine tehisaru rakendus, mis aitab kasutajal leida kiireid ja sisukaid vastuseid ülikooli ametlikest allikatest nagu siseportaal, juhendid, õigusaktid ja avalik veebileht. Kasutaja sisestab küsimuse, mille alusel süsteem otsib vastavad tekstilõigud ning genereerib vastuse OpenAI GPT mudeli abil (sh GPT-4 Turbo). Tulemus sisaldab viiteid algallikatele ning kasutajal on võimalik anda tagasisidet vastuse asjakohasuse kohta.
  • ChatBot Open AI testimine IT-teaduskonna õppijatega. Info Ago Luberg. Taltech Chat
  • IT-huvi2rataja katsetused (teadusuuring). Kratt, mis aitab õppijal leida enne ülikooli (TalTech) astumist sobiv IT-eriala bakalaureuseõppes. Piloot 1: ithuviarajata.pragmatiqai.com Õpetajatele oleme loonud ka toetava slaidiprogrammi, mida arvestada kui klassiga rakendust kasutada nt ainetunnis Juhised õpetajale/grupiga rakendajale Info Birgy Lorenz.
  • AI-Mentor häkatonil (sügis 2025). Info Birgy Lorenz.
  • Eduflex mudeli kastetamine kursusel. Info Margus Püüa.
  • Tekstipõhine vestlusrobot Moodle kursusel. Info Raivo Sell.
  • Tekstipõhine vestlusrobot Moodle/Discord kursusel. Info Ago Luberg.
  • LENA kasutamine loengutes. Info Tarmo Koppel.
  • Matemaatka tuutor Krattide arendamine, hetkel ideede kogumine. Info Jüri Kurvits.
  • Janika Leoste integreerib kõrgkooliõppetöösse generatiivsed keelemudeleid ja TEMI V3 robotassistente, et juhendada õppijaid AI vahendite õiges kasutuses, võimaldada personaalsemat ja automatiseeritud hindamist ning vähendada õppejõu töökoormust. Info Creativity Matters ETIS
Näited teistest ülikoolidest

Selles jaotises on toodud valik ülikoolidest Euroopas, kellel on hästi struktureeritud AI-ökosüsteem või selge strateegiline fookus tehisintellekti rakendamisel hariduses ja teaduses. Iga näite juures on lisatud asjakohane URL lisainfo jaoks.

Eindhoven University of Technology (TU/e)

Technical University of Munich (TUM)

Linköping University (LiU), Rootsi

University of Helsinki, Soome

Aalto University, Soome

  • AI in Aalto
    Multidistsiplinaarne lähenemine, ühendades inseneeria, disaini ja ärimajanduse. Keskendutakse innovatsioonile ja rakendusuuringutele.
    AI in Aalto | Aalto University

Tartu Ülikool, Eesti

TU/e IE&IS (Industrial Engineering & Innovation Sciences)

  • AI in Education kontekstis IE&IS fookusega
    Täiendav fookus AI rakendamisel haridus- ja organisatsioonikäitumise uurimisel.
    (Vaata üldlinki: TU/e AI in Education at IE&IS )

This section highlights selected universities in Europe that have well-structured AI ecosystems or a clear strategic focus on the application of artificial intelligence in education and research. Each example includes a relevant URL for further information.

Eindhoven University of Technology (TU/e)

Technical University of Munich (TUM)

Linköping University (LiU), Sweden

University of Helsinki, Finland

Aalto University, Finland

  • AI in Aalto
    A multidisciplinary approach combining engineering, design, and business. Strong focus on innovation and applied research.
    AI in Aalto | Aalto University

University of Tartu, Estonia

TU/e IE&IS (Industrial Engineering & Innovation Sciences)

  • AI in Education with an IE&IS Focus
    Additional emphasis on applying AI in the study of education and organizational behavior.
    (General link: TU/e AI in Education at IE&IS )

AI koolitused
Õppejõule
AI kasutamine õpetamisel
AI koolitused
Tudengile
AI kasutamine õppimisel
AI koolitused
Teadlasele
AI kasutamine teaduses
AI koolitused
Töötajale
AI kasutamine organisatsioonis

….