Suomalaisesta tutkijakoulutuksesta maailmanluokan kilpailuvaltti

Piti tänään alustaa tutkijakoulutuksen kehittämisestä Suomen Akatemian tutkijakoulutukiryhmässä, mutta kokous siirtyi kesäkuulle Islannin tulivuorituhkan vuoksi. Eipä siinä mitään, yritän kirjoittaa ajatuksia auki vastaisen varalle. Kesäkuussa sitten uudestaan.

On aivan erinomaista, että Suomessa yritetään kehittää tutkijakoulutuksen parhaita käytäntöjä. Mutta pystymme paljon enempäänkin, sellaiseen mihin esimerkiksi Hollanti ja Englanti pyrkivät mutta jossa ne eivät ole onnistuneet. Jotta voisin tämän mahdollisuuden kuvata, täytyy aloittaa vähän kauempaa.

* * *

Nykyaikaisen tieteen metodiikassa voi katsoa olevan neljä menetelmällistä kautta. 1500-lukua voi pitää kokeellisen tieteen alkuhetkenä. Maailmaa voitiin tutkia toistettavalla ja uutta ymmärrystä tuottavalla tavalla, kumoten hypoteesit jotka eivät vastanneet todellisuutta. Myöhemmin, 1700-luvulla, syntyi teoreettinen menetelmä. Fysiikka, tähtitiede ja muut luonnontieteet kehittyivät hurjin harppauksin, kun havaittiin se uskomaton tehokkuus jolla maailmaa voitiin kuvailla matemaattisten mallien avulla.

Seuraavia menetelmällisiä harppauksia saatiin odotella pitkälle 1900-luvulle. Toisen maailmansodan jälkeen, suuremmassa määrin 1960-luvulta alkaen, kehittyi laskennallinen menetelmä, joka hyödynsi tietokonesimulaatioita mitä moninaisimpien ilmiöiden tutkimisessa. Islannin tuhkapilvien leviämismallit ovat mainio esimerkki laskennallisen menetelmän mahdollisuuksista.

Mutta kehitys ei pysähtynyt tähän. Nyt on käynnissä neljäs murros, jota on popularisoitu muun muassa teoksessa "The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery" (Tony Hey et al., Microsoft Research, 2009). Tutkijat ovat saaneet käsiinsä välineitä, joilla massiivisista tietomääristä ja niiden yhdistelystä syntyy uudenlaista tietoa. Tästä käytetään usein termiä "data-driven discovery", infromaatioperustainen tutkimusmenetelmä.

Neljännellä paradigmalla tulee olemaan erityisen suuri vaikutus poikkitieteellisiin oivalluksiin ja innovaatioihin. Siiloutuneesta tutkimuksesta mennään laajamittaiseen tieteiden väliseen yhteistyöhön. Tutkijoilla on mahdollisuus tarttua vaikeimpiin tämän päivän yhteiskuntaa varjostaviin ongelmiin.

* * *

Maailmalla ja Suomessa puhutaan tiedepoliittisissa korulauseissa, kuinka TKI-syklin (tutkimus-, kehitys- ja innovaatiotoiminta) nopeuttaminen on elinehto. Nyt meillä on tähän mahdollisuus neljännen tutkimusmenetelmän, data-intensiivisen tutkimuksen kautta.

Numeerisen mallinnuksen ja informaationhallinnan taidot ovat välttämättömiä kaikilla aloilla. Mutta opiskelijoiden taidot ovat kaikkea muuta kuin tyydyttävällä tasolla. Ja mikä pahinta, eri tutkimusalueilla lähestytään laskennallista ja informaatioperustaista tutkimusmenetelmää ei tavoilla, jopa keskenään ristiriidassa olevia käsitteitä käyttämällä. Mitä sitten kun pitäisi tehdä yhteistyötä haastavan poikkitieteellisen ongelman parissa?

Mielestäni meidän on tartuttava toimeen ja käännettävä ongelma mahdollisuudeksi. Mitä jos tutkijankoulutuksessa olisi alusta alkaen yhteinen lähestymistapa laskennalliseen ja informaatioperustaiseen tutkimukseen?

* * *

Koulutuksen tulee perustua temaattiseen lähtökohtaan, jossa samaa tutkimuksellista ongelmaa lähestytään monen eri tieteenalan näkökulmasta, yhdistäen ne toisiinsa. Kaikille annetaan perusvalmiudet kolmannesta ja neljännestä tutkimuksen paradigmasta, laskennallisesta ja informaatioperustaisesta.

Koulutus on alusta alkaen siiloutumista ehkäisevää ja yhteistyöhön kannustavaa. Nuoret tutkijat ovat valmiiksi kykeneviä tarttumaan haastaviin tieteiden välisiin ongelmiin, joissa piilee suuri TKI-potentiaali. Visiossani näen, että tuloksena on huippuosaamisen yhteiskunta jota ihmetellään kaikilla mantereilla.

Suomella on tässä maailmanluokan tilaisuus. Sitä paitsi, poistamalla nykyisiä päällekkäisyyksiä tutkijakoulutuksessa voidaan päästä vähemmällä vaivalla parempaan tulokseen. Ja kun tutkijakoulutettavilla on käytössään yhteensopivat työkalut, tieteidenvälisiä aja-aitoja on paljon nykyistä helpompi ylittää.

Jotta tässä onnistutaan, täytyy opetussisällön olla koherenttia ja sen teknologisen toteutuksen kattaa koko tutkijakoulutus. Koulutusjärjestelyjen täytyy ylittää tiedealojen rajat, kannustamalla opiskelijoita poikkitieteellisiksi alusta asti. Tässä on tavattomasti hyötyä yhteisestä tutkijakoulutuksen e-infrastruktuurista, joka tarjoaa välineet yhteistyöhön, tuo tarjolle arvokkaat tutkimusaineistot ja mahdollistaa parhaiden simulointi- ja data-analyysimenetelmien käytön.

* * *

Suomella on mahdollisuus näyttää kykynsä. Tartummeko tilaisuuteen?