Kolm Eesti edtechi, kolm teed liivakastist maailma

Madle Timm

TALLINN – ALPA Kids õpetab lapsi enam kui 170 riigis, 99math on jõudnud miljonite USA koolilasteni ning DreamApply aitab 300 ülikoolil tudengeid vastu võtta. Kolm väga erinevat Eesti edtech-ettevõtet on jõudnud üsna sarnase järelduseni: Eesti on hea koht, kus toodet katsetada, aga kasvamiseks tuleb üsna kiiresti piiri taha vaadata.

99mathi kaasasutaja Timo Timmi käis 11ndas klassis, kui hakkas mõtlema, kuidas teha nii, et matemaatika ülesanded tekitaksid õpilastes sarnast elevust kui videomängude mängimine. ALPA Kidsi kaasasutaja Kelly Lilles elas perega Kanaari saartel ning otsis oma lapsele eestikeelset harivat mängu. Sobivat lahendust ta enda sõnul ei leidnud. DreamApply kaasasutaja Märt Aro oli aga aastaid ülikoolidega töötades näinud, kui keeruline ja mahukas on tihti kulisside taha jääv ülikoolide vastuvõtuprotsess.

„Eestlastele meeldib lahendada kõiki maailma probleeme tarkvara abiga,“ naerab Aro. Kõik kolm tarkvara on nüüdseks Eesti piiridest kaugele välja lennanud.

99math: matemaatika peab kõigepealt Robloxiga võistlema

Timmi mängis enda sõnutsi lapsena ja teismelisena palju videomänge. „Miks meil ei võiks koolis või hariduses üldiselt olla sellist lahedat platvormi, kus lapsed päriselt tahavad asju teha, katsetada koolis ja võib-olla hiljem kodus edasi mängida?“ kirjeldab Timmi aastal 2018 tekkinud mõttekäiku, millest kasvas välja 99math.

Ettevõte nimetab ennast haridusmängude platvormiks. „Me ei õpeta matat,“ ütleb Timmi, „me oleme selline harjutusplatvorm.“ Ta lisab, et laps ei õpi ainult 99mathi kasutades matemaatikat selgeks. Õpetaja õpetab, aga 99math saab panna lapse elevusega harjutama ja anda õpetajale pildi sellest, kes vajab abi. Timmi sõnul on nende üheks eesmärgiks tõmmata kaasa ka laps, kelle jaoks matemaatika pole seni olnud ehk lemmikaine. Mängides ja ülesandeid lahendades ei tunnustata ainult kõige kiiremat või tugevamat lahendajat, vaid ka näiteks kõige rohkem arenenud mängijat. Klass võib seada ka ühise eesmärgi – saavutada 90-protsendiline täpsus või lahendada üheskoos tuhat matemaatikaülesannet.

Esimest prototüüpi katsetas 99math Eestis, kuid Timmi sõnul vaatas tiim juba kolmandal kuul USA poole. „Tahtsime ikkagi ehitada sellist globaalset platvormi, äriliselt on Eesti turg kahjuks ikka liiga väike,“ ütleb ta. USA kasuks rääkisid tema sõnul turu suurus ja maksevõime, aga ka see, et koolides olid õpilastel juba vajalikud seadmed olemas. Euroopa tundus samal ajal killustatum.

„USA turule sisenemine ei olnud väga lihtne. Esimesed kuud ja võib-olla isegi aasta me tegime seda ikkagi suhteliselt manuaalselt. Postitasime Facebooki gruppidesse, saatsime e-maile ja samal ajal käis meie meeskond klassiruumides toote kasutamist jälgimas ja õpetajatega rääkimas,“ selgitab Timmi ja lisab, et kogu tagasisidet ei saa lihtsalt õpetajaga kõne tehes. Klassiruumis on õpetaja kõrval veel 30 last, kes võivad tootest hoopis teisiti aru saada.

99mathi aktiivsete kasutajate arvuks on umbes neli miljonit õpilast kuus ja ligi 90 protsenti neist elab USA-s. Päevas mängitakse 99mathis umbes 1,5 miljonit mängu ning läbi aja on platvormil lahendatud umbes 11 miljardit matemaatikaülesannet.

Eesti ei saa jätta hariduse võtmetehnoloogiate arendamist teiste riikide hooleks

Kooliaasta on taaskord käes. Sellega koos ka võimalus jälle midagi uuesti alustada, paremaks muuta ja värske pilguga üle vaadata. Aga võib-olla võiksime 1. septembril korraks vaadata otsa ka tänasele haridussüsteemile ning astuda mõttes tulevikukooli radadele. Milliseid samme peame astuma, et tagada Eesti lastele parim haridus? EdTech Estonia nõukogu liikme

Fomo.ObserverInge-Helene Pello

Kasutajad enne raha

“Meie strateegia on olnud kasutajate kasv enne, ja käive ehk võimalus soetada premium-kontod, pärast. Praegu jõuab meie platvormile orgaaniliselt läbi õpetajate 200-700 000 uut õpilast kuus,” ütleb Timmi. 

99mathi klassiruumitoode on õpetajatele tasuta. “Viimasel ajal oleme võtnud suuna kodukasutuse poole, kus oleme tegemas head arengut: üle 100 000 lapse mängib vabatahtlikult kodus. Meie ambitsioon on seda kümneid kordi kasvatada. Mõned lapsed teevad siin 3000 mataülesannet päevas ja päriselt terve õhtu mängivad,“ räägib Timmi.

99math konkureerib kaasasutaja sõnul teadlikult mitte ainult teiste õppeplatvormidega, vaid kogu lapse vaba ajaga. „Kodus on Roblox, YouTube, Fortnite, kõik su asjad,“ ütleb Timmi.

Ettevõtte järgmine suur siht on konkreetne: tahetakse jõuda USA-s vähemalt kümne miljoni aktiivse kasutajani enne, kui hakatakse uusi turge sihtima.

ALPA Kids: „Eesti on suurepärane liivakast“

Kelly Lilles elas perega Kanaari saartel, kus kodus räägiti eesti keelt, ümberringi hispaania keelt ning meediast tuli inglise keel. Lilles otsis oma lapsele tahvelarvutisse eestikeelset harivat mängu, kuid sobivat lahendust turul ei olnud. Sellest inspireerituna sündis aastal 2018 ALPA Kids, 3–8-aastastele lastele mõeldud hariv digimängude platvorm.

„Me teadsime, et ainult Eesti turul toimetamine pole jätkusuutlik. Eesti on hea liivakast ja suurepärane test-turg,“ ütleb keeleteaduse taustaga Lilles. Ka alpaka valiti Lillese sõnul tegelaseks osaliselt seepärast, et see võiks töötada ükskõik millises maailma otsas.

COVID avas maailma

ALPA esimesed aastad langesid kokku pandeemiaga. See võinuks noore ettevõtte plaanid segi paisata, kuid juhtus vastupidine. Kui koolid ja lasteaiad läksid COVID-19 ajal distantsõppele, liitus ALPA Kids tasuta haridusteenuseid pakkunud algatusega.

„See oli hea võimalus peredele ajutiseks haridusasutuste sulgemise ajaks tuge pakkuda,“ meenutab Lilles. Paarist nädalast sai aga ootamatult pikem periood ja algatus muutus rahvusvaheliseks. Ettevõttele hakkas saabuma päringuid riikidest, mida meeskond polnud oma esimeste eksporditurgudena isegi kaalunud.

„Päringuid ALPA lokaliseerimiseks tuli väga paljudest riikidest, alatest Põhja-Makedooniast kuni Indiani,“ räägib Lilles, „alles siis hakkasime mõistma selle vajaduse skaalat.“

See oli ettevõtte jaoks esimene suur tõestus, et emakeelse digitaalse õppesisu puudus ei ole Eesti eripära. Tänaseks tegutseb ALPA 17 keeles, kuid Lilles rõhutab, et uue turu avamine ei tähenda lihtsalt olemasoleva sisu tõlkimist. „Kui meil on ristküliku näitena Eesti lipp, siis me ei saa minna teise riiki sama lipuga,“ toob ta lihtsa näite. Kohandada tuleb ka loomi, taimi, kultuurilisi viiteid ja kõnet.

Saksamaale sisenemine näitas Lillese sõnul, kui kiiresti võib selline investeering tagasi tuua. Seal kasutati lokaliseerimisel kõnesünteesi ning tema sõnul teeniti tehtud investeering tagasi kümne päevaga.

India kogemus on olnud aga teistsugune. Kasutajaid on palju, kuid Lillese sõnul on neid oluliselt raskem maksvateks klientideks konverteerida.

„Euroopas on ikkagi see harjumus kvaliteetse sisu eest maksta palju kõrgem,“ ütleb ta. Tema sõnul pööravad Euroopa lapsevanemad rohkem tähelepanu ka sellele, kas lastele mõeldud digitoode on reklaamivaba, kvaliteetne ja ehitatud nii, et see ei üritaks last võimalikult kaua ekraani ees hoida. 

Leedu on Lillese sõnul omakorda olnud üllatus teises suunas: haridusasutuste digivalmiduses peab ta seda kohati isegi Eestist edumeelsemaks.

Kõiki uusi turge pole ALPA valinud ärilise potentsiaali järgi. Uus oluline pöördepunkt saabus pärast Venemaa täiemahulise sõja algust Ukrainas, kui ettevõte otsustas luua ukrainakeelse versiooni ja anda selle esimeseks aastaks tasuta kasutusse. Lillese sõnul oli intervjuu ajaks ukrainakeelsel ALPAl umbes 700 000 kasutajat 130 riigis.

„See on hästi kurb ja emotsionaalne lugu, aga samal ajal ka äriline edulugu,“ ütleb ta. Ukraina projekt on talle ka isiklikult oluline. „Kui mul motivatsioon ära läheb, teen Google Analyticsi lahti ja vaatan, kui suur mõju meie tegemistel peredele on,“ ütleb ta.

Samal ajal on tehnoloogia muutnud uutele turgudele laienemise märksa kiiremaks ja odavamaks. Lillese sõnul võttis ühe uue keeleversiooni tegemine varem kuus kuni kaheksa nädalat ning otsene lokaliseerimiskulu võis olla 7000–8000 eurot. „Täna teeme AI abiga selle ära seitsme päevaga ja otsene kulu on umbes 40 eurot,“ ütleb ta.

AI teeb esimese tõlke, aitab leida kultuuriliselt kohandamist vajavaid kohti ja paljude keelte puhul saab kasutada naturaalselt kõlavat kõnesünteesi. Kohalik õpetaja jääb protsessi siiski alles ning valideerib rakenduse sisu enne avaldamist.

Järgmine panus on lapse hääl

AI ei tähenda ALPA jaoks ainult soodsamat lokaliseerimisprotsessi. Lilles räägib, et ettevõtte üks suuremaid järgmisi panuseid on laste kõnetuvastus. Tema sõnul saavad praegused kõnetuvastussüsteemid täiskasvanutest oluliselt paremini aru kui väikestest lastest. Väikeste keelte puhul on probleem veel suurem.

ALPA lastekõne korpuse abil treenitakse just laste kõnet paremini mõistvaid mudeleid. Lilles räägib, et eestikeelse mudeli täpsus on koostöös TalTechi keelelabori juhataja Tanel Alumäega paranenud ligi kolm korda. Järgmine eesmärk on mitmekeelne laste kõnemudel. “Vajadus on väga praktiline: väike laps ei pruugi osata kirjutada, kuid tema uudishimu maailma osas on suur. Kui tehnoloogia suudab temast aru saada, saab laps tulevikus ALPAga ka lihtsalt rääkida,” selgitab Lilles.

Siis tekib aga järgmine probleem. Mida AI lapsele öelda tohib? Lilles toob näite ALPA katsetest, kus mudelile anti olukord, et kass hüppas aknast välja. Üldine keelemudel võib soovitada lapsel kassile järele minna või teda päästma hakata. „Aga me ei tea, äkki see laps on kümnendal korrusel,“ ütleb Lilles.

Oluline on arendada turvapiirdeid, et süsteem teaks, millal ise vastata ja millal suunata laps küsimusega täiskasvanu juurde. Lilles räägib ka sellest, et ALPA ei taha ehitada toodet, mille edu mõõdupuu on lihtsalt võimalikult pikk ekraaniaeg. Tema hinnangul ei saa ekraaniaega vaadata ainult minutites – oluline on see, mida laps ekraani taga teeb ja mis sisu ta kasutab. ALPA on tema sõnul teadlikult ehitatud nii, et see ei prooviks last ülestimuleerida või sõltuvuslikult enda küljes hoida.

Järgmise kolme aasta ambitsioonist rääkides nimetab Lilles kahte suurt eesmärki: jõuda kõigisse Euroopa riikidesse ja keeltesse ning saada laste kõnetuvastus piisavalt heaks, et seda oleks võimalik digiõppesse integreerida.

DreamApply: lahendus probleemile, mida teised polnud veel uneski näinud

DreamApply lugu algas probleemist, mis on 99mathi matemaatikamängust ja ALPA alpakast märksa vähem nähtav: ülikoolide vastuvõtt. 

Märt Aro ja teised kaasasutajad tegelesid ülikoolide turundusega juba alates 2005. aastast. Aro sõnul olid nad enne DreamApply turuletulekut töötanud suurusjärgus saja ülikooliga ja korraldanud tippajal ligikaudu 500 üritust aastas.

Selle töö käigus hakkas neile järjest selgemaks saama, kui keeruliseks võib osutuda rahvusvaheline tudengite vastuvõtt. “Rahvusvahelisel ja kohalikul vastuvõtul on ülikoolides suur vahe, sest sageli on kohalikuks vastuvõtuks riik süsteeme loonud, rahvusvaheliseks aga eraldi mitte,” selgitab Aro. Tema sõnul tuleb selleks, et üks noor jõuaks ülikooli ustest sisse, teha umbes 50 erinevat sammu. Nõuded sõltuvad sellest, kust kandidaat tuleb, mida ta õppida tahab ja millal ta kandideerib. Lisanduvad dokumendid, tähtajad ja hulk erandeid. “Rahvusvahelised tudengid on koolidele ja riikidele olulised, seda hinnatakse näiteks koolide pingeridades,” rõhutab Aro. 

2011. aastal turule tuldud tootega hakati just seda probleemi lahendama – et vastuvõtutöötajatel oleks kasutada modifitseeritav, skaleeritav ja jätkusuutlik programm, ning tudengi vaatest loogiline kandideerimise teekond. 

Aro meenutab esimesi aastaid üsna paradoksaalsena. „Sa tead, et sul on üliäge toode, mida kõigil vaja on, aga keegi ei taha väga osta.“ Ülikoolid on tema sõnul konservatiivsed organisatsioonid. Neil on maine, olemasolevad süsteemid ja väga vähe põhjust usaldada oma vastuvõtuprotsessi tundmatule startup’ile, pigem tahetakse luua midagi oma majas sees. “Aga just see oma süsteem ei pruugi kõige lihtsam näida teisest riigist kandideerijale,” ütleb Aro.

Üks esimesi kohtumisi toimus Eesti ülikoolide konsortsiumiga, kus DreamApply meeskond toodet presenteeris. Pärast kohtumist tunnistas konsortsiumi juht Aro sõnul, et ega nad startup’ilt eriti palju oodanud. Pigem loodeti saada mõned ideed olemasoleva süsteemi parandamiseks. Tänu presentatsioonile läks pilt aga selgemaks. „Te olete juba lahendanud probleeme, mida me pole veel uneski näinud, ja seetõttu soovime leida viisi koostöö tegemiseks,“ meenutab Aro talle öeldut.

Nähtamatu mootor

Aro kasutab ülikoolide vastuvõtu kirjeldamiseks metafoori: „See on nagu nähtamatu mootor.“

Kui see töötab, ei mõtle sellele keegi. Kui midagi läheb valesti, saavad kõik kiiresti aru, kui oluline see on, selgitab ta. „Kui sa astud vastuvõtuosakonda sisse, kus eriti rahvusvaheliste tudengitega tegeletakse - ja neil pole head tarkvara abis -, siis võib seal olla selline hall energia,“ räägib Aro. Tipphooaja töökoormust „ei sooviks oma vaenlasele ka“ ning iga väiksemgi apsakas võib mõjutada kellegi elu.

Aro sõnul ehitati DreamApply algusest peale tudengi vaatenurgast. Kandidaat peab aru saama, kus ta protsessis asub, mida temalt oodatakse ja mis edasi juhtub. Samal ajal peab ülikooli vastuvõtuspetsialist saama süsteemi võimalikult palju ise endale käepärasemaks seadistada. Aro meenutab kogemusest, kuidas mõni kuu pärast DreamApply kasutuselevõttu samasse vastuvõtuosakonda sisse astudes on seal hoopis teistsugune energia. „Nagu päike oleks välja tulnud. See osa on mu töös absoluutne lemmik – näed, kuidas teed inimeste elu käegakatsutavalt paremaks,“ avab ta.

Seda seostab Aro ‘minimum lovable product’i mõttega. „Ma unistan sellest, et kõik lahendused, mida hariduses kasutatakse, oleksid sellised, et inimesed ütlevad: ma armastan seda lahendust ja see teeb mu elu nii palju paremaks,“ ütleb ta. Tema sõnul ei peaks haridustehnoloogia eesmärk olema lihtsalt tarkvara, mis kuidagi oma töö ära teeb.

Automatiseerida võib palju, eksida mitte

DreamApply hakkas vastuvõttu automatiseerima ammu enne praegust generatiivse AI lainet. Aro sõnul ehitas ettevõte juba umbes 12 aastat tagasi lahenduse, mis oskas lugeda passiandmeid. Eesmärk oli vähendada käsitsi sisestamisel tekkivaid vigu. Tema sõnul võib üks pisike näpukas passiandmetega tähendada tudengile probleeme viisaprotsessis ja ülikooli töötajatele hulga lisatööd. 

Aro räägib, et ülikoolide tagasiside baasil on protsesside automatiseerimine muutnud kõrgkoolide vastuvõtutöö keskeltläbi 40 protsenti efektiivsemaks. Vabanenud aega saavad töötajad tema sõnul kasutada nende kandidaatide toetamiseks, kelle puhul on inimese sekkumist päriselt vaja. DreamApply arendustempo on tema sõnul samal ajal püsinud kõrge. Eelmisel aastal tehti süsteemile umbkaudu 600 uuendust. Näiteks sai valmis LLM-põhine lahendus, kuid Aro kirjeldab ettevõtte suhtumist pigem konservatiivsena. „Eelistame tehnoloogiaid, mis on ennast tõestanud, et head töökindlust pakkuda.“ Kui süsteemi otsused ja vead võivad mõjutada kellegi ülikooli pääsemist, ei piisa tema sõnul sellest, et tehnoloogia töötab enamasti õigesti.

Viis miljonit noort ja järgmine ülikool

DreamApply on praeguseks oma valdkonna lipulaev Euroopas: tegutsetakse 40 riigis ja lahendus on töös enam kui 300 ülikoolis. Aro sõnul puutub DreamApply süsteemidega aastas kokku enam kui viis miljonit noort. „Värskelt liitus Tokyo ülikool. Ja DreamApply’d on rakendanud ka kolm maailma kümnest vanimast ülikoolist, Rootsi on aga valinud meie platvormi oma stipendiumide haldamiseks,“ toob ta näiteid.

Platvorm on ehitatud modulaarselt – Aro võrdleb seda šokolaadikarbiga, kust ülikool saab valida talle vajalikud osad. AI võib tema hinnangul aidata tulevikus kulusid veel vähendada ja muuta süsteemi soodsamaks, aga DreamApply ambitsioon ei ole lihtsalt võimalikult palju ülikoole kliendiks saada. „Me tahame ehitada maailma kõige paremat tudengite vastuvõtu süsteemi ja pakkuda seda võimalikult laialt,“ ütleb ta.