Studenten, docenten en onderzoekers zijn gebaat bij een veilige online omgeving. Maar hoe pak je dat als instelling aan? Deze community is voor iedereen in onderwijs en onderzoek die kennis en ervaring wil delen en/of meer wil weten over zaken op het gebied van (cyber)security.
In de tweede blog in deze serie vergeleken we de mogelijke positieve of negatieve effecten van studiedata en AI op kansengelijkheid. Dit derde en laatste deel geeft onderwijsinstellingen een praktische handreiking om AI zo in te zetten dat ze gelijke kansen bevorderen en negatieve effecten tegengaan. Een aanpak die nu getest wordt door docenten van drie bacheloropleidingen van De Haagse Hogeschool.
When people say "make data FAIR" I wonder whether they mean doing extra paperwork after the fact, or changing how data are created so they’re FAIR from the start — #bornFAIR. Ideally, adding metadata should feel like a tiny, natural part of researchers’ normal workflows and should give them immediate benefits. We should be thinking about FAIR across the whole organization, not just at the end, making it much easier to work with and implement. I have a number of potential ideas that can make the FAIR process better for researchers and research-support and I would like to share them here and invite anyone to comment or reach out to see if we can collaborate.
Bas Heerink, Adviseur Educatieve Technologie bij ROC van Twente, ontwikkelde de “AI-Waaier”. Deze tool is gebaseerd op het AI Assessment Scale van Leon Furze (2023). De AI-Waaier biedt studenten duidelijkheid of, en zo ja hoe, ze AI mogen gebruiken voor een opdracht. Het mooie is, zegt Bas, dat de AI-waaier docenten ook aanzet om kritisch naar hun opdrachten te kijken en na te denken over AI-geletterdheid. Hoe is de AI-waaier ontstaan en hoe werkt het?
🔗 Go to 🇬🇧 English versionBinnen SURF gebruiken we vaak begrippen als digitale soevereiniteit, publieke waarden en autonomie. Ze worden geregeld in één adem genoemd, maar betekenen niet altijd hetzelfde. Toch is het niet de bedoeling hier een semantische discussie van te maken. Meer duidelijkheid helpt wel om het gesprek erover constructiever te voeren.Ik krijg dan ook regelmatig de vraag welk begrip past bij welk doel, en wat we er precies mee bedoelen. In dit blog leg ik het verschil uit, hoe anderen deze termen gebruiken, en waarom wij bij SURF steeds vaker spreken over digitale soevereiniteit en waarden zoals autonomie, zeker in het licht van de geopolitieke spanningen en de afhankelijkheid van big tech. Het is een perspectief, en zeker niet de enige of absolute waarheid, en zonder al te veel te verklappen: het gaat een beetje om woorden, maar vooral om daden!
In de eerste blog in deze serie stonden we stil bij de vraag waarom het belangrijk is om over AI en kansengelijkheid na te denken. De aanleiding is dat als we niets doen, kansengelijkheid voor studenten door AI eerder af- dan toeneemt. Voordat we verder ingaan op de mogelijke positieve of negatieve effecten van studiedata en AI op kansengelijkheid, is het belangrijk om het begrip ‘kansengelijkheid’, ‘AI’ en ‘studiedata’ eerst uit te leggen.
Door de komst van ChatGPT vragen veel opleidingen en docenten zich af: toetsen we nog wel op de juiste manier? En: hoe kunnen we kwalitatief goed blijven toetsen? Onderwijsadviseurs toetsing Joyce den Heijer en Frank van Nispen van de Haagse Hogeschool (HHs) ontwikkelden de toolkit ‘AI in je toetsontwerp’. Deze helpt - als nodig – bij het aanpassen van toetsprogramma’s en toetsen. Wat biedt de toolkit en hoe gebruik je die?
