De SIG heeft als doel om een levendige community te bouwen en onderhouden rondom de inzet van AI in het onderwijs. De leden van het kernteam ondernemen daarvoor allerlei acties. Maar wie zijn de leden van het kernteam eigenlijk? Wat vinden ze interessant en waarvoor kun je bij hen terecht? Antwoorden op al deze vragen en meer publiceren we de komende maanden in een reeks blogs waarin alle leden zich persoonlijk voorstellen. Deze keer in deze reeks stelt Maarten van den Bosch zich voor, hij is de Adviseur digitale onderwijsinnovatie bij het Radboud UMC.
On March 16, a variety of SURFer’s toured the Retro Future gallery at Evoluon. Additionally, the group was able to enjoy a workshop by Next Nature on their unique model of the Pyramid of Technology. The Pyramid of Technology is now available as a workshop at SURF as a resource for teams to try and experiment with. This workshop would guide participants through seeing and understanding technologies in a different way while generating new ideas. With the help of this workshop, you learn to visualize how technology becomes nature and what we can learn from that.
Op LinkedIn komen dagelijks veel tips, discussies en verhalen voorbij over digitale onderwijsinnovatie en blended onderwijs. Wij verzamelen elke maand speciaal voor jou de posts die je niet wilt missen. Deze vonden wij in maart. Laat je inspireren door andere onderwijsprofessionals!
Ever since the release of ChatGPT, people have been amazed and have been using it to help them with all sorts of tasks, such as content creation. However, the model has faced criticism: some are raising concerns about plagiarism for example. AI-generated content detectors claim to distinguish between text that was written by a human and text that was written by an AI. How well do these tools really work? According to our findings they are no better than random classifiers when tested on AI-generated content.
There are more concerns than just the performance of these tools however. For one, there is no guarantee of avoiding false positives. Wrongfully accusing someone of plagiarism would be especially harmful. Then, it seems likely that this will turn into a game of cat and mouse with language models and tools promising to detect them continually trying to outdo each other. All in all, detection tools do not seem to offer a very robust or long-term solution. Perhaps it would be better to include the impact of artificial intelligence in the existing discussion about the best way to design exams and assignments to test students.
De SIG heeft als doel om een levendige community te bouwen en onderhouden rondom de inzet van AI in het onderwijs. De leden van het kernteam ondernemen daarvoor allerlei acties. Maar wie zijn de leden van het kernteam eigenlijk? Wat vinden ze interessant en waarvoor kun je bij hen terecht? Antwoorden op al deze vragen en meer publiceren we de komende maanden in een reeks blogs waarin alle leden zich persoonlijk voorstellen. Deze keer in deze reeks stelt Erwin Giebelen zich voor, hij is de Education Development Officer bij de TU/e.
The future is not a destination –
it’s [about] practicing possible futures.
It’s about rehearsing different strategic options.
There is no shortage of talk about the future at SURF. The Copenhagen Institute for future studies was welcomed to SURF on February 28th and 29th to introduce applied strategic forecasting to a variety of SURF participants. The scenarios, skills and ideas built in the training would create new ways of thinking about the future as a tool and offer models to use that tool. The trainers, Simon Fuglsang Østergaard and Sofie Hvitved were there to guide the process.
De SIG heeft als doel om een levendige community te bouwen en onderhouden rondom de inzet van AI in het onderwijs. De leden van het kernteam ondernemen daarvoor allerlei acties. Maar wie zijn de leden van het kernteam eigenlijk? Wat vinden ze interessant en waarvoor kun je bij hen terecht? Antwoorden op al deze vragen en meer publiceren we de komende maanden in een reeks blogs waarin alle leden zich persoonlijk voorstellen. De eerste in deze reeks is van Heleen van der Laan, informatiemanager ROC van Amsterdam.
Begin maart heeft de SIG AIED een vervolgwebinar georganiseerd over ChatGPT. De hype is wat gaan liggen, wat betekent dat er meer ruimte is voor verdieping. In het webinar ‘ChatGPT door en voor docenten’ gingen docenten en studenten met elkaar in gesprek over de nieuwe mogelijkheden en toepassingen van deze technologie. Hoe kun je ChatGPT in je voordeel gebruiken?
met
Jelte Molenaar |Student vliegtuigtechniek (vliegtuigonderhoudstechnicus) | ROC van Amsterdam
Eric Diender | Docent commerciële vakken bij het Deltion College | ROC Zwolle
Maarten Meijer | Hoofddocent & vicevoorzitter curriculumcommissie van de opleiding Engineering | HvA
Anemoon van der Knaap | Second-year student Creative Business | HvA
Liza Darwesh | Master student Artificial Intelligence | VU Amsterdam
Carlos Zednik | Assistant Professor for Philosophy of Artificial Intelligence | Tu/E
En moderator
Liza Verheijke | Community Manager bij het Centre of Expertise Applied AI | HvA
Met dank aan de UvA voor het faciliteren
Wat is zelfregulerend leren en waarom is het interessant?
In dit korte experiment werken we samen met een groep onderzoekers van de Radboud Universiteit onder leiding van Joep van der Graaf en Inge Molenaar (https://www.ru.nl/bsi/research/group-pages/adaptive-learning-lab-all/design-development-innovative-learning/flora-project/) om de potentie van machine learning op het gebied van zelfregulerend leren, of Self-Regulated Learning (SRL) te onderzoeken. SRL is een proces waarbij studenten strategieën gebruiken om effectief te leren, zoals taakplanning, prestatiebewaking en reflectie op resultaten. Zelfregulerend vermogen omvat het stellen van doelen, zelfcontrole, zelfinstructie en zelfversterking. Met dit project ondersteunt SURF onderzoek naar 'leren leren'. Door mensen te helpen zelfregulerende leervaardigheden te ontwikkelen, kunnen we hen helpen effectievere en efficiëntere leerlingen te worden, wat kan leiden tot betere academische en professionele resultaten.
Tot nu toe wordt het extraheren van leerprocessen meestal gedaan op basis van de theorie van onderzoekers. Door gebruik te maken van machine learning, specifiek ongecontroleerde methodes, creëren we een meer datagedreven aanpak. Ons model leert patronen uit gegevens te detecteren en omdat het geen toezicht heeft, hoeven die gegevens niet te worden gelabeld.
