“AI-tools zijn laagdrempelig, besparen veel tijd en versterken het eindproduct, vertelde Jamie de Vré tijdens het webinar ‘AI inzetten bij het maken van audiovisuele leermiddelen’. Hij liet verschillende AI-tools zien, die het ROC van Amsterdam gebruikt of test. Daarnaast vertelden Erik Boon en Stephan Eltink van de Vrije Universiteit over hun experimenten met AI-gegeneerde avatars van docenten.
Dr. Eugène Loos van de Universiteit Utrecht deed recent een literature review naar ‘Responsible Chatbot use in higher education’. Het doel van zijn onderzoek was om inzicht te krijgen in manieren waarop examencommissies docenten kunnen ondersteunen bij het ontwikkelen van eerlijke en effectieve toetsingsmethoden in het tijdperk van chatbots. De Vraagbaak vroeg hem naar zijn bevindingen.
Abboy Verkuilen doceert werktuigbouwkunde aan de Haagse Hogeschool (HHS) en experimenteert vanaf het eerste uur met Generatieve AI in het onderwijs. Hij onderzoekt hoe GenAI docenten kan helpen bij hun onderwijs en studenten bij leren. Samen met anderen ontwikkelde hij de e-learning ‘Start smart met AI’ voor studenten en de chatbot ‘Prepared4Ed’ voor docenten. Wat hij leert deelt hij graag. Wat drijft hem?
De AI Maturity in Education Scan (AIMES) is ontworpen om de AI-vaardigheden van docenten, opleidingsdirecteuren en faculteitsbestuurders verder te versterken.
De Universiteit van Amsterdam (UvA) heeft veel interesse in de mogelijkheden van GenAI. Maar studenten mogen het vooralsnog niet gebruiken. Dat weerhoudt onderwijsinnovators binnen de universiteit er niet van om alvast met de technologie te experimenteren binnen een beveiligde omgeving. “Je wilt dat er al kennis en kunde is op het moment dat we GenAI wel mogen inzetten”, zegt Sabine Uijl, interim senior onderwijsinnovator bij de Faculteit der Natuurwetenschappen, Wiskunde en Informatica (FNWI).
Wat zijn de laatste inzichten over de kansen en risico’s van AI in het onderwijs? Hoe organiseer je zoiets en is dit nu zo anders dan andere veranderingen? Wie kijkt er eigenlijk naar zaken als privacy, security, rechtmatigheid en eventuele ethische dilemma’s in de praktijk?
On June 27th, 2024, SURF along with Dutch Hardware Acceleration network organized the third edition of FIRE (FPGA Innovation Research Exchange) workshop. The theme of this edition was about tools and hardware acceleration for AI workloads. The event featured a lineup of discussions centered around cutting-edge computing technologies for AI workload acceleration, showcasing multiple industrial players such as Innatera and Groq as well as developers of HW acceleration platforms such as AMD and Altera. In addition, the workshop featured two keynote talks on future computing platforms dedicated to quantum computing as well as cellular automata.
We recently hosted a Responsible Tech event featuring a world cafe-style activity aimed at enhancing communication of responsible tech values within organisations and institutions.
Recent advancements in AI have reshaped the landscape of automatic speech recognition (ASR). Models like Whisper are praised for their accurate transcriptions. However, questions remain about their performance under atypical conditions. How effective are these systems with dialects, or when capturing speech from children, or non-native speakers? What is their accuracy in environments with multiple speakers or significant background noise? Additionally, handling large volumes of speech data can be challenging in terms of infrastructure. What are the optimal strategies for managing these large-scale transcription tasks in a structured and efficient manner?
Stel je voor: een zaal vol gedreven onderwijsmensen die drie dagen lang hun tanden zetten in de vraag hoe AI het onderwijs kan verbeteren. Klinkt als een recept voor innovatie, toch? Welnu, dat is precies wat er gebeurde tijdens de recente AI Hackathon van de Universiteit Twente en de Nederlandse AI Coalitie. Ik mocht er een inspiratiesessie geven, wat erg leuk was om te doen.
