Artificial Intelligence in het onderwijs: wat is het en wat kun je ermee?

Artificial Intelligence (AI) kan de kwaliteit van het onderwijs verbeteren. Hoe precies? Dat moeten we grotendeels nog ontdekken. Veel instellingen experimenteren daarom met AI-toepassingen. Maar wat is Artificial Intelligence nou precies? Waar liggen de kansen voor het onderwijs? Wat zijn voorbeelden van toepassingen? En wat betekent het voor de docent? Juni is de Maand van AI in het onderwijs. En mooi moment voor een overzicht.

Wat is Artificial Intelligence (AI)?
 

Een omvattende definitie van AI (Artificial Intelligence, of Kunstmatige Intelligentie in het Nederlands) geven is lastig. Dat komt doordat het vakgebied nog volop in ontwikkeling is. Wat we vroeger intelligent vonden, is nu normaal. Zoals een computer die een potje schaak wint.

Volgens de Nationale AI-cursus heeft AI in ieder geval twee kenmerken. Het zijn intelligente systemen die (1) zelfstandig taken kunnen uitvoeren in complexe omgevingen en (2) hun eigen prestaties verbeteren door te leren van ervaringen. Je zou kunnen zeggen, AI imiteert het denkvermogen van de mens. Spotify is een bekend voorbeeld van AI: het platform raadt jou muziek aan op basis van eerder geluisterde nummers door gebruikers. Maar ook de gepersonaliseerde feed van Facebook is een voorbeeld van AI.

Tip: De gratis Nationale AI-cursus legt AI op een begrijpelijke manier uit.

De Nationale AI-cursus
De Nationale AI-cursus legt AI op een begrijpelijke manier uit

In de basis werkt AI door een algoritme. En dat is eigenlijk niet meer dan een reeks instructies om van een startpunt naar een eindpunt te komen. Hoe complexer iets wordt, hoe groter de toegevoegde waarde van AI. Computers maken minder fouten dan mensen en zijn veel sneller. Google is misschien wel het bekendste algoritme. De hele organisatie is eromheen gebouwd. Geheim hoe het precies werkt, maar in de basis heel simpel: meer kliks op een website, betekent hoger in de zoekresultaten verschijnen. 

Ook termen als Machine Learning en Deep learning vallen onder AI. Machine Learning gaat over het bouwen van systemen die kunnen leren op basis van data. Deep Learning doet in principe hetzelfde, maar kan véél meer data analyseren. Net zoals in de hersenen wordt informatie over meerdere lagen verwerkt. Door Deep Learning kunnen we bijvoorbeeld oogaandoeningen sneller opsporen aan de hand van scans.

Artificial Intelligence in het onderwijs
 

AI biedt kansen om de kwaliteit van het onderwijs te vergroten. En dat niet alleen. AI is hoogstwaarschijnlijk onderdeel van de werkpraktijk van veel studenten van nu. Alle reden om de toegevoegde waarde van AI voor het onderwijs te gaan ontdekken. 

Doordat we steeds meer online doen, komen grote hoeveelheden data beschikbaar en gaan de ontwikkelingen op het gebied van AI de laatste jaren hard. Ook in het onderwijs wordt AI steeds vaker toegepast.

Met Learning Analytics benutten we die grote hoeveelheden data in het onderwijs al langer. Maar AI kan dit een stap verder brengen. Het geeft niet alleen nog meer inzicht, maar kan daar ook (geautomatiseerd) op handelen. Denk aan AI die voorspelt welke studenten mogelijk behoefte hebben aan extra ondersteuning. Of een docent ondersteunt door een beoordeling voor te bereiden.

De Nederlandse AI Coalitie (een samenwerkingsverband waar ook diverse onderwijsinstellingen bij zijn aangesloten) omschrijft in haar onderwijsmanifest de volgende kansen voor AI in het onderwijs:
 

  • Gepersonaliseerd leren: onderwijs beter laten aansluiten bij de leerling, met zowel betere uitkomsten als een beter leerproces.
  • Ondersteunen van de docent: voorzien van holistische en onderbouwde inzichten.
  • Vergroten van de effectiviteit van digitale leermiddelen.
  • Het verbeteren van de manier van toetsen van kennis.
  • Het verminderen van de werkdruk van docenten door toepassing AI ter ondersteuning van (administratieve) taken.

Lees ook: Het manifest: Samen werk maken van waardevolle toepassing van AI in het Nederlandse onderwijs.

Zes voorbeelden van AI-toepassing in het onderwijs

Veel onderwijsinstellingen experimenteren al met AI. We zetten een paar uiteenlopende nationale en internationale voorbeelden voor je op een rij.

1) Realtime leren in schrijfopdrachten met Feedbackfruits

Feedbackfruits biedt een AI-oplossing waarmee studenten in het hoger onderwijs automatisch feedback krijgen op hun schrijfwerk. Dit moet de werkdruk van docenten verlagen en het inzicht van studenten verbeteren.  

Lees verder op de website van de Nationale AI Coalitie

2) Gepersonaliseerd leren met Leerlevels

LeerLevels combineert kwalitatief onderwijsmateriaal met kunstmatige intelligentie in een app. Leerlingen (vmbo, havo en vwo, en voor HBO studenten om kennis op te frissen) krijgen de persoonlijke begeleiding die ze nodig hebben. Docenten worden ondersteund met tijdbesparende tools en inzichtelijke dashboards.

Lees verder op de website van Leerlevels

3) Studenten toerusten voor een toekomst met AI

Met het project ‘AI ready’ wil lector Responsible AI Nanda Piersema de studenten van HvA-opleidingen voorbereiden op een toekomst waarin AI een steeds grotere rol gaat spelen.

Nanda Piersema: “Het gaat dan niet om een algemene kennismaking met AI, maar om AI specifiek toegerust in het vakgebied waarvoor ze worden opgeleid. Zodat ze niet eerst bij ons het vak van bijvoorbeeld accountant of fysiotherapeut leren, en dan in hun werk gelijk aan een bijscholingscursus moeten beginnen. Nee, ze moeten bij ons al meedenken over hoe AI hun werk gaat beïnvloeden.”

Lees ook het artikel op de website van de Universiteit van Amsterdam

4) Studenten meer persoonlijk begeleiden
Duke University (VS) experimenteert met AI om in kaart te brengen over welke kennisbasis studenten al beschikken. Die inzichten worden vertaald naar acties. Ze ontwikkelden de Intelligent Classroom Assistent. De applicatie analyseert de resultaten van quizzen tijdens de lessen, huiswerk en de leerstof die tot nu toe in een cursus wordt behandeld. De applicatie geeft vervolgens aan welke quizvragen en huiswerkopdrachten studenten lastig vonden, welke onderwerpen ze moeilijk vonden en geeft de prestaties weer van iedere student.

Lees ook het blog over de applicatie van Wilfred Rubens

5) Automatisch beoordelen met Machine Learning

Open vragen zijn een belangrijk onderdeel van formatieve en summatieve toetsing. Maar de beoordeling is tijdrovend en dus worden open vragen vaak minder ingezet dan je zou willen.

De Universiteit Twente werkt daarom aan een AI-toepassing die docenten kan ondersteunen bij het beoordelen van open vragen. En waarmee studenten zichzelf kunnen testen met een quiz met open vragen.

Lees verder over dit initiatief

6) Reisbewegingen van en naar onderwijsinstellingen optimaliseren

Als laatste een heel ander voorbeeld. AI kan ook een rol spelen in het oplossen van logistieke problemen. In de regio Utrecht geeft de Onderwijsradar inzicht in de verkeersstromen rond onderwijsinstellingen. Instellingen kunnen de manieren van reizen en roosters hierop aanpassen voor studenten en docenten. Deze toepassing past goed in de beweging naar flexibeler en blended onderwijs.

Lees verder op de website van Goedopweg.

Oproep: Ken je een inspirerend voorbeeld van AI in het onderwijs? Deel jouw voorbeeld met de Special Interest Group AI in Education van SURF.

De docent versus Artificial Intelligence

En wat betekenen deze ontwikkelingen voor de rol van de docent? Experts verwachten niet dat AI ooit de rol van de docent in formeel onderwijs zal overnemen. Logischer lijkt het een zoektocht te starten naar de ultieme blend tussen menselijke en kunstmatige intelligentie in het onderwijs. Met als uiteindelijk doel het onderwijs beter te maken en de student optimaal te ondersteunen.

‘Five levels to autonomy’
‘Five levels to autonomy’: model zelfrijdende auto vertaald naar het onderwijs

Tijdens de opening van de maand van de AI in het onderwijs op 9 juni 2021, deelde Inge Molenaar (Assistant professor Educational Sciences aan de Radboud Universiteit) het model de ‘Five levels to autonomy’. Dit model van de zelfrijdende auto heeft ze vertaald naar het onderwijs. Helemaal links in het model heeft de leerkracht de volledige controle. Helemaal rechts controleer de technologie alle taken autonoom. Inge verwacht dat we vooral toepassingen gaan zien van het derde niveau. Waarbij de technologie een brede set aan taken controleert en de docent controleer wanneer nodig.

Luistertip: Podcast AI Innovators: Een robot voor de klas?

De discussie voeren over wat de docent doet en wat je uitbesteedt aan de technologie wordt daarbij heel belangrijk, geeft Inge aan. Ook Kim Schildkamp (Professor Data-Informed Decision Making for Learning and Development en aanvoerder van de Zone Docentprofessionalisering van het Versnellingsplan Onderwijsinnovatie met ICT) heeft hier ideeën over. Ze schreef een mooi blog over hoe zij dit ziet. Kim: “Dat stemmetje in mijn hoofd zegt: De AI applicatie kent mijn studenten niet zo goed als ik.” Dat stemmetje wil Kim niet uitschakelen. Want ze is ervan overtuigd dat de combinatie high tech – human touch essentieel is voor de toepassing van AI in het onderwijs. De docent heeft kennis over het vak, over didactiek en de relatie met studenten is essentieel. AI kan helpen met het ondersteunen van bepaalde taken. Zoals het combineren van data uit verschillende bronnen en het nakijken van opdrachten. Op basis van deze data kan de docent zien wat goed en minder goed is gegaan, hoe je studenten verder kunt helpen en welke aanpassingen in het onderwijs je wilt maken. AI is goed (en veel sneller!) in het analyseren van data, het detecteren van patronen, classificeren en het diagnosticeren.

Lees ook: AI in het onderwijs: De ultieme blend tussen kunstmatige en menselijke intelligentie?

Aandachtspunten om AI zorgvuldig in te zetten

Heb je het over AI, dan denk je al snel aan privacy en ethische vraagstukken. Wat mag je wel en niet doen met data, wat laat je een computer beslissen?  

In zijn blog De toenemende invloed van AI in het onderwijs omschrijft Wilfred Rubens concrete toepassingen van AI met een aantal kanttekeningen (afkomstig van The Hechtinger report). Zoals: Kun je een computer beslissingen laten nemen met verstrekkende gevolgen? Bijvoorbeeld als het gaat om toelating tot een cursus of opleiding. Of: Hoe betrouwbaar zijn voorspellingen met AI als er sprake kan zijn van bias? Rubens concludeert onder andere dat AI werk zou moeten overnemen professionals maar niet de verantwoordelijkheid. En dat transparantie en goede afspraken over het gebruik van data belangrijk zijn.

Goed nadenken over waarom en hoe je AI inzet dus. Daar pleit ook hoogleraar Kim Schildkamp in haar blog voor. Ze geeft in haar blog een paar mooie aandachtspunten om AI zorgvuldig toe te passen.
 

  • Denk met collega’s goed na over de onderwijsdoelen en welke data en AI toepassingen daarbij kunnen helpen. Het gesprek over privacy en ethiek hoort daarbij.
  • Als je aan de slag gaat met een AI toepassing, verdiep je dan in de black box. Dit houdt in dat je goed kijkt welke data wordt gebruikt, zitten er geen fouten in? Garbage in is garbage out!
  • Zorg dat je weet hoe de applicatie tot een beslissing komt. Zo voorkom je ook een mogelijke bias. Stel de applicatie komt met het advies dat alleen mannelijke studenten extra ondersteuning nodig hebben. Dan heeft gender misschien te veel nadruk gekregen in het algoritme. 

Zorgen en twijfels over AI in het onderwijs zullen er voorlopig nog wel zijn, schrijft Bram Enning (Aanvoerder zone Studiedata Versnellingsplan Onderwijsinnovatie met ICT) in zijn blog De belofte van AI. Wat we nodig hebben zijn aansprekende voorbeelden van breed toepasbare oplossingen. ‘En dat is een kwestie van tijd. Dat AI ons gaat helpen in het onderwijs staat buiten kijf,’ aldus Enning.

Ook interessant: Op 21 april publiceerde de Europese Unie werelds eerste voorstel voor wetgeving op het gebied van AI

Tips om je verder te verdiepen

Smaakt dit naar meer? En wil je je verder verdiepen in AI (in het onderwijs)? Lees dan eens verder op deze pagina’s:
 

 

Maand AI in het onderwijs

Binnen de digitalisering is ook artificiële intelligentie (AI) in het onderwijs in opkomst. SURF, Het Versnellingsplan Onderwijsinnovatie met ICT en de SURF Special Interest Group AI in Education en de Nederlandse AI Coalitie hebben de maand juni daarom uitgeroepen tot de Maand van AI in het onderwijs. Bekijk hier het programma en duik in de wereld van AI!

 

Afbeelding overzicht van Tumisu via Pixabay 

Author

Comments

Dit artikel heeft 0 reacties