Behoefte aan rekenkracht en software groeit niet alleen bij IT- en AI-opleidingen

In een eerder artikel kwam naar voren dat docenten infrastructuur missen om hun data science of AI-onderwijs goed te kunnen geven. Daardoor zijn ze aangewezen op alternatieven die zorgen voor afhankelijkheid van BigTech, waarbij het de vraag is wat er met (gevoelige) data wordt gedaan. Of docenten moeten kiezen voor minder goed of minder aantrekkelijk onderwijs. 

Om goed, veilig, toekomstbestendig onderwijs te kunnen geven missen docenten rekenkracht, software en opslag. Maar waar hebben we het precies over? Is dat nou zo’n typische IT-onderwijs aangelegenheid? En gaat het niet gewoon vanzelf weer voorbij?

Extra rekenkracht niet alleen voor ICT-opleidingen nodig
Bij veel instellingen werken studenten op hun eigen laptop. Deze laptops kunnen lang niet altijd de rekenkracht (CPU, GPU) bieden die nodig is voor bijvoorbeeld:

• data-analyses en data mining, 
• renderen van grote modellen, 3D-simulaties, virtualisatie, digital twins
• beeldanalyses, 
• trainen van LLM’s en AI-modellen 
• robotica 

Studenten hebben dus tijdelijk extra rekenkracht nodig om allerlei opdrachten in het onderwijs goed te kunnen maken. Door gebruik te maken van Virtual Machines kunnen ze werken op hun eigen laptop, en tijdelijk extra rekenkracht uit de cloud gebruiken.

Het speelt al snel een rol in opleidingen die AI, data of ICT in de titel hebben, maar ook in bijvoorbeeld:

• bouwkunde en civiele techniek (constructiesimulaties, GIS-analyses, 3D-visualisaties),
• natuurkunde (moleculaire simulaties), 
• biologie en life sciences (DNA-sequentieanalyse en genomics),
• zorg (MRI-data verwerken, beeldanalyse, AI-diagnostiek, simulaties) 
• geografie (satellietbeelden verwerken)
• Finance en econom(etr)ie (financiële simulaties, grote datasets analyseren, risicomodellen)
• Onderzoek en statistiek
• Media, design en reatieve studies (3D rendering, motion graphics)
• Logistiek (simulaties)

Software draait niet op laptops van studenten
Door bring your own device (BYOD) komen studenten steeds vaker met verschillende type laptops en softwareversies de klas of collegezaal binnen. De nodige software op al deze devices draaiend krijgen om het onderwijs goed te kunnen volgen wordt steeds lastiger. 

“Er is steeds minder compatibiliteit met de devices die studenten hebben en de software die in het onderwijs gebruikt wordt. De software kan simpelweg niet op al die devices draaien. We kunnen studenten niet verplichten om meer kosten te maken voor andere devices. Daarom zou een bureaublad op afstand voor studenten interessant kunnen zijn. De docent zet klaar wat de studenten nodig hebben aan software, voor de duur van een cursus. Het gaat al snel om grote aantallen studenten”. 

Ook software en rekenkracht om toetsen mee te kunnen afnemen via laptops van studenten hoort hierbij. Dat maakt het wel spannend:

“Zeker als je het dan over toetsen en dat soort dingen hebt, wat dat is nog wat spannender dan gewoon het draaien van onderwijs, dan moet het werken op het afgesproken moment en zo niet, dan moet er direct ondersteuning zijn. “

Behoefte in onderwijs zal toenemen
Is het iets dat voorbij gaat als we er maar geen aandacht aan geven? Dit is wat docenten erover zeggen:

“Het gebruik van de rekencapaciteit neemt toe. Steeds meer vakken maken er gebruik van en het gaat om honderden studenten. Naarmate er meer positieve ervaringen zijn houdt onze instelling rekening met verdere groei”. 

“Datascience-onderwijs neemt alleen maar toe. Dat houdt bijvoorbeeld in dat studenten al in het eerste jaar leren programmeren in R. Het idee is dat er in latere jaren ook meer machine learning onderwijs zal zijn. Daarvoor is meer rekenkracht nodig. “

“In de toekomst zal er steeds meer Artificial Intelligence en Machine Learning onderwijs zijn en er is bijvoorbeeld een sterke behoefte om ook iets met imaging te doen, maar met de huidige omgevingen kan dat niet.  “

Oplossingen zijn er, maar nog niet perfect en niet breed gebruikt
Er is dus nu al behoefte en de behoefte zal toenemen. Toch is er bij veel instellingen geen infrastructuur beschikbaar die tijdelijke rekenkracht en software beschikbaar maakt. Er zijn wel oplossingen, van eigen servers op de campus tot commerciële cloud-leveranciers en SURF Research Cloud dat mogelijk een rol kan spelen in het onderwijs.

Dat oplossingen nog niet op grote schaal of nog niet naar tevredenheid worden ingezet heeft verschillende oorzaken, bijvoorbeeld:

• Een strategie voor infrastructuur voor onderwijs ontbreekt binnen veel instellingen. Vaak zijn er al andere prioriteiten bepaald voor onderwijs, en daarin is dit soort infrastructuur voor onderwijs niet meegenomen. Gezien de bezuinigingen en beperkte capaciteit binnen instellingen kan er niet nu nog iets bij.
• Budgetten: de lokale behoefte bij docenten heeft er nog niet voor gezorgd dat er (centrale) budgetten beschikbaar zijn
• Onbekendheid met de mogelijkheden en de criteria op basis waarvan keuzes gemaakt kunnen worden
• Kennis, capaciteit bij docenten en IT-afdelingen van instellingen om ermee aan de slag te gaan 
• De wens om onafhankelijk te blijven of worden van bigtech zorgt er bij sommige instellingen voor dat commerciële pakketten liever niet (meer) gebruikt worden.
• Concurrentie: Iedereen wil rekenkracht, maar het is beperkt beschikbaar bij aanbieders die zowel onderwijs als andere sectoren bedienen: “Waar heel veel datacenters mee worstelen, is de beschikbaarheid van de hardware. Er is veel vraag naar GPU's op het moment. Onze instelling maakt regelmatig mee dat onderzoekers een machine willen aanzetten, maar dat er geen beschikbare GPU's zijn op dat moment, zodat de machine niet aankan”. 

Samenwerking in onderwijs als oplossing
Samenwerking in het onderwijs om te zorgen voor meer rekenkracht, software en opslag lijkt een interessante stap om verschillende redenen:

• Te blijven werken aan digitale soevereiniteit 
• Minder concurrentie van andere sectoren als het gaat om de beschikbaarheid van schaarse rekenkracht
• Delen van kosten 
• Gezamenlijke kennisopbouw 
• Samenwerken aan inhoud van het onderwijs: “We kunnen bijvoorbeeld in SURF Research Cloud catalogusitems delen. Voor programmeertoetsen, of meer bioinformatica-achtig catalogus items, waar je al die software-aligners en pre-installed R-packages specifiek voor dat vakgebied al tot je beschikking hebt.” 

Bron citaten: SURF-inventarisatie 2025 en lopende project 2026.