Klas in gesprek met artificiële intelligentie. School. Onderwijs van morgen. AI in onderwijs.

Artificiële intelligentie in onderwijs

18 januari 2023

Een leraar uit Nederland geeft voortaan zijn opdrachten meteen aan ChatGPT, in plaats van aan z’n leerlingen. Het is een cynisch statement dat aangeeft dat artificiële intelligentie (AI) onderwijs op z’n kop zet.

De voorbije weken en maanden was AI niet uit het nieuws weg te slaan. Een technologie die schrijftaken nutteloos zou maken, leerlingen automatisch oefeningen op maat zou bezorgen, en veel meer. De technologie doet mensen in allerlei sectoren dromen van de kansen die het biedt en vrezen voor hun job. Wat is het? Hoe werkt het? Kan het een genuanceerde meerwaarde betekenen voor ons onderwijs?


Robbe Wulgaert is fulltime leerkracht aan het Sint-Lievenscollege Gent. Daar verzorgt hij de leerlijnen computationeel denken, programmeren en artificiële intelligentie. Je komt hem ook tegen op de UGent waar hij, samen met docenten en studenten, lesmateriaal ontwikkelt dat de ietwat onverwachte brug slaat tussen gaming, AI en klassieke talen. Hij is de inhoudelijke expert.

Erik Devlies is bij Schoolmakers vooral bezig met doordacht digitaliseren en pedagogisch begeleider Effectieve (Digitale) Didactiek bij de pedagogische begeleidingsdienst van Broeders van Liefde. Samen met Robbe zoekt hij gepassioneerd naar antwoorden op de grote vragen die AI en slimme technologie in onderwijs oproept.


Onderwijs geven, vergt kwaliteiten die computers missen, zoals brede opmerkzaamheid, pedagogische sensitiviteit en het didactisch (of humoristisch) inspelen op specifieke of onverwachte situaties.
(uit Inzet van intelligente technologie, Onderwijsraad Nederland)

‘De beste app is de leerkracht’ was jarenlang de titel van een workshop op de ICT-praktijkdag. Klopt dit nog steeds, of komt slimme technologie aardig in de buurt? 

In dit dossier, waarvan deze blog het eerste deeltje vormt, schijnen we ons licht op die belangrijke vragen en proberen we gericht suggesties aan te reiken. Suggesties op maat van leerkrachten en beleidsteams uit alle lagen van ons onderwijs. Dit deel benadert AI als onderwerp as such. In de volgende blogberichten ligt de focus volledig bij specieke vakken.

Maar eerst: wat is het en hoe werkt het? Begrip van AI helpt om het beter te integreren in ons werk, bij het verbeteren van taken, bij het structureren van een hoofdstuk, bij het laten opstellen van een thema wereldoriëntatie, bij het genereren van de afbeelding deze blog of zo. Hey Siri, let’s go!

Wat is het?

AI is een term die meer en meer opduikt. In krantenartikels, nieuwsberichten, blogposts, sciencefictionfilms, enthousiaste LinkedIn-berichten of verontruste posts in Facebookgroepen voor leerkrachten. Maar het wordt al volop gebruikt in heel wat toestellen en services die we dagelijks gebruiken. De term is echter helemaal niet nieuw. Die ontstond reeds tijdens de zomerscholen van McCarthy in 1956(!). Maar wat is AI nu eigenlijk? Is het effectief een handige innovatie, of is het een zoveelste buzzword dat vluchtig doorheen onze onderwijspraktijk zal passeren? Wij zijn alvast overtuigd van niet.

Doordat de term zo vaak opduikt in zeer diverse applicaties en programma’s, vaak met utopische of dystopische inslag, is het heel moeilijk de vinger te leggen op wat AI precies is. Maak je geen zorgen, ook onderzoekers hebben nog geen allesomvattende definitie gevonden voor deze ‘slimme’ technologie. En is het wel echt zo ‘slim’?
We doen in dit artikel een eigen, bescheiden poging om het helder uit te leggen. Laten we starten bij een bekend concept om zo over te gaan naar je ‘zone van naaste ontwikkeling’.

Programmeren

Basis van algoritmes bij programmeren. Doolhof. Artificiële intelligentie.

Stel je de volgende, eenvoudige programmeeroefening voor. Het is een spelletje dat je kan vinden op de onderlegger bij een kindermenu, waarbij een figuurtje zich in een doolhof bevindt en wij het de uitgang moeten helpen te vinden. Al snel komen we tot de oplossing: ga vooruit, sla linksaf, ga verder vooruit, draai opnieuw naar links indien mogelijk … Op deze manier ontwerpen we een algoritme, een stappenplan met instructies om ons tot de juiste oplossing te brengen.

Wanneer we dit stappenplan willen uitvoeren met een computer, vertalen we onze instructies naar programmeertalen zoals JavaScript of Python, in blokjes of met coderegels. Het belangrijkste element hier: jij als mens bedenkt en schrijft de code. Jij zit aan de knoppen. Jij ontwerpt het algoritme. En als je denkt dat ChatGPT je die code wel zal schrijven, heb je nog altijd kennis nodig van die programmeertaal om te zien waar het nog kan bijgeschaafd worden of hoe het correct geïntegreerd kan worden in een groter geheel. Wist-je-datje: net hierdoor is het gebruik van ChatGPT verboden op fora voor menselijke programmeurs. Het maakt momenteel nog teveel fouten!

AI als tool

Met programmeertalen kun je veel problemen oplossen, maar soms bots je op de beperkingen. Stel je de volgende uitdaging voor: je wil een algoritme schrijven om een tennisbal te herkennen via een camera. Hoe beschrijf je, met alleen maar blokjes en regeltjes tekst, een tennisbal? Als we de tennisbal bepalen als een gele, ronde vorm, kunnen een citroen of de zon foutief als een tennisbal herkend worden. Wat als de bal een andere kleur heeft of we op een andere ondergrond spelen? In dat geval moeten we onze code helemaal opnieuw schrijven! Je voelt het al, we komen tijd en woorden te kort om als mens het algoritme te schrijven.


AI-systemen en -technieken bieden voor dit soort problemen een efficiënte oplossing. We laten het algoritme en de regels aan code los en tonen de computer talloze foto’s van tennisballen. In allerlei vormen, maten, kleuren en situaties. Precies zoals een peuter of kleuter door vaak in een prentenboek over fauna te bladeren, beter wordt in het herkennen en benoemen van de beestjes erin. De computer gebruikt formules en gaat in de dataset aan beelden zelf op zoek naar patronen. In de plaats van de mens ontwerpt de computer hier het algoritme! Het is vaak moeilijk of onmogelijk om na de feiten te achterhalen welke stappen de computer heeft genomen in het algoritme. Het blijft een beetje een ‘black box’. Maar wanneer we de webcam opstarten, kan de computer de tennisbal herkennen dankzij onze prenten.

Effectieve leerstrategieën … voor robots

Het hierboven beschreven AI-model leerde zichzelf dus aan om tennisballen te herkennen. Vervang in dit verhaal de foto’s van de gele tennisbal door voorbeelden van restafval, PMD-afval en papier en voor je het weet sta je oog in … euhm, webcam … met een slimme vuilnisbak! Maar hoe is dit mogelijk? Het korte antwoord: AI-technologie maakt gebruik van Machine Learning. Dit is een ingewikkelde term die het beste lijkt op de in het onderwijs gekende leerstrategieën. Om leerlingen te helpen studeren, laten we hen kennismaken en aan de slag gaan met effectieve leerstrategieën als retrieval practice, interleaving, het maken van flashcards, veel concrete voorbeelden … Zo kunnen ze efficiënter en effectiever de leerstof verwerken, waardoor ze beter worden in, bijvoorbeeld, het vak Frans.

Ook AI-modellen gebruiken leerstrategieën om beter te worden in hun taak: dit noemen we Machine Learning.

Kort door de bocht: Als een leerling beter wil worden in Frans, kunnen wij als leerkracht de leertijd (time-on-task) vergroten of hun meer woordjes voorschotelen. Wil een AI-model beter worden in het herkennen van een tennisbal of vuilnis, dan geven we het meer tijd om te ‘trainen’ of breiden we het aantal voorbeelden (= data) uit. 


Door de sterk toegenomen rekenkracht van onze computers en smartphones afgelopen decennia is die AI-technologie razendsnel verbeterd én gedemocratiseerd. Zoals fotografie evolueerde van een hobby voor enkelingen met hun Hasselblad, naar breed toegankelijk via apps en smartphones, zo hoef je tegenwoordig geen supercomputer op school meer te hebben om aan de slag te gaan met AI-modellen. Je kunt het in de klas brengen met de laptop van de leerling om samen (vakspecifieke) problemen op te lossen!

Welke (onderwijs)problemen kan het oplossen?

Organisaties moeten (…) nadenken over het opbouwen van vertrouwen tussen professionals, jongeren en AI-systemen. Dit is essentieel omdat AI-systemen steeds vaker worden gebruikt om jongeren te beoordelen en een cijfer te geven. Inzicht in de werking van AI, maar ook de controle op de correctheid en objectiviteit ervan zijn daarvoor noodzakelijk.

Broos Claerhout op LinkedIn

AI-technologie is geen on(be)grijpbare wonderoplossing die ons de hemel of hel op aarde zal bezorgen. Het is een technologie die iedereen kan inzetten om problemen op te lossen, om onderwijs interactiever, levensechter, zelfstandiger en socialer te maken. Wanneer we het goed inzetten, kan het ons helpen zaken efficiënter aan te pakken. Tegelijk moeten we ervoor waken dat het geen verschraling, standaardisering of onwenselijke vormen van profilering met zich meebrengt.
Maar hoe en waar kan je het toepassen in het onderwijs? Want AI-systemen gaan niet weg. Niet door het te verbieden of dood te zwijgen. De digitalisering van ons onderwijs maakt dit onmogelijk.

Spieken is echter van alle tijden. Leerlingen kunnen de gemakkelijke weg kiezen, maar bedriegen in de eerste plaats zichzelf omdat ze niet de feedback krijgen die hun eigen ontwikkeling stimuleert. Want het zijn niet zozeer de goede punten die centraal staan, maar wel het ‘groeien’ en de ontwikkeling van mensen. Het wordt pas echt problematisch wanneer er ook civiele effecten aan vast hangen, zoals bij een eindproef.

Yves Demaertelaere in zijn blog over AI

Het eerste onderzoek waar ChatGPT als co-auteur vermeld wordt, is reeds gepubliceerd. Een vorm van valsspelen, of juist de technologie omarmen?

De uitdaging zal zijn om AI gepast in te zetten, zodat àlle leerlingen er voordeel uit halen. Het heeft zeker de kracht om onderwijs te veranderen, maar niet zonder aandacht voor privacy, sociale veiligheid, autonomie. Het is essentieel dat alle betrokkenen helpen nadenken over de kansen die het biedt en de risico’s die het inhoudt.


De komende weken publiceren we bijna wekelijks nieuwe hoofdstukken in dit dossier. We bespreken thematisch hoe we de technologie kunnen inzetten in STEM-vakken, taalvakken, creatieve vakken en humane vakken, basisonderwijs en hoe het beleid deze innovatie duurzaam, kritisch en bewust kan verankeren in de schoolwerking.
Verwacht in dit dossier geen wekenlange hoerastemming, utopische wensdromen of paternalistische aanbevelingen voor wat ‘goed en innovatief onderwijs’ zou zijn. Dat brengen jouw collega’s en jij al elke dag in de praktijk en daar geloven we in. Je kunt wel op ons rekenen om een genuanceerd verhaal te brengen over deze nieuwe technologie en willen je graag concrete voorbeelden aanreiken over hoe je AI in de klas kan brengen.


Enkele aanvullende suggesties kun je lezen door deze QR te scannen of te klikken op deze link. We houden er ook een peiling naar hoe jij op dit moment aankijkt tegen deze slimme technologie en de impact op ons onderwijs.


bronnen afbeeldingen:

  • bovenaan: artificieel gegenereerd via Lexica.art (premium)
  • lezende robot: Lexica.art (premium)
  • doolhof: aanpassing afbeelding van freepik.com (premium)
/ Artificiële intelligentie in onderwijs

Wil je op de hoogte blijven van onze activiteiten, publicaties en verhalen?

Schrijf je in op onze nieuwsbrief