Artificiële intelligentie in taalonderwijs

31 januari 2023

‘Hey Google, vertel een grap. Hey Siri, zet een timer op 5 minuten. Hi Alexa, welk weer is het morgen?’ Enkele voorbeelden van gesprekken met taalalgoritmes en AI-systemen die je sinds enkele jaren vaak hoort in Vlaamse woonkamers en keukens. Artificiële intelligentie en taal zijn nog niet lang beste maatjes. Lees je liever ‘lang niet’, ook goed. Zelfs zanger Nick Cave is niet onder de indruk. Maar we zijn op de goede weg. Sommige resultaten zijn zelfs verbluffend goed. Sinds ChatGPT op de mensheid losgelaten werd, doen velen er lyrisch over, anderen knijpen de billen dicht. Hoe moet dat nu met die schrijfopdrachten op school? Digitaal ingeleverd huiswerk? Een academische paper? Een sollicitatiebrief? Het beroep van copywriter?

We beloven je twee zaken. 
Nummer 1: Dat we in dit artikel ruimer kijken dan enkel ChatGPT, want er spelen wel meer ontwikkelingen in het taalonderwijs.
Nummer 2: dat dit artikel niét werd geschreven door een taalrobot, maar wel o.a. door een leerkracht die al enkele jaren intensief bezig is om AI in de klas te brengen. Voor en door leerkrachten dus. Sorry, Siri!

De reden dat AI stilaan ook met taal goede resultaten oplevert, heeft te maken met de vorderingen in natural language processing (NLP). De reden waarom dit nog niet zo was, is omdat taal zo’n complex gegeven is. Een gelaagdheid van uitspraak, intonatie, intentie … Achter het commando “zet de vuilniszakken buiten” of “ik nam het fruitsap uit de koelkast en gaf het aan hem, maar vergat de houdbaarheidsdatum na te kijken” gaat een enorm register schuil. Een register van handelingen, context en voorkennis die heel moeilijk is voor een wiskundig model om te ontleden. Om dan nog maar te zwijgen over onze regionale verschillen, dialecten en leenwoorden.

Zonder fout?

Niet alles wat het algoritme schrijft is zonder fouten of vrij van kritiek, maar in tegenstelling tot de vorige edities van de technologie zijn de fouten minder opvallend. Waar negen op de tien resultaten van GPT2 ronduit fout waren en we al blij mochten zijn met een goede Nederlandse alinea, is het nu eerder omgekeerd. Bij die nieuwste AI-modellen gaat het negen keer goed en een keer fout. In het Nerdland maandoverzicht van december kan je horen hoe de tool, met veel zelfvertrouwen, schreef over de dood van Albert I. Zo stierf hij in 1936 bij een … vliegtuigongeluk. AI, ai, ai.

AI op de basisschool

Maar hoe breng je als leerkracht dergelijke taalalgoritmen in de klas? 
In de basisschool kunnen tools zoals ChatGPT je als leerkracht bijstaan bij het schrijven van een thema. Zit je vast bij het ontwerpen van een overkoepelend verhaal? Een verhaal waar elk personage een interessante achtergrond heeft? Vraag raad aan zo’n taalmodel. Door de manier waarop ze getraind zijn, hebben ze honderden verhalen verwerkt en toveren ze in een oogwenk een handige instap op het scherm. Deze kan jou misschien voorbij die writer’s block helpen! Mieke De Ketelaere, adjunct-professor artificiële intelligentie aan Vlerick Business School, gebruikte de tool alvast om enkele fabels mee te pennen (met wisselend succes).

Maar ook andere taalmodellen en aanpakken zitten niet stil. Zo zijn er al toepassingen op de markt die leerlingen met taalmoeilijkheden kunnen ondersteunen.

De immersive reader (in het Nederlands de insluitende lezer) van Microsoft is zo’n voorbeeld. In hun browser, Edge, en in o.a. Word worden teksten met grote accuraatheid gelezen. Je kan zelf de snelheid bepalen, regelfocus instellen, visuele ondersteuning bij woorden oproepen, lettergrepen tonen en bv. de werkwoorden of zelfstandige naamwoorden automatisch in een kleurtje zetten.
Verrassend goed, ook al leest het co-teaching nog als koolstofmonoxide-teaching. Grappig.

Met reading progress of Leesvoortgang dat ingebouwd zit in de opdrachten van Teams, kunnen leerlingen oefenen in lezen en krijgen ze te zien welke fouten ze gemaakt hebben. Het systeem biedt daarna nog de kans om met die fouten aan de slag te gaan. Voor wie het acronym SAMR iets zegt: dit zit echt op het niveau van de redefinition.
Dat Microsoft maar liefst miljarden dollar investeert in OpenAI, het bedrijf achter ChatGPT, om hun tools waarschijnlijk te integreren in de Office suite en in hun zoekrobot Bing, doet de ogen openen. Wie weet krijgen we ooit Clippy terug!

Ook Apple biedt tegenwoordig ook een AI-dienst aan. Een systeem waarbij een volledig boek wordt omgetoverd tot een audioboek. Niet door een professionele studiostem in te huren, maar door het boek een maandje toe te vertrouwen aan een AI-model. We hebben geen glazen bol, maar als deze tools verder democratiseren, lijkt het ons reëel dat dergelijke AI-ondersteuningsmiddelen even courant of gekend zullen zijn zoals ‘Sprint’ dat momenteel is. En wie weet wordt jouw lesmateriaal voorgelezen door een computerprogramma dat spreekt met jouw eigen stem!

Nog lesideetjes?

• Laat leerlingen een stukje tekst schrijven met een vraag en laat ChatGPT daarop antwoorden. Zo ontstaat een gesprek en gedraagt ChatGPT zich als chatbot voor de leerlingen. De insteek voor deze opdracht kan inhoudelijk (wereldoriëntatie) of taalkundig zijn.
• Laat het antwoord van de chatbot voorlezen met de insluitende lezer en laat de klas raden welke vraag je gesteld hebt.
• Gebruik grafische AI als Deep Nostalgia om bv. oude foto’s ‘tot leven te wekken’, om zo een spreekopdracht over de stamboom levensechter te maken. Knipoog van de bomma.
• Maak er een spelletje van: laat ChatGPT vragen stellen over een onderwerp. Laat het daarna punten geven op het ingevoerde antwoord van de leerlingen.

! Disclaimer: Ga na of het wenselijk is om leerlingen voor klasopdrachten een account te laten nemen op de diensten van openai.com. Bij registratie moet je bv. ook een gsm-nummer opgeven. Idealiter gebruiken de leerlingen de klascomputer om deze opdrachten uit te voeren, zodat ze dat via het account van de leerkracht kunnen doen. Lees er zeker eens de bepalingen van Openai op na.

Hier plaatst Charlotte Belliard, ICT-coördinator en collega Schoolmaker, de gekende kanttekening bij:

If the product is free, you are the product.

Charlotte Belliard, vrij naar Richard Serra (1973)

AI in het secundair onderwijs

In het secundair onderwijs kunnen taalalgoritmes opduiken in diverse vormen en in diverse vakken. Zowel binnen de moderne als klassieke talen! Grijp de actualiteit aan om de werking van die algoritmes te verkennen en leerlingen te leren om er met een kritische blik naar te kijken.

Zo worden taalalgoritmen zoals bij de dienst Grammarly toegepast om het sentiment in een chatgesprek of recensie te analyseren. Het bepaalt of een brief eerder ‘positief’ of ‘negatief’ is. Maar ook of het formele taal is, dwingend, informatief…

Ik vind het angstaanjagend om bij mezelf vast te stellen met welk verrassend gemak ik denkwerk durf uit te besteden aan die slimme chatbox. Wat moet dat dan niet zijn voor die studenten die gewoon snel klaar willen zijn met een opdracht? En staan ze erbij stil of dat dan wel een goed antwoord is?

Erik Devlies, teamcoach Doordacht digitaal bij Schoolmakers, gewezen leerkracht Frans

Het is bijna magisch om te zien hoe jouw opstel woord voor woord op het scherm verschijnt dankzij een slim algoritme, maar veel ongrijpbare toverij zit daar niet achter. Wanneer we even onder de motorkap kijken van zo’n algoritme, zien we zaken zoals kansberekening en taalanalyse terugkomen. En dat kunnen we met de leerlingen ook uitvoeren!
Daarbij knipt het zinnen in woorden, doet deze in één grote zak en schudt die stevig door elkaar … maar als het elk woord afzonderlijk onderzoekt, gaat het vaak de mist in bij context, spreekwoorden en zegswijzen! Een recensie die leest “het eten zo was lekker” of “het eten was zo lekker als droog brood” hebben een verschillende betekenis, dat ziet elke leerling, maar niet elk algoritme is zo slim! Een belangrijke nuance, zeker als je weet dat deze tools al gebruikt worden bij online moderatie en zelfs rechtszaken.

… en net daar ligt onze taak als leerkracht: onze leerlingen kritisch leren omgaan met ChatGPT. Hen leren de juiste vragen te stellen, leren het resultaat correct in te schatten. Is het resultaat kwalitatief? Kan dit beter? Welke prompts moet ik invoeren om het resultaat te krijgen dat ik verwacht?

Stefanie Impens over haar taalexperiment in de klas op LinkedIn

Op de arbeidsmarkt worden dergelijke algoritmes reeds gebruikt om sollicitatiebrieven in bulk te analyseren en te voorzien van een “objectieve” score. Maar ook hier kan een gewiekste sollicitant, die de werking van zo’n taalalgoritme begrijpt, de computer te slim af zijn! Toon leerlingen hoe ze aan gaming the system kunnen doen bij het schrijven van een sollicitatiebrief. Laat het systeem hen wijzen op eventueel tekortkomingen in hun brief. (zie daarvoor o.a. de KOFFIE, verder in dit artikel)

Maar wanneer je de werking van zo een algoritme begrijpt, zie je ook de keerzijdes. Zoals vooroordelen die in de werking sluipen. De zogenoemde bias. Dat ondervond zelfs techgigant Amazon wanneer hun AI-HR-systeem enkel mannen aanwierf. Auwtch. Niet alleen de output is voer voor discussie in de klas, maar ook de input die techbedrijven gebruiken om hun modellen te trainen! Info wordt van het internet geschraapt. Niets makkelijker om dat te doen met info die publiekelijk en gratis toegankelijk is.

Die input bestaat uit heel veel data. De data die de modellen nodig hebben, moet vaak voorgesorteerd worden. Een tijdrovend klusje! Een klusje dat vaak wordt uitgevoerd door arbeiders in lageloonlanden, in veelal penibele situaties. Niet alleen onze spotgoedkope shirts en jeans dragen bij aan de sweatshops. Je merkt al, hier steekt flink wat stof in voor een docent moderne talen en economie!

---

Bruikbaar voor een werkstuk op school, of als basismateriaal voor een journalistiek artikel. Er komen soms gegevens uit waar je zelf nog niet aan dacht.

Maar om het lekker leesbaar te maken is, voor nu, nog een mens nodig.
Om er persoonlijkheid in te stoppen, ook.

Maar ik moet bekennen: ik heb al diverse blogs gelezen waar een auteur achteraf schrijft: de laatste 2 alinea’s waren geschreven door AI, gefopt.

En dat had ik dan niet door.

Kitty Kilian, copywriter, in haar vermakelijke blog over ChatGPT

Voor de docent / detective: 
Wij gingen alvast de uitdaging aan. In plaats van de geplande schrijftaak kregen de leerling een alternatief: schrijf de taak zelf, gebruik hulpmiddelen, vertrouw 100% op ChatGPT … ze mochten zelf kiezen. Als docent kroop ik in de huid van detective Benoit Blanc (Knives Out) en stelde mijn onderzoeksresultaten theatraal voor aan de klas. Via old school methodes zoals het nakijken van hun (bij)zinnen, onder de loep nemen van de tekststructuur, of aanduiden van bizarre argumenten liepen velen al tegen de lamp. Er zijn ook nieuwe AI-tools die je kunnen helpen door elke zin na te rekenen. Slechts één leerling wist me te ontglippen, door creatief eigen schrijven te verweven met door ChatGPT gegenereerde content. Door nadien ook te sleutelen aan de structuur en haar instructie voor het model bij te stellen. Deze detective werd dus geklopt, fair and square, maar zo werd deze schrijftaak een leermoment voor iedereen in de klasgroep.

---

Ook bij moderne talen kan je tools zoals ChatGPT integreren en kan het kritisch evalueren van dergelijke AI-systemen bijdragen aan het leren. Het KOFFIE–model gebruik je om een zo goed als mogelijke output te krijgen uit het GPT-systeem door systematisch te sleutelen aan de input. Maar ook met die verbeterde output kunnen we in de klas verder aan de slag.   

• Kijk kritisch naar de tekststructuur, ook al heb je die opgegeven bij het opstellen van jouw prompt;   
• Houd de “feiten” van GPT tegen het licht, GPT is namelijk geen feitenmachine; 
• Voeg eigen vakkennis, anekdotes en verduidelijkingen toe;   
• Schrap de overbodige herhalingen, vreemde bokkensprongen en hallucinaties van het AI-systeem;   
• Stel samen met de leerlingen een evaluatiematrix op en beoordeel zo samen de output van het AI-systeem! 

Neem zeker nog een paar ‘shotjes’ koffieGPT op de blog van Robbe.

---

Nog lesideetjes?

• Vond je een goeie tekst op het internet voor je les (vreemde) talen? Laat ChatGPT twee aanvullende versies schrijven op andere taalniveaus, volgens het Europees referentiekader. Zo kan je makkelijk differentiëren op niveau. Variant: Vraag om drie teksten te schrijven waar een bepaald lesonderwerp in verwerkt zit (bv. the past continuous), maar laat het een compleet ander inhoudelijk onderwerp zijn: differentiëren op interesse.
• Bied leerlingen een kunstmatig gegenereerde samenvatting van een tekst aan. Je vraagt het algoritme om een of twee essentiële aspecten niet in de samenvatting te verwerken. Laat hen de brontekst lezen en ga op zoek naar eventuele ontbrekende essentiële informatie. De reverse engineering van samenvattingen schrijven …
• Gebruik een tool als Stable diffusion om artificiële afbeeldingen te laten genereren die passen bij een tekst of een verhaal. Dit biedt visuele ondersteuning, maar vereist vooral een goeie prompt om het beeld te laten kloppen. Het schrijven van de prompt kan de opdracht zijn. De alternatieve versie van ‘ontwerp een alternatieve boekcover’ bij een boekbespreking. Welk verhaal herken je in deze afbeelding?
• Niet echt een lesideetje, maar wil je checken of leerlingen hun tekst likely geschreven is door AI, dan kan je de AI classifier van ChatGPT zelf gebruiken. Elk document krijgt een label: very unlikely, unlikely, unclear if it is, possibly, or likely AI-generated. Werkt voorlopig alleen met Engelse tekst.

AI bij taalbeleid

Misschien kunnen slimme algoritmes wel een soort gelijkmaker zijn binnen taalonderwijs. De studiehulp die ze nu niet hebben. Er voor zorgen dat elk kind de ondersteuning krijgt die het nodig heeft.

We bespreken taalbeleid als apart item in de komende blogs over AI bij schoolorganisatie en inclusie of differentiatie.

Schoolmakers gaat graag met scholen in gesprek over de rol van AI in onderwijs en hoe dit een plek kan krijgen in een ICT-beleidsplan. Neem gerust contact op. Het concrete aanbod komt binnenkort op onze aanbodpagina.

---

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 teamcoach Doordacht digitaal bij Schoolmakers en projectmedewerker 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.

Dank aan Charlotte Belliard, Schoolmaker, voor aanvullende suggesties en redactiewerk.

---

De komende weken publiceren we bijna wekelijks nieuwe hoofdstukken in dit dossier. We bespreken thematisch hoe we de technologie kunnen inzetten in STEM-vakken, 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. AI in het onderwijs in het algemeen was de eerste blog in deze reeks.

---

---

bronnen afbeeldingen:

• bovenaan: artificieel gegenereerd via Lexica.art
• screenshots van Immersive reader in actie, zoekopdracht in ChatGPT
• eigen afbeeldingen
• vrouw aan telefoon: aanpassing afbeelding van freepik.com (premium)