De bijdrage AI-Powered Pedagogy: A Guide to Evidence-Based Teaching Tools van Anne Schmitz en Emily Laird biedt een overzicht van AI-toepassingen die docenten kunnen ondersteunen bij onderwijsontwerp, didactische keuzes en feedback, zonder het professionele oordeel van de docent te vervangen.
De rol van de docent is volgens de auteurs complexer geworden. Naast vakinhoudelijke expertise wordt van docenten verwacht dat zij onderwijs ontwerpen, activerende leeractiviteiten inzetten, lerenden begeleiden en maatwerk leveren. Deze combinatie vraagt veel tijd, waardoor er in de praktijk weinig ruimte overblijft om nieuwe didactische inzichten te verkennen of onderwijs structureel te verbeteren. Docenten kunnen AI-toepassingen gebruiken als hulpmiddel om tijdrovende taken te ondersteunen, zodat docenten meer aandacht kunnen besteden aan interactie met lerenden.
De auteurs beschrijven AI-zoekmachines zoals Consensus, die wetenschappelijke literatuur analyseren en samenvatten rond concrete vragen. Deze tool stelt docenten in staat om gerichte vragen te stellen over de effectiviteit van didactische aanpakken, leeractiviteiten of feedbackvormen. De output bestaat uit samenvattingen van onderzoeksbevindingen, inclusief overeenkomsten en verschillen tussen studies. Hierdoor kunnen docenten hun didactische keuzes beter onderbouwen met onderzoek en actuele inzichten blijven volgen.
Daarnaast wijzen de auteurs op visualisatietools zoals ResearchRabbit, Connected Papers en Litmaps. Deze maken zichtbaar hoe onderzoekslijnen zich hebben ontwikkeld en hoe publicaties met elkaar samenhangen. Hoewel deze tools oorspronkelijk zijn ontwikkeld voor onderzoekers, zien de auteurs ook waarde voor onderwijsontwerp. Door inzicht te krijgen in de oorsprong en ontwikkeling van didactische concepten kunnen docenten beter bepalen welke theorieën en aanpakken zij in hun onderwijs willen benutten.
Een tweede cluster van tools richt zich op het analyseren en toepassen van bestaande bronnen. NotebookLM en SciSpace worden genoemd als voorbeelden van AI-toepassingen die docenten helpen bij het analyseren en samenvatten van teksten, zoals onderzoeksartikelen, boeken of cursusmateriaal. Deze tools kunnen kernpunten, praktische implicaties en voorbeelden uit complexe bronnen halen. Dit ondersteunt docenten bij het ontwikkelen van lesmateriaal, opdrachten en leeractiviteiten die aansluiten bij onderzoek naar leren en onderwijseffectiviteit. Daarnaast noemen de auteurs dat deze tools kunnen worden gebruikt om ondersteunende materialen voor lerenden te genereren, zoals samenvattingen, studiegidsen en veelgestelde vragen.
Het artikel gaat vervolgens in op de inzet van AI binnen verschillende fasen van het onderwijsproces. Bij het ontwerpen van een cursus kunnen docenten AI-tools gebruiken om effectieve didactische benaderingen te verkennen en de inhoud logisch te structureren. In de uitvoeringsfase kunnen deze tools helpen bij het ontwerpen van activerende leeractiviteiten door voorbeelden en onderzoeksresultaten te analyseren. Bij feedback en beoordeling beschrijven de auteurs hoe AI ondersteuning kan bieden bij het analyseren van werk van lerenden (deel geen persoonsgegevens!), het signaleren van terugkerende problemen en het formuleren van gerichte feedback. Dit kan bijdragen aan tijdige en meer consistente feedback, mits de docent de uiteindelijke beoordeling en interpretatie voor de eigen rekening neemt.
In de afsluitende delen van het artikel benadrukken de auteurs nadrukkelijk de grenzen en aandachtspunten van AI-gebruik. AI-tools worden niet gepresenteerd als neutraal of foutloos. Docenten moeten de output kritisch beoordelen en aanpassen aan hun specifieke onderwijscontext en de behoeften van hun lerenden. Daarnaast wijzen de auteurs op ethische kwesties, zoals privacy, mogelijke vooringenomenheid in algoritmen en de invloed van AI op de relatie tussen docent en lerende. Zij stellen dat verantwoord gebruik van AI vraagt om aandacht voor academische integriteit, gelijke kansen en een veilige leeromgeving.
In hun conclusie vatten Schmitz en Laird samen dat AI-tools docenten kunnen ondersteunen bij het efficiënter ontwerpen en uitvoeren van onderwijs, mits deze tools doordacht en kritisch worden ingezet. De kracht van AI ligt volgens hen vooral in het toegankelijk maken van onderzoek en het ondersteunen van bestaande, -wat zij noemen- ‘evidence-based’ didactische praktijken. Het artikel sluit af met de stelling dat de toekomst van onderwijs niet draait om het vervangen van docenten door AI, maar om het versterken van het professioneel handelen van docenten met behulp van AI-ondersteuning.
Mijn opmerkingen
Wat mij aanspreekt in dit artikel is de koppeling tussen AI-toepassingen en een didactisch verantwoord gebruik. Betrekkelijk onbekende, maar zo te lezen, krachtige AI-toepassingen worden gebruikt voor het versterken van het werk van docenten. Het gaat dus niet zo zeer om het gebruik van AI binnen leerprocessen. Verder valt op dat je een tool als Consensus als docent ook kunt gebruiken voor eigen deskundigheidsbevordering. De auteurs laten zien dat AI ook waarde heeft als het helpt om beter onderbouwde beslissingen te nemen bij, onder meer, onderwijsontwerp. De focus ligt nadrukkelijk op het handelingsperspectief van individuele docenten.
Tools als Consensus en ResearchRabbit veronderstellen m.i. een zekere vertrouwdheid met ‘onderzoekstaal ‘en academische publicaties. En hoeveel docenten hebben belangstelling om zich op deze manier te verdiepen in concepten en theorieën (al is dat eigenlijk erg belangrijk). Dit maakt deze bijdrage wellicht minder toegankelijk voor docenten met belangstelling voor praktische toepassingen.
Verder moet je deze publiek beschikbare tools echt niet ‘voeden’ met persoonsgegevens van lerenden. Wees dus voorzichtig met het analyseren van het werk van lerenden. Je zult dat eerst moeten anonimiseren omdat je al snel handelt in strijd met bestaande wetgeving (AVG, EU AI Act).
Daarnaast mis ik aandacht voor de organisatorische context. Individuele docenten kunnen experimenteren, maar zonder duidelijke afspraken over datagebruik, professionalisering en kwaliteitsborging blijft het versnipperd. AI-ondersteunde didactiek vraagt niet alleen om tools, maar ook om tijd, gedeelde kaders en ruimte om te leren van ervaringen. Je opereert als docent in een team. Dit artikel richt zich sterk op de individuele docent. Tot slot ben ik inmiddels wel klaar met afsluitende zinnen zoals:
The future of teaching is not about replacing instructors with AI but about empowering them with AI tools to become more effective, efficient, and impactful educators.
Dat weten we inmiddels wel. Toch?
Desondanks biedt het artikel een helder overzicht van wat er momenteel mogelijk is met minder bekende maar krachtige AI-toepassingen.
Mijn bronnen over (generatieve) artificiële intelligentie
Deze pagina bevat al mijn bijdragen over (generatieve) artificiële intelligentie, zoals ChatGPT.
Geef een reactie