De bijdrage What AI can and can’t do in education onderstreept dat AI gebruikt kan worden om docenten te ondersteunen bij het geven van onderwijs. Het artikel besteedt onder meer aandacht aan het gebruik van eyetracking om eventuele leesproblemen, zoals dyslexie, op het spoor te komen.
De auteur heeft met een collega machine learning toegepast waarbij zij op basis van korte opnames met behulp van eyetracking goede voorspellingen konden doen over welke kinderen later leesproblemen zouden krijgen. Zij hebben daarvoor supervised machine learning toegepast. Met behulp van zeer veel data en een idee van de uitkomsten, hebben zij een model getraind dat met een hoge betrouwbaarheid naar nieuwe gegevens kijkt en relevante resultaten oplevert.
Hierdoor kan de computer op een gedetailleerde manier beoordelen hoe lerenden lezen. Docenten kunnen zich daardoor meer richten op het geven van instructie.
Volgens de auteur is het monitoren van oogbewegingen van leerlingen die lezen objectiever dan andere vormen van beoordeling. AI helpt daarmee nauwkeuriger te analyseren hoe er wordt gelezen. Als leerkracht zou je deze vorm van eyetracking drie keer per jaar moeten toepassen bij alle leerlingen. Je zou daardoor dyslexie op het spoor kunnen komen, maar ook kunnen ontdekken welke leerlingen meer gestimuleerd kunnen worden (dit kan wel de kloof tussen goede en minder goede lezers vergroten).
Leerkrachten kunnen de uitkomsten van de analyse op basis van eyetracking gebruiken voor het geven van instructie, feedback en ondersteuning, en voor gesprekken met opvoeders. Opvoeders kunnen dankzij de data meer inzicht krijgen in de leesvaardigheid van hun kinderen.
This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.
Geef een reactie