Bespaart generatieve AI docenten werk of juist niet?

In zijn artikel “More work for teacher? The ironies of GenAI as a labour-saving technology” bespreekt Neil Selwyn de complexe relatie tussen generatieve AI en het werk van docenten. Hij betwijfelt of deze toepassingen docenten daadwerkelijk tijd besparen. Ik vraag me af of deze twijfels gerechtvaardigd zijn.

Selwyn -overigens één van de keynote sprekers van de komende Online Educa in Berlijn– begint met de observatie dat de belofte van ‘arbeidbesparende’ technologie zelden eenvoudig is. Nieuwe technologieën leiden tot andere werkomstandigheden.

Op het gebied van van onderwijs wordt volgens hem steeds vaker beweerd dat GenAI saai en repetitief werk van docenten kan overnemen (denk aan het beoordelen van opdrachten of het geven van feedback). Dit zou docenten ‘bevrijden’ ten behoeve van meer betekenisvol werk met lerenden. Het idee dat GenAI tijd kan besparen en de mentale belasting van docenten kan verminderen, klinkt volgens Selwyn aantrekkelijk.

De auteur trekt echter een parallel met het historische onderzoek van Ruth Schwartz Cowen naar huishoudelijke technologieën in de twintigste eeuw. Cowen toonde aan dat innovaties zoals de stofzuiger of koelkast niet leidden tot tijdsbesparing voor vrouwen, maar juist tot hogere verwachtingen rond huishoudelijk werk (denk aan hygiëne). Dit  resulteerde in frequenter schoonmaken en koken.

Daarnaast schreef Cowen dat het huishouden meer een eenzame taak werd, met patriarchale verwachtingen dat één vrouw/moeder nu alle dagelijkse taken kon uitvoeren zonder hulp van anderen in huis met als gevolg dat vrouwen nauwelijks werden bevrijd van huishoudelijke arbeid.

Selwyn suggereert dat dit patroon zich mogelijk herhaalt bij docenten en GenAI. De verwachting dat docenten nu snel feedback, e-mails en lesmateriaal kunnen produceren, kan leiden tot intensievere eisen van schoolleiders en/of ouders. Als docenten met één druk op de knop feedback kunnen geven, zouden ze misschien feedback moeten geven op meerdere versies van elk schrijfwerk dat een lerende maakt.

De gestandaardiseerde aard van door GenAI-tools geproduceerde resultaten kan volgens de auteur leiden tot beperktere verwachtingen over wat ‘goed’ werk is. Verder kunnen deze technologieën ook de samenwerking tussen docenten veranderen. Waar docenten voorheen lesmateriaal deelden of samen ontwikkelden, is het gebruik van ‘GenAI’ vaak een individuele activiteit.

Er is volgens Neal Selwyn weinig reden om aan te nemen dat docenten minder tijd aan deze taken zullen besteden. Onderzoek, waarbij hij betrokken is, laat zien dat veel docenten aanzienlijke inspanningen leveren om GenAI-output te beoordelen, aan te passen of volledig te herzien zodat deze beter aansluit bij specifieke lerenden, leersituaties en schoolomgevingen. Het gebruik van GenAI-toepassingen leidt tot andere werkwijzen, al is het volgens hem maar de vraag of de belofte van minder of minder belastend werk overeind blijft.

Mijn opmerkingen

Een interessante bijdrage en ook een boeiende referentie. Uiteraard bieden ervaringen uit het verleden ook nu geen garantie voor de toekomst. Ik herken overigens wel de neiging om de lat hoger te leggen als het gaat om de kwaliteit van arbeid, als je de beschikking krijgt over nieuwe technologie.

Op dit moment is het volgens mij nog een zoekproces bij welke taken generatieve AI-toepassingen tijd sparen, en bij welke taken niet. Veel hangt ook af van de manier waarop je deze tools aanstuurt. Meestal besteed ik minder tijd aan het genereren van een afbeelding, dan aan het zoeken van een geschikte afbeelding via sites als Pixabay of Unsplash. Meestal schrijf ik emails sneller zonder hulp van Claude, maar soms weet Claude een bepaalde toon in een mail sneller te ‘raken’ dan ik voor elkaar krijg zonder hulp van deze AI-toepassing. Op basis van mijn persoonlijke ervaring -N=1- heb ik de indruk dat het gebruik van Generatieve AI over het algemeen tijd bespaart. Maar het is afhankelijk van de taak en van de opdrachten die je gebruikt.

Ik lees overigens ook regelmatig dat het gebruik van Generatieve AI niet gefocust moet zijn op efficiëntie. Dat is echter nogal een ‘luxe opvatting’ als je te maken hebt met beroepen waar de werkdruk hoog is. Werknemers zullen zich wat mij betreft ook te weer moeten stellen tegen de neiging om (generatieve) AI-technologie te gebruiken om meer en beter ’te doen’ in minder tijd. Binnen sectoren waar het moeilijker is om aan werknemers te komen, gaat dat gemakkelijker dan binnen sectoren waar -mede dankzij ‘AI’?- er op een gegeven moment meer werkzoekenden zijn dan banen. Het onderwijs en de zorg zijn sectoren die binnen die eerste categorie vallen.

This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.