Carlo Iacono heeft een bijdrage geschreven met 22 geleerde lessen van wat hij de “GenAI Shadows” noemt. Ik ga die lessen hier niet samenvatten, maar bespreek patronen die ik zie.
“GenAI” shadows heeft betrekking op manieren waarop lerenden AI gebruiken buiten het zicht van de onderwijsinstelling. Of, zoals Iacono het omschrijft: where theory meets practice, innovation thrives beyond regulation and the future of learning unfolds in unexpected ways. Patronen, die met elkaar samenhangen, zijn dan:
Patroon 1: lerenden lopen voorop, beleid hobbelt achteraan
Een van de meest opvallende patronen is dat veel lerenden AI al volop gebruiken, vaak zonder toestemming en op manieren die docenten of de schoolleiding niet zien. Ze beschouwen AI volgens de auteur niet alleen als een hulpmiddel, maar als een soort intellectuele partner bij het leren. Dit gebeurt nu al, terwijl instellingen nog worstelen met het opstellen van regels. Iacono stelt nuchter vast dat restricties vaak niet leiden tot gehoorzaamheid, maar juist tot creatieve manieren om de regels te omzeilen. Het heeft dus weinig zin te proberen iets te reguleren wat zich al organisch ontwikkelt. Het is verstandiger om te erkennen wat er gebeurt en daarop in te spelen. Het is wat mij betreft de vraag of traditionele manieren van beleid formuleren. Al is de beleidsmedewerker nog zo snel, de AI-ontwikkelingen achterhalen hem/haar/hen wel. Stel daarom richtlijnen op die niet heel snel door de waan van de dag achterhaald zijn. Pas richtlijnen iteratief aan, en mandateer een groep betrokkenen om deze richtlijnen aan te passen.
Patroon 2: traditionele controlemechanismen werken niet meer
Een ander patroon is het falen van oude methoden (zie ook mijn opmerking over beleid formuleren). Pogingen om AI-gegenereerde tekst te detecteren, creëren vooral een sfeer van wantrouwen en zijn technisch onbetrouwbaar. Het traditionele model waarin kennis wordt overgedragen en individueel getoetst, is volgens Iacono niet meer passend. In plaats van te proberen AI uit toetsing te weren, zouden docenten volgens Iacono moeten evalueren hoe goed lerenden met AI samenwerken. Hij pleit voor een verschuiving van summatieve toetsen naar doorlopende, formatieve beoordelingen die beter aansluiten bij de werkelijke praktijk. Vasthouden aan traditionele methoden is volgens Carlo Iacono niet realistisch en ondermijnt de vertrouwensrelatie met lerenden. Iacono benadrukt dat beoordeling zich meer zou moeten richten op het proces en de vaardigheid om effectief samen te werken met AI, in plaats van het eindproduct te controleren op AI-gebruik. Denk aan formatieve evaluaties die de ontwikkeling volgen. Wat mij betreft zou je je summatief beoordelen vooral gebruiken voor het kunnen toepassen van het geleerde, of het laten zien van verworven expertise in de praktijk. Voorkom ook momentopnames als het gaat om beoordelen. Waardeer het feit dat lerenden zich geleidelijk ontwikkelen tot startbekwame professionals.
Patroon 3: noodzaak van aanpassing en vernieuwing van de focus
Een derde patroon is de duidelijke boodschap dat het onderwijs zich moet aanpassen. Dit betekent niet alleen het accepteren van AI, maar ook het fundamenteel herzien van hoe we lesgeven en beoordelen. Carlo Iacono stelt dat onderwijs zich moet richten op vaardigheden die uniek menselijk blijven, zoals creativiteit, empathie en complex probleemoplossend vermogen. Curricula moeten de nadruk volgens de auteur leggen op capaciteiten die uniek menselijk blijven en die AI aanvullen in plaats van ermee te concurreren. Als lerenden AI toch al gebruiken, laten we ze dan leren hoe ze dat goed doen. Tegelijkertijd wordt het belangrijker om te focussen op vaardigheden die (voorlopig) typisch menselijk blijven: creativiteit, kritisch denken, complexe problemen oplossen en empathie. Het onderwijs zou zich moeten richten op het ontwikkelen van deze vaardigheden, die AI aanvullen in plaats van ermee concurreren. Graag voeg ik het belang van basiskennis en -vaardigheden aan toe. Je kunt generatieve AI-toepassingen niet effectief gebruiken als je niet taalvaardig ben en als je niet in staat bent om te beoordelen of de output van goede kwaliteit is. Je hebt daarvoor ook vakinhoudelijke kennis nodig.
Patroon 4: democratisering of digitale kloof?
AI-tools maken geavanceerde kennisproductie toegankelijker voor een breder publiek. Dit heeft ingrijpende gevolgen voor de traditionele rol van onderwijsinstellingen. Je kunt AI-applicaties namelijk ook prima gebruiken voor informeel leren. Er wordt al vele jaren gesteld dat onderwijsinstellingen niet meer de poortwachters van kennis zijn en dat onderwijsinstellingen zich meer moeten focussen op begeleiding. Ook Iacono stelt dat deze organisaties zich moeten herpositioneren als begeleiders in plaats van poortwachters van kennis, waarbij ze leeromgevingen creëren waar menselijke en AI elkaar versterken. Lerenden AI-toepassingen effectiefr gebruiken, maakt daar deel van uit. Zoals onlangs aangegeven: AI-geletterdheid is niet voldoende, het gaat om ‘AI-vloeiendheid’. Ondanks de potentiële voordelen waarschuwt Iacono ook voor toenemende ongelijkheid door ongelijke toegang tot ‘AI’. De digitale kloof verdiept bestaande onderwijsongelijkheid. Onderwijsinstellingen zouden lerenden daarom toegang moeten geven tot generatieve AI-toepassingen. Zowel tot de technologie, als tot de expertise om deze technologie goed te kunnen gebruiken.
Mijn bronnen over (generatieve) artificiële intelligentie
Deze pagina bevat al mijn bijdragen over (generatieve) artificiële intelligentie, zoals ChatGPT.
This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.
Geef een reactie