Manieren om lerenden voor te bereiden op AI

Bekwaamheid op het gebied van AI wordt steeds belangrijker. AI beïnvloedt ons dagelijks leven, van sociale media-algoritmes tot zelfrijdende auto’s. Jeremy Woodward deelt vanuit zijn ervaring vijf praktische manieren waarop onderwijsinstellingen lerenden kunnen voorbereiden op een toekomst met AI. Ik voeg er nog wat suggesties aan toe.

Een breed scala aan AI-toepassingen verkennen

Veel lerenden hebben volgens Woodward een beperkt beeld van AI, vaak gebaseerd op fictie en sociale media. Door hen kennis te laten maken met diverse toepassingen, zoals AI-gestuurde medische screeningsprogramma’s die kanker in een vroeger stadium kunnen detecteren dan het menselijk oog, raken ze geïnteresseerd in de werking ervan.

Het grote geheel van AI presenteren

AI is niet alleen programmeren, maar volgens de auteur een knooppunt van programmeren, machine learning, neurale netwerken en deep learning. Lerenden hebben geen uitgebreide programmeerervaring nodig om AI te begrijpen. Bij Woodward’s organisatie krijgen ze “vriendelijke” code waarmee ze kunnen experimenteren en zien hoe aanpassingen de functionaliteit beïnvloeden.

Praktijkervaring bieden

Hands-on ervaring is waardevol. Woodward en zijn collega’s gebruiken Google’s Teachable Machine, waarmee lerenden een AI-model trainen om verschillende dieren te herkennen. Door meer afbeeldingen te verwerken, wordt het model slimmer. Dit toont de kracht van AI, de werking van machine learning en mogelijke beperkingen of vooroordelen.

De impact van AI op loopbanen verkennen

Lerenden worden uitgedaagd om een sector te identificeren die niet door AI wordt beïnvloed. Welke loopbaan lerenden ook kiezen, ze hebben een algemeen begrip nodig van AI: hoe het werkt, hoe het wordt toegepast en welke grenzen eraan gesteld moeten worden.

Kritisch denken over ethische implicaties stimuleren

AI kan een spannend onderwerp zijn voor lerenden. Woodward’s organisatie maakt ethiek tot een centraal thema. Wekelijks bespreken lerenden toepassingen en bespreken ze zowel de voordelen als mogelijke nadelen. In een afsluitende module ‘Leven in een AI-wereld’ verkennen ze mens-gecentreerd ontwerp en verantwoord AI-gebruik. Zij benaderen AI vanuit meerdere invalshoeken, waardoor lerenden de complexiteit begrijpen en verantwoorde keuzes kunnen maken bij het gebruik ervan. Dit bereidt hen voor op hun toekomstige rol in het vormgeven van AI-beleid.

Volgens Woodward is het belangrijk om AI-tools direct te integreren in het onderwijs. Lerenden moeten volgens hem niet alleen leren hoe ze deze tools gebruiken, maar ook hoe ze de resultaten kritisch kunnen beoordelen. Sommigen gebruiken AI om te spieken. Dat betekent volgens hem dat ze de beperkingen ervan niet begrijpen, zoals het genereren van onjuiste informatie.

Met geschikte AI-platforms kunnen erenden leren hoe ze AI verantwoord gebruiken en de beperkingen en kunnen zij vooroordelen ervan onderzoeken. Er bestaat een misvatting dat hedendaagse lerenden technisch zeer vaardig zijn. Dit klopt vaak niet. Veel scholen missen nog steeds docenten die AI kunnen onderwijzen. Via specifieke programma’s kun je lerenden voorbereiden op een toekomst waarin deze technologie centraal staat.

Mijn opmerkingen

Ik vind het mooi dat Woodward jongeren niet alleen laat kennis maken met diverse technologieën, maar ook aandacht besteed aan ethische aspecten en aan de gevolgen van AI op diverse sectoren waar jongeren mee in aanraking komen. Samen met lerenden richtlijnen formuleren over het gebruik, bijvoorbeeld via een AI Advisery Board, zou dit m.i. nog verder kunnen versterken. Daarnaast kiest Woodward’s organisatie voor aparte programma’s terwijl je AI ook binnen bestaande modules een plek kunt geven. Dat vraagt wel wat van de expertise van alle docenten. Je zult dus ook fors moeten investeren in professionalisering van docenten. Het bieden van praktijkervaringen kan tenslotte ook in een AI-lab waar lerenden en docenten kennis kunnen maken met diverse applicaties.

This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.