Over de relatie tussen lerenden en generatieve AI | WilfredRubens.com over leren en ICT

It’s not like a calculator, so what is the relationship between learners and generative artificial intelligence? is een erg boeiend artikel dat illustreert dat generatieve AI méér is dan een middel, en niet te vergelijken met een rekenmachine. Ik sluit deze bijdrage af met zestig links naar artikelen over generatieve AI.

De auteurs stellen dat generatieve AI krachtig kan zijn voor het ondersteunen van leren. Het volledig produceren van output is maar één van de vele mogelijkheden. Volgens hen is het belangrijk om de diverse toepassingen van generatieve AI in het leerproces te catalogiseren. De auteurs gebruiken daarbij twee dimensies van interactie tussen mens en machine.

Zij betwisten daarbij de analogie met rekenmachines. Hierbij gaat men er vanuit dat het onderwijs zich zal aanpassen aan generatieve AI zoals dat gebeurde bij wiskundeonderwijs. Generatieve AI is volgens de auteurs meer dan een enkel hulpmiddel. De auteurs vinden dit een oversimplificering van de complexiteit en nieuwigheid van generatieve AI. Zij stellen dat generatieve AI eerder een technologische infrastructuur is, vergelijkbaar met elektriciteit. Deze technologie omvat een reeks interacties en relaties met mensen. Er zijn daarbij diverse manieren waarop deze nieuwe technologieën samenwerken met mensen, naast mensen werken of gebruikt worden als mechanismen om delen van het leerproces uit te schakelen.

Op basis van de twee dimensies beschrijven de auteurs vier conceptualisaties van de relatie tussen mens en AI. Zij stellen dat er sprake is van toenemend bewijs dat lerenden deze nieuwe technologie langs deze dimensies gebruiken. Met deze typologie willen zij een kader bieden voor beslissingen over wat nuttig en gepast gebruik is van deze technologieën in het onderwijs. De twee dimensies zijn dan uitbreiden-versoepelen en individueel-collaboratief.

Quadrant typology of human and machine interactions for education. — Bron: https://hdl.handle.net/10779/DRO/DU:24329686.v1

Cognitive offloading: externe hulpmiddelen worden gebruikt om de cognitieve belasting te verminderen en mentale bronnen vrij te maken voor andere taken. Cognitive offloading heeft belangrijke implicaties voor zowel leren als beoordelen. Er is enig bewijs dat dit ten koste gaat van het leren als mensen cognitieve versoepeling gebruiken. Dit hangt deels af van wat er versoepeld wordt, door wie, en met welk doel in het leerproces. Als AI gebruikt wordt om taken te voltooien die niet ontworpen zijn met dit type cognitieve versoepeling in gedachten, kan dit volgens de auteurs zowel het leren als de validiteit van de beoordelingstaken schaden.

Extended Mind: menselijke cognitie is niet alleen beperkt tot ons verstand, maar kan worden uitgebreid naar de wereld door het gebruik van hulpmiddelen en technologieën die functioneren als onderdeel van onze cognitieve processen. Het begrip ‘Extended Mind’ suggereert volgens de auteurs dat technologie onderdeel kan worden van de geest en deze zelfs kan versterken. Door middel van uitbreiding versterkt de machine wat mogelijk zou zijn door een mens alleen. Bijvoorbeeld: beeldcreërende AI-tools kunnen de menselijke creativiteit vergroten en verder ontwikkelen.

Co-regulator van leren: de manieren waarop lerenden kunnen samenwerken met generatieve AI. Het onderzoek naar hoe de samenwerking tussen AI en mensen de menselijke capaciteiten om beslissingen te nemen, te presteren en doelen te bereiken bevordert, is volgens de auteurs nog in ontwikkeling. Als AI detecteert en diagnosticeert dat lerenden van vlees en bloed minder goed in staat zijn om hun leren zelf te reguleren, dan co-reguleert AI mensen. Dit gebeurt door te laten zien hoe AI het leren monitort en controleert, en reguleert AI door mensen te ondersteunen om het leren te monitoren en controleacties te ondernemen. Generatieve AI beïnvloedt indirect het reguleren van het leren door lerenden door feedback en correcties in dialoog. Omdat de verantwoordelijkheid voor regulatie primair bij lerenden van vlees en bloed ligt, vereist het een hoger niveau van zelfregulatievaardigheden wanneer mensen werken met generatieve AI.

De vierde conceptualisatie noemen de auteurs ‘hybride leren”. In de context van samenwerking tussen menselijke en kunstmatige intelligentie, verwijst dit begrip naar een onderwijsaanpak waarbij generatieve AI-systemen samenwerken met lerenden van vlees en bloed om zowel cognitieve als metacognitieve aspecten van het leren te bevorderen.
Aan de cognitieve kant kunnen generatieve AI-hulpmiddelen helpen bij het verwerken van informatie, het oplossen van problemen en het genereren van inhoud, waardoor sommige cognitieve taken niet meer nodig zijn en lerenden zich kunnen richten op hogere-orde denkvaardigheden. Vanuit een metacognitief perspectief kan generatieve AI een belangrijke rol spelen bij het ondersteunen van het vermogen van lerenden om hun leerproces te reguleren. Door middel van functies als realtime feedback, adaptieve vraagstelling en zelfevaluatieprompts kan AI lerenden begeleiden bij het monitoren, evalueren en aanpassen van hun leerstrategieën, waardoor hun metacognitieve vaardigheden worden verbeterd. Vanuit dit perspectief wordt AI gezien als een teamgenoot, die bijdraagt aan een echte hybride relatie tussen leerling en technologie. Generatieve AI wordt een prothese voor de sociale aspecten van leren op de manier waarop de ‘extended mind’ een prothese beschrijft voor de individuele aspecten van leren.

De auteurs stellen dat generatieve AI niet alleen bestaande leermogelijkheden biedt, maar omvat ook nieuwe mogelijkheden. Het vertegenwoordigt een heel andere uitdaging dan die van de introductie van de rekenmachine. De eerste bewijzen suggereren volgens een breed scala aan mogelijke toepassingen voor generatieve AI, die verder gaat dan alleen interactie via prompts. Generatieve AI is dus niet slechts een middel, maar opent ook veel mogelijkheden voor het creëren van andere hulpmiddelen.

Lodge, JM; Yang, S; Furze, L; Dawson, Phillip (2023). It’s not like a calculator, so what is the relationship between learners and generative artificial intelligence?. Deakin University. Journal contribution. https://hdl.handle.net/10779/DRO/DU:24329686.v1

Mijn opmerkingen

Ik betoog al geruime tijd dat digitale technologie meer is dan een middel. Digitale technologie omschrijf ik als een ‘enabler’, een facilitator en een katalysator is. Lodge cs bieden m.i. een fraai kader dat deze stelling bevestigt. Ik vind het daarbij wel jammer dat zij de term ‘hybride leren’ in dit kader een nieuwe betekenis geven. Die term wordt al op verschillende manieren gebruikt.

Als het gaat om generatieve AI gebruik ik ook al langere tijd de term ‘cognitief versoepelen’. Maar met name om erop te wijzen dat generatieve AI het werk van docenten kan vergemakkelijken door bepaalde taken over te nemen. Bij experts is het veel minder een probleem als generatieve AI wordt gebruikt om werk cognitief te versoepelen. Het gaat veel minder snel ten koste van de ontwikkeling van een individu.

In dit artikel kiezen de auteurs het perspectief van de lerenden. Je kunt de vier conceptualisaties echter ook op het werk van docenten en trainers plotten. AI wordt als co-regulator dan bijvoorbeeld gebruikt om te signaleren als lerenden uit dreigen te vallen. De docent kan dan interventies plegen.

Andere bronnen over generatieve AI

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