Overzichtsartikel recent onderzoek AI en onderwijs: er is nog veel werk te doen

Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? is en vrij toegankelijke en uitgebreide literatuurstudie waarin de auteurs Olaf Zawacki-Richter, Victoria Marin, Melissa Bond n Franziska Gouverneur 146 publicaties uit de periode 2007-2018 over artificiële intelligentie (AI) en onderwijs analyseren. Wat zijn hun belangrijkste bevindingen?

• Verreweg de meeste artikelen hebben betrekking op hoger onderwijs.
• Er is weinig consensus over een definitie van AI. Slechts vijf van de 146 artikelen gebruiken een expliciete definitie van AI.
• Met name de laatste twee jaar zijn er veel artikelen over AI en onderwijs verschenen. Er zal echter ook ander type onderzoek moeten worden gedaan op dit terrein. Het ontbreekt aan longitudinale studies. Beschrijvende artikelen en pilotstudies vanuit technologisch perspectief domineren.
• De artikelen kunnen in vier categorieën worden ondergebracht:

1. Profileren en voorspellen (o.a. van uitval). Eén onderzoek concludeert dat de belangrijkste voorspellers van uitval te maken hebben met het ‘verleden’ van de lerende, met de huidige leerprestaties en met het ontvangen van financiële ondersteuning. Een andere studie benadrukt niet-cognitieve variabelen zoals time management, ‘self-concept’ en zelfbeoordeling.
2. Beoordelen en evalueren (o.a. automatisch beoordelen). Niet alle typen schrijfopdrachten blijken geschikt voor automatisch beoordelen.
3. Adaptieve systemen en en personalisering.
4. Intelligentie begeleidingssystemen. Op dit terrein is geen recent onderzoek beschikbaar.

• Er zijn verschillende positieve toepassingen van AI in het onderwijs. Vanwege de beperkte hoeveelheid data werkt AI minder goed bij kleinere groepen. De auteurs stellen:
  Overall, the studies show that AI applications can perform assessment and evaluation tasks at very high accuracy and efficiency levels. However, due to the need to calibrate and train the systems (supervised machine learning), they are more applicable to courses or programs with large student numbers.
• Auteurs besteden in geringe mate aandacht aan ethische aspecten (uitdagingen, risico’s). AI-sysmenen binnen het onderwijs maken gebruik van privacygevoelige informatie.
• De meeste auteurs hebben een achtergrond in computerwetenschappen of ‘STEM’ (o.a. natuurwetenschappen). Er zou meer aandacht besteed moeten worden aan pedagogisch-didactische aspecten. Slechts twee van de 146 artikelen staan stil bij het perspectief van de docent.

De auteurs concluderen o.a.

The full consequences of AI development cannot yet be foreseen today, but it seems likely that AI applications will be a top educational technology issue for the next 20 years. AI-based tools and services have a high potential to support students, faculty members and administrators throughout the student lifecycle.

Zawacki-Richter, O., Marín, V.I., Bond, M. et al. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators?. Int J Educ Technol High Educ 16, 39 (2019). https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0