Zal AI L&D wel revolutionair veranderen?

Gisteren heb ik tijdens het L&D en AI evenement van AI advies en training in het BonBon Theater te Amsterdam een presentatie verzorgd over de lange termijn gevolgen van AI voor learning and development (L&D). Gaat AI L&D wel revolutionair veranderen? Internettechnologie heeft dat m.i. namelijk slechts deels gedaan.

Ik ben gestart met een waarschuwing vooraf. Als het gaat om lange termijn voorspellingen zijn we namelijk slecht in voorspellen. Daarna ben ik kort ingegaan op de historie van AI. Deze gaat terug tot 1950 toen de befaamde Britse wetenschapper Alan Turing het concept van AI in een paper introduceerde. In 2012 begon de aandacht voor AI in relatie tot leren, opleiden en onderwijs. Toen ik in 2013 mijn boek over e-learning trends publiceerde, ik besteedde ik geen woord aan AI. Er was nog nauwelijks aandacht voor AI, in relatie tot mijn vakgebied. Dat veranderde daarna snel.

De potentie van AI is in de loop der jaren sterk toegenomen. De rekenkracht is alleen maar toegenomen, en dat zal met quantum computing alleen maar sterker worden. Verder beschikken we nu over big data die gebruikt wordt als brandstof voor AI. Er zijn ook nog steeds problemen, zoals het voorkomen van vooroordelen in data. Generatieve AI bestaat bijna tien jaar, maar is vooral het laatste jaar in het brandpunt van de belangstelling komen te staan.

Samenvattend kun je stellen dat AI in de loop der jaren krachtiger, datagedreven, alomtegenwoordig, toegankelijk, nuttig en risicovol is geworden.

De zes belangrijkste gevolgen van AI voor L&D op lange termijn zijn wat mij betreft:

1. AI zal op termijn alomtegenwoordig in alle leertechnologieën zijn, zonder dat gebruikers dat persé in de gaten hebben. We gebruiken AI daarbij op een generatieve manier (generative stealth AI). Je ziet nu al dat leertechnologieën voor het ontwikkelen van quizzen of het ontwerpen van content generatieve AI gebruiken.
2. Dankzij AI kunnen we duidelijke, gestructureerde, uitdagende instructies samenstellen en verzorgen waarbij we rekening houden met individueel leergedrag en leervragen. Op dit moment gebruiken we adaptieve technologie waarbij leerpaden met behulp van het ‘als-dan’-principe worden samengesteld. AI zal in toenemende mate -en dankzij ‘big data’- worden gebruikt voor gepersonaliseerd leren, waarbij patronen in leergedrag worden geanalyseerd en gebruikt. Applicaties als de Memotrainer kunnen beter rekening houden met leergedrag, en niet alleen maar met tijdsintervallen (na verloop van tijd oefeningen aanbieden). Performance support systemen zullen leergedrag en werkprestaties gebruiken om lerenden leerstof op maat aan te bieden. AVG-issues zullen daarbij overwonnen worden. Daarnaast zullen we steeds vaker over AI-applicaties beschikken die bijvoorbeeld in staat zijn video’s te maken en feedback te geven.
3. AI zal steeds vaker gebruikt worden in combinatie met learning analytics. Onderzoekers van de Tsinghua Universiteit ontwikkelden al neurale netwerkmodellen om op basis van gedrag in de klas succes van leerlingen in online K-6 klaslokalen te voorspellen.
4. AI zal een impuls geven aan werkplek leren en informeel leren. Dankzij mobiele technologie en applicaties zoals RSS-feedreaders, YouTube en Slack creëren werknemers hun persoonlijke leeromgeving die hen helpt vraagstukken op te lossen en zichzelf te ontwikkelen. AI-toepassingen zoals Google Bard of ChatGPT versterken deze persoonlijke leeromgeving, waarbij AI steeds vaker gaat fungeren als een collega die in staat is jou bij je werk te ondersteunen, en helpt ‘talige werkzaamheden’ cognitief te versoepelen.
5. AI zal een steeds grotere rol gaan vervullen bij het geven van feedback en ondersteuning. Zie bijvoorbeeld Khanmigo.  Op dit moment is daarbij sprake van feedback en ondersteuning bij de cognitieve ontwikkeling. Wellicht gaat AI ook een rol spelen bij niet-cognitieve begeleiding en feedback.
6. We zullen de nodige aandacht moeten besteden aan het opbouwen van vertrouwen in AI. We zullen kritisch om moeten leren gaan met AI en zaken als desinformatie en deepfake herkennen. Klopt de gepresenteerde informatie wel? Waar is de gepresenteerde informatie op gebaseerd? L&D speelt hierbij een belangrijke rol.

Hieronder vind je mijn slides:

This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.