Dwingt het AI-tijdperk ons om het onderwijs opnieuw uit te vinden?

De auteurs van het artikel The AI Tsunami Is Here: Reinventing Education for the Age of AI beantwoorden deze vraag bevestigend. Volgens hen zorgt de opkomst van AI voor een fundamentele maatschappelijke transformatie die grote gevolgen zal hebben voor het onderwijs. Ik deel hun mening over het algemeen.

Volgens Tanya Gamby, David Kil, Rachel Koblic, Paul LeBlanc, Mihnea Moldoveneau en George Siemens volstaat het niet langer om onderwijs te zien als kennisoverdracht; het moet zich ontwikkelen tot een mensgericht systeem dat samenwerking, creativiteit, aanpassingsvermogen, feedback en welzijn bevordert.

De auteurs zien AI als een revolutionaire technologie die, net als eerdere industriële revoluties, bestaande structuren ingrijpend verandert. Waar universiteiten eerdere innovaties als online leren en MOOCs konden absorberen, stelt AI diepgaandere vragen over hun bestaansreden. In een wereld waarin machines de meest krachtige kennisactoren worden, moeten onderwijsinstellingen zich afvragen wat het betekent om lerenden voor te bereiden op een kenniseconomie.

De auteurs plaatsen AI in een historisch perspectief. Volgens Carlota Perez markeert AI het derde hoofdstuk in een vijftigjarige digitale transformatie, na computertechnologie en connectiviteit. Deze overgang gaat gepaard met onzekerheid, weerstand en maatschappelijke spanningen zoals werkloosheid en politieke onrust. Pas na deze turbulente fase kan volgens Perez een ‘Gouden Eeuw’ ontstaan waarin samenlevingen opnieuw nadenken over wat een goed leven is. Voor het onderwijs betekent dit de kans om de rol van universiteiten te herdefiniëren.

Het hart van het betoog ligt bij de uitdaging op het gebied van van doceren en leren. Het huidige onderwijssysteem, zo stellen de auteurs, is nog steeds gebaseerd op een verouderd, lineair model uit het industriële tijdperk. Docenten zenden kennis uit via colleges en readers, lerenden leveren opdrachten en toetsen in, en feedback komt laat of blijft oppervlakkig. Deze structuur is gericht op efficiëntie en standaardisatie, niet op nieuwsgierigheid of aanpassingsvermogen. Hoewel er veel over gepersonaliseerd leren wordt gesproken, is dat volgens Gamby cs nog nauwelijks gerealiseerd.

In de context van alom beschikbare kennis en AI als meedenkende partner verliest dit model volgens de auteurs zijn betekenis. AI kan beter dan mensen informatie presenteren. De vraag wordt dan: wat is de toegevoegde waarde van de docent? De auteurs introduceren hiervoor het concept ‘interactionalism’. Dit is een set aan principes met betrekking tot leren waarin mens en machine samenwerken binnen een dialoog die leren en menselijkheid versterkt.

Interactionalism rust op drie pijlers. De eerste is dialogisch leren: lerenden en AI voeren voortdurend gesprekken waarin vragen, tegenwerpingen en reflecties centraal staan. Kennisoverdracht maakt plaats voor uitwisseling en voortdurende feedback. De tweede pijler is interactieve vaardigheidsontwikkeling: terwijl AI routinetaken overneemt, oefenen lerenden juist mens-specifieke vaardigheden zoals oordeelsvorming en contextgevoelig denken. De derde pijler omvat meta-human skills: metacognitie, emotionele zelfregulatie en het vermogen om AI-systemen te begrijpen en te sturen.

Deze aanpak vraagt volgens Gamby cs om een flexibel curriculum dat zich aanpast aan de lerende en de actualiteit. De auteurs schetsen vijf kenmerken:

1. dynamische, aanpasbare leerinhouden;
2. gezamenlijke bepaling van leerdoelen tussen docent en lerende;
3. gebruik van diverse bronnen en perspectieven;
4. formatieve, continue beoordeling in plaats van eindtoetsen; en
5. bevordering van zelfgestuurd leren.

De rol van de docent verandert daarmee fundamenteel. In plaats van overdrager van kennis wordt de docent volgens de auteurs facilitator, mentor en curator van leerprocessen. AI ondersteunt door persoonlijke feedback en begeleiding op schaal mogelijk te maken. De klas wordt een plek voor samenwerking, simulatie en dialoog.

Ook toetsing krijgt een andere vorm. Nu ‘AI’ essays en programmeercode kan genereren, verschuift de nadruk van product naar proces: hoe is de lerende tot het resultaat gekomen, hoe zijn prompts en verificaties gebruikt? AI kan hierbij helpen door dialogische gesprekken te voeren en inzicht te geven in begrip en denkprocessen. In simulatieomgevingen kan AI observaties en feedback leveren, ook op zogenaamde ‘soft skills’.

Het uiteindelijke doel is volgens de auteurs een verschuiving van kennisverwerving naar het ontwikkelen van denkvaardigheden, reflectie en mensgerichte competenties zoals empathie, ethisch redeneren, creativiteit en humor. Deze leiden niet alleen tot inzetbaarheid, maar ook tot veerkracht en welzijn. AI vormt geen bedreiging voor deze missie, maar een katalysator om onderwijs menselijker te maken.

Mijn opmerkingen

Ik ben altijd terughoudend als het gaat om het gebruik van termen als ‘revolutionair’, ‘disruptief’ of ’transformatief’ als het gaat om de invloed van digitale technologie op leren, opleiden en onderwijs. Ik heb ook lange tijd gesteld dat we niet moeten overdrijven als het gaat om de snelheid waarmee technologische ontwikkelingen zich voltrekken. Het onderwijs is bijvoorbeeld behoorlijk resistent geweest tegen de invloed van digitale technologie. Daar waar de muziekbranche een enorme transformatie heeft doorgemaakt als gevolgd van internettechnologie, bleek het onderwijs prima in staat om bijvoorbeeld een leermanagementsysteem of YouTube in te bedden binnen de bestaande onderwijspraktijk. De auteurs van dit artikel geven dat ook aan, al vind ik wel dat ze een karikatuur maken van het onderwijs als zijnde een verouderd, lineair model uit het industriële tijdperk.

Bestaande processen worden nu online gedaan of worden versterkt dankzij digitale technologie, zonder daadwerkelijk veranderd te zijn. Er zijn echter geen onderwijsinstellingen verdwenen omdat mensen massaal online studeren. Ook worden geen doelgroepen op grote schaal bereikt, die normaal gesproken geen toegang hadden tot het onderwijs. De resistentie tegen de invloed van digitale technologie heeft allerlei oorzaken. Een belangrijke factor is dat scholen grotendeels door de overheid worden gefinancierd, waardoor zij minder blootstaan aan concurrentiedruk om snel te vernieuwen. Verder is het onderwijs een grote, massieve sector met veel betrokkenen en lange doorlooptijden, waardoor structurele veranderingen langzaam verlopen. De R&D-capaciteit binnen het onderwijs is beperkt. Ook hebben docenten weinig tijd en ondersteuning om nieuwe technologie te omarmen onder meer omdat zij relatief veel les geven. Het Ixperium constateert dat de digitale competenties van mbo-docenten na dertig jaar digitalisering nog steeds niet vanzelfsprekend zijn. Dit bemoeilijkt grootschalige vernieuwing als gevolg van digitalisering.

Er is nu echter meer aan de hand. We hebben te maken met een groep technologieën die impact hebben op tal van maatschappelijke sectoren en op legio processen binnen organisaties. Er worden vele miljarden geïnvesteerd in de ontwikkeling. Je ziet bijna drie jaar na het publiekelijk beschikbaar komen van ChatGPT al dat generatieve AI-toepassingen leiden tot een verminderde behoefte aan startersfuncties. Professionals gebruiken deze toepassingen bij tal van taken zoals het schrijven van memo’s en mails, het analyseren van data, het brainstormen, en veel meer. De kracht en mogelijkheden van deze toepassingen nemen ook sterk toe. Sinds de lancering van ChatGPT eind 2022 heeft generatieve AI-technologie zich sterk ontwikkeld. De eerste modellen konden alleen tekst genereren, maar inmiddels kunnen systemen zoals GPT-5, Gemini en Mistral ook multimedia genereren. Modellen zijn groter, werken met meer context en reageren sneller, waardoor interactie natuurlijker verloopt. Daarnaast worden multimodale functies steeds gangbaarder: één model kan nu tekst beschrijven, een afbeelding analyseren en er direct een antwoord of samenvatting bij geven. Ook zijn modellen lokaal inzetbaar geworden. Dat leidt tot meer controle over data en biedt meer snelheid. Verder bouwen ontwikkelaars AI-technologie steeds vaker in kantoorsoftware en EdTech-platforms in. Tegelijkertijd richten ontwikkelaars zich op betrouwbaardere bronnen, efficiënter energiegebruik en functies die het herleiden van AI-gegenereerde inhoud mogelijk maken.

Uiteraard is niet alles ‘koek en ei’ op dit terrein. AI-toepassingen hebben veel potentie, maar ook de nodige risico’s zoals het gemakkelijk kunnen genereren van deep fake die niet meer van echt te onderscheiden is of het bevorderen van ‘frictieloze vriendschappen‘ met manipulatie en verslaving als gevolg. Er is nog steeds geen bevredigend antwoord gekomen op het energieverbruik dat bovenop ons al belachelijke energieverbruik is gekomen. Verder is het niet ondenkbaar dat de AI-bubbel zal worden doorgeprikt, en veel van de huidige aanbieders van de markt zullen verdwijnen. Toch zal AI-technologie verder doorontwikkeld worden, net als internettechnologie na 2001.

AI is voor onderwijsinstellingen ook een ‘arrival technology‘. Deze technologieën zijn plotseling overal beschikbaar voor gebruikers. Organisaties kiezen er niet op voorhand voor, maar worden er wel mee geconfronteerd omdat gebruikers deze technologieën meenemen. En zoals ik onlangs in een interview met Kennisnet aangaf: deze technologie heeft direct impact op tal van facetten van onderwijs:

• De opkomst en brede adoptie van (generatieve) AI dwingt ons om opnieuw na te denken over wat lerenden nog moeten leren. Los van het feit dat lerenden moeten beschikken over AI-vloeiendheid, moeten we ook kijken naar de inhoud van reguliere curricula. Wat heeft het voor gevolgen voor curricula als generatieve AI bepaalde taken gaat overnemen van mensen? Moeten we minder aandacht besteden aan het onthouden van kennis, zoals de auteurs stellen? Of hebben we juist kennis nodig om output van generatieve AI op waarde te kunnen schatten?
• We ontwikkelen leerinhouden -zoals toetsen en opdrachten- met behulp van generatieve AI.
• We gebruiken generatieve AI bij het geven van feedback en begeleiding.
• We gebruiken generatieve feedback bij ondersteunende processen.
• We moeten bedenken hoe we kunnen voorkomen dat lerenden niet te afhankelijk worden van generatieve AI en het leren uitbesteden aan generatieve AI.
• We moeten de manieren van toetsen en beoordelen veranderen omdat generatieve AI er voor kan zorgen dat dit proces niet meer valide en betrouwbaar is.

Alleen al als je de manier van toetsen en beoordelen aanpast, dan zul je ook na moeten denken over je leerdoelen/leeruitkomsten en de didactiek. Constructive alignment, niet waar?

Verder verandert inderdaad het werk van docenten. We horen al vele jaren dat rol van de docent verandert van overdrager van kennis in facilitator, mentor en curator van leerprocessen, zoals de auteurs schrijven. Zelf denk ik dat de docent lerenden vooral onder meer moet leren kritisch om te gaan met output en lerenden te wijzen op hoogwaardige bronnen en verschillende perspectieven. Verder wordt ‘context engineering‘ belangrijk.

We moeten hierbij ook niet onderschatten wat deze ontwikkeling doet met de beroepsidentiteit van docenten. Wat gebeurt er met een docent als deze te horen krijgt dat feedback geven nu grotendeels wordt gedaan door een applicatie? Juist daar zou binnen onderwijsinstellingen het gesprek over gevoerd moeten worden, en niet alleen over hoe je een presentatie kunt maken met behulp van een AI-tool.

De urgentie om het ‘wat’ en ‘hoe’ van het onderwijs te veranderen is m.i. in elk geval groot. Dit is ook van invloed op de gevolgen voor het onderwijs.

Al met al durf ik te stellen dat de opkomst en adoptie van AI-technologie grote invloed zal hebben op ons onderwijs. “Will AI revolutionize Education?” Ik durf in elk geval te stellen dat AI-technologie één van de belangrijke drijfveren is van diverse veranderingen, en dat onderwijsverandering noodzakelijk is omdat het onderwijs anders aan betekenis verliest: je bereidt namelijk geen jongeren voor op een samenleving waarin ‘AI’ alomtegenwoordig is. Een AI-strategie is m.i. noodzakelijk om je als onderwijsinstelling voor te bereiden op deze ontwikkeling.

Mijn bronnen over (generatieve) artificiële intelligentie

Deze pagina bevat al mijn bijdragen over (generatieve) artificiële intelligentie, zoals ChatGPT.