Ik heb gisteren een studiedag van leidinggevenden van de Montessori Scholengemeenschap Amsterdam mogen begeleiden. Het onderwerp was de noodzaak om als onderwijsinstelling een AI-strategie te ontwikkelen.
De studiedag vond plaats bij Fletcher Landgoed Hotel Holthurnsche Hof in Berg en Dal. Dat is zo’n beetje bij mij ‘om de hoek’.’s Morgens heb ik eerst een keynote verzorgd.
Ik had deelnemers van tevoren gevraagd een aantal vragen te beantwoorden. Bijvoorbeeld om kenmerken van AI te noemen. Google Gemini 2.5 Pro heb ik gebruikt om de ‘woordenwolk’ te analyseren. Het resultaat was een analyse in vier delen:
1. Kerntechnologie en eigenschappen
2. Toepassingen en functies
3. Interactie met de gebruiker
4. Risico’s en beperkingen
AI is een systeemtechnologie die het onderwijs ingrijpend beïnvloedt. Lerenden hebben nu rechtstreeks toegang tot AI-toepassingen via internet. Dit brengt nieuwe uitdagingen met zich mee en maakt een AI-strategie noodzakelijk. AI verandert het internetgebruik bijvoorbeeld fundamenteel. Waar gebruikers vroeger zelf informatie zochten, selecteerden en verwerkten, leveren toepassingen zoals ChatGPT of Claude nu directe antwoorden. Dit roept vragen op over de kwaliteit van antwoorden en hoe lerenden informatie verwerken. Het risico bestaat dat kopiëren en plakken het eigen denkproces vervangt. Verder krijgen we te maken met AI-agents die in staat zijn autonoom bepaalde taken uit te voeren.
Ik ben ook kort ingegaan op de EU AI-act. AI-toepassingen hebben een hoog risico als zij worden gebruikt voor toelating, het evalueren van leerresultaten, het beoordelen van het niveau, of het monitoren tijdens examens. Generatieve AI-toepassingen kunnen ook een laag risico hebben als zij worden gebruikt voor het uitvoeren van beperkte procedurele taken, voor het verbeteren van het werk van mensen (bijvoorbeeld herschrijven van teksten), of het uitvoeren van voorbereidende taken voor een beoordeling (eerste check, daarna menselijke beoordeling). Je moet dus ook verschillend omgaan met deze risico’s. Zie: de Gids AI-verordening.
Vervolgens ben ik beknopt ingegaan op het gebruik van AI-technologie binnen het Montessori onderwijs. Je kunt leerlingen bijvoorbeeld opdrachten zelf laten genereren op basis van een prompt van een docent (die een leerdoel bevat). Vervolgens maken leerlingen die opdracht zelf. Een voorbeeld van zo’n opdracht is:
Ik ben een 14 jarige leerling van het Montessori Lyceum Terra Nova. Ik wil begrip ontwikkelen van menselijke verantwoordelijkheid en leren dat mensen altijd keuzes hebben gemaakt die gevolgen hadden voor natuur en samenleving. Wat zou een goede opdracht zijn die mij dit begrip leert te ontwikkelen? Ik moet de opdracht in twee uur uit kunnen voeren. Ik ben geboren in …. en woon nu in….
De leerling vult zelf in waar de leerling is geboren en nu woont. Het resultaat is uiteindelijk een kant-en-klare opdrachtenkaart.
Daarna ben ik uitgebreider in gegaan op gevolgen van AI voor het onderwijs. AI-technologie beïnvloedt curricula, onderwijsontwikkeling, ondersteunende processen, didactiek en leerprocessen. Docenten kunnen de technologie gebruiken voor het maken van toetsen of instructies. Lerenden kunnen feedback krijgen op werkstukken, rollenspellen voeren met historische figuren, of ondersteuning krijgen bij dyslexie.
Verkeerd gebruik leidt echter tot problemen. Lerenden kunnen afhankelijk worden van AI en slechter presteren zonder deze hulpmiddelen. ‘Metacognitieve luiheid’ ontstaat wanneer lerenden leertaken uitbesteden aan AI, en zelf niet echt goed leren.
Een AI-strategie is daarom noodzaak. In mijn bijdrage heb ik enkele elementen van die strategie besproken. Het is bijvoorbeeld van belang dat je jouw ambities bepaalt. Hoe wil je als school met ‘AI’ omgaan? . Bij ‘AI-versterkt onderwijs’ houdt de docent bijvoorbeeld de regie over het leerproces en worden creatieve opdrachten ontwikkeld die lerenden niet volledig aan AI kunnen overlaten. Scholen investeren dan in AI-fluency van docenten en lerenden.
Scholen kunnen ook kiezen voor het verbieden van AI, waarbij opdrachten vooral op locatie zonder technologie worden gemaakt. Door middel van een opdracht heb ik de deelnemers na afloop van mijn keynote laten nadenken over hoe zij met AI willen omgaan:
Een ander element is de veranderaanpak die je als school hierbij hanteert. Een belangrijk onderdeel hiervan is hoe je aankijkt tegen en omgaat met weerstand van docenten ten aanzien van ‘AI’. Ik heb aangegeven dat weerstand van docenten ten aanzien van ‘AI’ een uiting van betrokkenheid is. Docenten hebben begrijpelijke zorgen over onderwijskwaliteit en hun beroepsidentiteit wanneer AI taken overneemt die zij als kernonderdeel van hun werk zien, zoals feedback geven.
Een ‘AI Advisory Board‘ kan scholen helpen bij strategieontwikkeling. Dit orgaan, bestaande uit verschillende betrokkenen, adviseert over AI-integratie en behandelt uitdagingen.
Na de opdracht ‘Hoe wil jij als school/MSA AI adopteren?’ is een collega van het MSA op basis van een eigen onderzoek uitgebreider ingegaan op AI en Montessorionderwijs. Na de lunch zijn we vervolgens via een World Café ingegaan op het ontwikkelen van een stappenplan om te komen tot een AI-strategie. Ik had ChatGPT een eerste versie laten maken, mede op basis van de volgende bronnen:
- GAIO School Leaders Guide (tien pijlers, o.a. professionalisering, samenwerking, privacy, ethiek, inclusiviteit, evaluatie)
- AI Ethical Guidelines (EDUCAUSE) (principes als beneficence, justice, autonomie, transparantie, accountability, privacy, non-discriminatie, risico-baten-afweging)
- A Guide to AI in Schools (MIT Teaching Systems Lab) (praktijkervaringen van leraren en leerlingen, noodzaak tot iteratief beleid, experimenteren, en participatie van alle betrokkenen)
- AI-adoptiemodel voor onderwijs en L&D (Wilfred Rubens) (vijf varianten van adoptie: verbieden, negeren, omzeilen, ondersteunen, versterken, gedreven).
Vervolgens hebben de aanwezigen in groepjes en rondes feedback hierop geformuleerd. Die feedback heb ik gefotografeerd en ChatGPT gevraagd op basis hiervan een nieuwe versie samen te stellen. Daarna heb ik Claude de feedback per groep uit laten schrijven en ChatGPT weer een nieuwe versie laten maken. Vervolgens heb ik Claude de feedback laten herordenen. Op basis hiervan heb ik een laatste versie laten maken.
Hieronder vind je de publieksversie van de presentatie die ik heb gebruikt:
Mijn bronnen over (generatieve) artificiële intelligentie
Deze pagina bevat al mijn bijdragen over (generatieve) artificiële intelligentie, zoals ChatGPT.
Geef een reactie