Wat is artificial intelligence (AI) en hoe gaat het onze wereld veranderen? Die vraag houd mij nu al langere tijd bezig. Samen met mijn collega’s Thomas van Himbergen en Andres Steijaert ben ik bij SURF een podcast begonnen om precies met dat soort vragen te stoeien.
Hierin praten we met onderzoekers, ingenieurs, innovatiemanagers en tal van anderen over hun ervaringen met en toekomstige verwachtingen van AI. Toegespits op toepassingen binnen onderwijs en onderzoek.
Het afgelopen decenium hebben we veel zien veranderen. In 2010 zette ik mijn eerste voet in de Universiteit Twente om Creative Technology te gaan studeren en gebruikte we nog email-lijsten om in de stad met vrienden af te spreken. Sindsdien zijn whatsapp-groepen de dominante rol gaan spelen en is Facebook gekomen, en weer gegaan als leidend platform voor het sociale, maar ook educatieve leven. (let wel; Whatsapp en Instagram zijn ook van Facebook, dus ze hebben nog steeds een flinke vinger in de pap!)
In die periode zijn er ook in innovatie in het onderwijs een boel hypes de revu gepasseerd, maar ook flinke veranderingen geweest. De hoeveelheid content die te vinden is om te leren is alleen maar groter geworden en ook de soort vaardigheden bij verschillende studies zijn ‘gedigitaliseerd’.
Op haar blog HackEducation.com bespreekt Audrey Watters regelmatig hypes en ontwikkelen in de ‘ed-tech’ wereld. En op de valreep van de jaarwisseling heeft ze een prachtige long-read gepubliseerd ‘The 100 Worst Ed-Tech Debacles of the Decade‘. Je raadt het al, ze is vrij kritisch!
Lees vooral zelf haar artikel even door, maar hier een korte highlight van wat van mijn favorieten:
99. The Promise of Free:‘voor niets gaat de zon op’, gratis dienstverlening bestaat niet. Óf je bent je gegevens aan het verkopen, of je bent de weg aan het leggen voor een toekomstige afhankelijkheid. (een voorbeeld is direct nummer 96, Ning)
92. 3D Printing: een populaire hype, ook binnen mijn bachelor-opleiding, waarin dit onderwijs compleet zou veranderen. Ik heb het zien werken voor sommige studenten, maar overal is het ingewikkeld, onbetrouwbaar, en vervult het niet niet al zijn beloftes.
89. Clickers (bv kahoot en mentimeter): Er is geen enkele reden om aan te nemen dat op je telefoon opties aanklikken ‘actief leren’ betekend.
86. Badges: Badges hebben voor mij een speciale plek omdat ik op het moment van schrijven werk aan het project edubadges. Watters grootste kritiek hier is dat badges hun belofte nooit waargemaakt hebben, de onderwijsrealiteit bleek hier toch té weerbarstig voor, maar ondertussen beginnen steeds meer vergelijkbare projecten een weg te slaan richting een toekomst waarin vak-afronding en skills-acquisition via digitale certificaten geregistreerd kan worden.
72. Chatbot Instructors: Willen we dit? Ik weet het niet. Steeds dezelfde vragen beantwoorden lijkt mij als docent erg vermoeiend, maar aan de andere kant vraag ik mij af of chatbots de meerwaarde creeren die ze beloven.
64. Alexa at School: Slecht idee. Amazon (en wat mij betreft alle big tech) heeft geen plek in het klaslokaal bij minderjarigen.
47. Brainwave Headbands: Brain-Computer Interfaces worden al jaren gepromoot met beloftes dat ze concentratievermogen kunnen meten en zelfs verbeteren. Vooralsnog is er weinig bewijs voor.
22. Automated Essay Grading: Leuk idee, maar werkt slecht en blijkt steeds maar bestaande bias voort te zetten. Moet je dit willen?
6. “Everyone Should Learn to Code”: Dit leeft nog enorm in Nederland. Zie initiatieven zoals Codeacademy en Codam (alhoewel Codam wel een gafe stichting lijkt). Dit is bij uitstek een trend die het narratief volgt van een technologische toekomst. Uiteraard zijn de grote spelers hier enthousiast over, meer programmeurs betekend straks goedkopere arbeid!
4. “The Year of the MOOC”: Ooit heb ik meegewerkt aan de ontwikkeling van een MOOC over techniekfilosofie aan de Universiteit Twente. MOOCs hebben nooit hun belofte waar gemaakt, wat ik mooi vond aan de insteek bij de UT was dat het nooit bedoelt is geweest om een vak te vervangen maar enkel als voorproefje voor een onderwerp.
Audrey Watters schrijft met scherpe pen over innovatie in het onderwijs. Voor iedereen die zich met onderwijsinnovatie bezighoudt is dit eigenlijk verplichte kost, wat kritische reflectie op onze werkzaamheden is nooit verkeerd.
Op deze maandagmiddag 16 december kwam we met ruim 50 geinteresseerden vanuit het onderwijs (mbo, hbo, wo en UMCs) bijeen om te spreken over de mogelijkheden van AI in het onderwijs. AI ontwikkelingen komen overal terug in het nieuws, maar ook binnen het onderwijs vinden ontwikkelingen rondom AI plaats. Vanuit Wilco te Winkel van de Erasmus Universiteit Rotterdam kwam vandaar uit de ambitie om een Special Interest Group rondom AI op te richtingen binnen SURF om krachten te bundelen en kennis te delen.
Data is key. Zorg voor een helder probleem en een goede match met je data.
Data is gekleurd, getrainde algoritmes dus ook.
Hierna heeft Wilco kort verteld over een experiment van de Erasmus Universiteit Rotterdam en Hogeschool Rotterdam waarbij rapporten en verslagen die worden ingeleverd door studenten van te voren worden geanalyseerd door een tool van FeedbackFruits op schrijfstijl, formating, en taalgebruik. Voor een korte uitleg kan je deze video bekijken:
Een vraag die bij mij op kwam na deze presentatie is in hoeverre dit nu echt AI of machine learning is ten opzichte van gewoon een handig stukje (if this then that) IT. Het algoritme schijnt zich echter op basis van reinforcement learning te verbeteren.
De discussie vloeide rijkelijk gedurende de middag. Enkele interessante punten en meningen die in de discussie naar boven kwamen:
Er gebeurt al zo veel. Onderwijs en onderzoek doen al zo veel en hebben zo veel ervaring, laten we dat ook meer verzamelen en delen.
Transparantie in algoritmes is belangrijk
Transparantie in algoritmes is helemaal niet zo belangrijk
Een voorbeeld zoals van FeedbackFruits is nog eenvoudig en objectief (lengte van een zin, aantal pagina’s), het wordt lastiger als het gaat om een beoordeling in de vorm van bijvoorbeeld een cijfer
Gaan we naar een soort ‘AI-as-a-Service’ (ik ben zelf skeptisch of we dat moeten willen)
De kans van AI in het onderwijs is zorgen dat student 1 en student 400 de zelfde kwaliteit van nakijken en feedback krijgen
Moet ethiek de drijvende factor zijn uit wat we wél willen doen, of een limiterende factor van wat we niet willen doen
Hoe nu verder met de Special Interest Group? Daar was genoeg enthusiasme voor. Die zou kunnen beginnen met:
