Generatieve AI en de bredere digitale kloof binnen de groep docenten en opleiders

De afgelopen 14 maanden hebben we te maken gehad met een scala aan ontwikkelingen op het gebied van generatieve AI. Deze ontwikkelingen laten ook de wereld van leren, opleiden en onderwijs niet onberoerd. Eén van mijn zorgpunten daarbij is de volgens mij steeds breder wordende digitale kloof binnen de groep docenten, L&D’ers opleiders en trainers.

Here's the image illustrating the symbolic divide between enthusiastic users of AI and its critics.
DALL-E: Here’s the image illustrating the symbolic divide between enthusiastic users of AI and its critics.

In het verleden heb ik regelmatig betoogd dat het wel mee valt met de snelheid waarin ontwikkelingen op het gebied van digitalisering zich voltrekken. Als het gaat om generatieve AI zul je me dat niet horen beweren. De afgelopen 14 maanden is de kracht van -met name de betaalde versie- van ChatGPT bijvoorbeeld sterk toegenomen. Zo verandert het geheugen van ChatGPT, kun je binnen ChatGPT je eigen chatbots voor specifieke functies maken (de GPT’s) en kun je ook met je stem met ChatGPT converseren.

Verder zijn of komen applicaties beschikbaar waarmee je door middel van geschreven opdrachten video’s kunt laten maken (denk aan HeyGen en Sora van OpenAI). Google heeft binnen betrekkelijk korte termijn Bard vervangen door Gemini, waarvan je de geavanceerde versie gratis kunt gebruiken. Microsoft stelde onlangs de op GPT-4 gebaseerde Co-pilot aan klanten beschikbaar.

En vlak ook de minder in het oog springende initiatieven op dit terrein niet uit. Bijvoorbeeld Nvidia Canvas waarmee je levensechte achtergronden kunt maken op basis van schetsen. Of de AI assistent waarmee Adobe je laat converseren met documenten. En wat te denken van de toenemende mogelijkheden om je eigen lokale generatieve AI toepassingen te hebben, die documenten op jouw harde schijf doorzoeken? Een andere trend is de opkomst van EdTech-startups die API’s voor AI-hulpmiddelen gebruiken om innovatieve diensten in het onderwijs aan te bieden. Deze bedrijven ontwikkelen tools die taken van docenten vereenvoudigen, zoals het automatisch creëren van inhoud, of het beoordelen van lerenden.

Daar komt bij dat wekelijks zeer veel publicaties over generatieve AI in relatie tot leren, opleiden en onderwijs verschijnen.  Bijvoorbeeld over AI die kan fungeren als een soort ‘Socratische tutor‘, die lerenden helpt bij het stapsgewijs redeneren naar antwoorden door het stellen van de juiste vragen.

Er is veel geschreven over kansen en risico’s van generatieve AI voor leren, opleiden en onderwijs. Eén ‘uitdaging’ blijft daarbij m.i. onder belicht.

Als het gaat om de adoptie van technologie wordt vaak verwezen naar Rogers’ diffusion of innovation theory waarin hij een onderscheid maakt tussen innovators, early adopters, early majority, late majority en laggards. Volgens Rubin en Sanford (2018) heeft Geoffrey Moore beschreven dat er sprake is van een kloof -‘chasm’- tussen early adopters en de early majority. Deze laatste groep (plus de groepen die daarna komen) beschikken dan over een andere mindset, andere bekwaamheden en een andere benadering van verandering. Je moet dan actie ondernemen om die kloof te dichten.

Ik vrees dat de digitale kloof binnen de groep docenten, L&D’ers opleiders en trainers steeds breder wordt, als het gaat om generatieve AI. Ik zie enerzijds een groep enthousiastelingen die zich verdiept in toepassingen en onderliggende technologieën. Ik zie ook een groep die met generatieve AI werkt en experimenteert, ook op het gebied van leren, opleiden en onderwijs. Deze groepen volgen ontwikkelingen op de voet, of doen dat zo goed als maar kan.

Echter, voor een grote groep professionals gaan de veranderingen te snel. Zij zijn niet in staat om bijdragen te lezen/bekijken/beluisteren, en te experimenteren met tal van toepassingen. Vanwege tijdgebrek, maar ook vanwege de overdaad aan informatie.

Weer een andere groep heeft vooral oog voor risico’s en bedreigingen. Zij hebben bijvoorbeeld praktische bezwaren omdat de bestaande manier van beoordelen minder betrouwbaar wordt. Daarnaast zijn er professionals met ethische bezwaren ten aanzien van de ontwikkeling en het gebruik van generatieve AI, of professionals die vinden dat de aandacht verschuift van generatieve AI als ondersteuner naar generatieve AI als vervanger. Er zijn ook docenten die een disbalans waarnemen van technologie en het menselijke element en menen dat we te afhankelijk worden van generatieve AI, wat ten koste gaat van het leren zelf.

Het is zaak als organisatie om deze digitale kloof te dichten. Digitale transformatie 2.0 wordt namelijk niet gerealiseerd door de beperkte groep enthousiastelingen. Daarom is het belangrijk om ruimte te scheppen om met elkaar het gesprek aan te gaan, om een focus te kiezen en informatie te filteren. Stimuleer experimenten en reflectie op die experimenten. Maak ruimte voor professionalisering op dit terrein, en ondersteun professionals.

Rubin, S. C., & Sanford, C. (2018). Pathways to Personalization: A Framework for School Change. Harvard Education Press.

Mijn bronnen over (generatieve) artificiële intelligentie

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

This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.

Delen

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.