Zeven toepassingen van artificiële intelligentie binnen het onderwijs

Artificiële intelligentie rukt stilletjes aan op binnen tal van maatschappelijke sectoren. Wat zijn toepassingen die we binnen een aantal jaren in het onderwijs zullen zien?

Volgens Matthew Lynch zijn dat er zeven. Ik plaats er ook opmerkingen bij.

a) Automatisch beoordelen.
Artificiële intelligentie wordt ‘slimmer’ en zal niet alleen meer standaard meerkeuzetoetsen automatisch kunnen beoordelen, maar bijvoorbeeld ook essays. Deze belofte wordt al diverse jaren gedaan. Maar het lijkt nu werkelijkheid te worden. Deze toepassing zal de werkdruk binnen het onderwijs terug kunnen dringen.

b) Docenten ondersteunen bij het uitvoeren van routine taken.
Zoals het automatisch beoordelen van veel gestelde vragen. Ik denk ook aan het afhandelen van bepaalde administratieve handelingen (zoals het doen van rapportages).

c) Lerenden ondersteunen.
Dankzij AI beschikken lerenden over een persoonlijke assistent die hun persoonlijke geschiedenis en onderwijsgeschiedenis kent. De assistent kent individuele sterktes en zwaktes en kan de lerende op basis daarvan ondersteunen.

d) Inspelen op een grote diversiteit aan behoeften van lerenden.
Daarbij gaat het om het inspelen op behoeften van lerenden met leer- en gedragsproblemen. Je kunt AI gebruiken om passend en inclusief onderwijs te helpen realiseren.

e) Docenten kunnen zich meer focussen op het motiveren en begeleiden van lerenden.
Artificiële intelligentie zorgt voor het verstrekken van basisinformatie en het afhandelen van routinematige en administratieve  taken. Docenten kunnen zich richten op taken die AI niet kan vervullen.

f) Persoonlijke hulp bieden.
Artificiële intelligentie biedt ook persoonlijke  begeleiding aan lerenden, buiten het klaslokaal. Bijvoorbeeld bij het voorbereiden op een tentamen.

g) Zwakke punten binnen de groep identificeren.
Artificiële intelligentie wordt niet alleen gebruikt om ondersteuning te bieden aan individuele lerenden, maar kan ook worden gebruikt voor het diagnostiseren van zwakke en sterke punten binnen een groep.  Er wordt overigens niet alleen gekeken naar mogelijkheden van AI om te diagnostiseren, maar ook om te voorspellen en zelfs te bepalen hoe groepen zullen presteren. Daar kleven nogal wat bezwaren aan.

Lynch heeft geen oog voor risico’s en beperkingen van AI. Persoonlijk denk ik dat AI inderdaad het werk van een docent kan versterken. Veel hangt daarbij uiteraard af van de wijze waarop AI wordt ingezet.

We moeten daarbij wel transparant zijn in hoe AI wordt ingezet. Houd daarbij oog voor de ethische kant van technologie.

This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.

Wilfred Rubens (1964) currently works as an independent consultant, project leader, blogger and teacher in the field of technology enhanced learning. He leads innovative projects, he provides advice, keynotes, presentations, workshops and classes about technology enhanced learning. Wilfred has been professionally involved in e-learning for more than 20 years. For more than 15 years he blogs about ICT and learning. He is (co-)author of a book about elearning trends and developments (in Dutch), and a book about social learning. Wilfred is also one of the editors of the Dutch portal e-learning.nl, member of the advisory board of the anual Dutch Next Learning conference and member of the advisory board of the ONLINE EDUCA BERLIN. wilfred@wilfredrubens.com http://www.wilfredrubens.com

Tags:
Top

%d bloggers liken dit: