Lector AI Stefan Leijnen: Hoe AI het onderwijs op zijn kop zet
Razendsnel gaat het, en het lijkt voor instituties bijna niet bij te houden. De ontwikkelingen op het gebied van AI zijn maatschappijveranderend. Ook in het onderwijs worden vragen gesteld: “Moeten we direct met deze ontwikkeling mee? En waar beginnen we dan?” We praten over AI in het onderwijs met Stefan Leijnen, lector AI op de Hogeschool Utrecht.
Hi Stefan, laten we beginnen bij het werk dat jij doet. Wat doet het lectoraat Artificial Intelligence op de HU?
Wij doen toegepast onderzoek naar AI. Er zijn twee onderzoekslijnen waar we ons op richten. De eerste is Cooperative AI. Daarbij onderzoeken we hoe mens en technologie samenwerken en hoe je AI op een verantwoorde manier in organisaties kunt laten werken.
De tweede onderzoekslijn heet Future Machine Learning. Dat draait om lerende AI-systemen en daarin onderzoeken we met name wat de nieuwe innovaties en wetenschappelijke doorbraken zijn, en hoe we deze kunnen integreren, bijvoorbeeld in het onderwijs.
In het onderwijs zelf is de laatste jaren ontzettend veel veranderd, met name door de komst van ChatGPT. Ik kan me voorstellen dat zo’n ingrijpende ontwikkeling voor scholen redelijk uit het niets komt. Hoe ervaarde jij het eerste moment dat je te maken kreeg met ChatGPT?
Als ik me goed herinner, kwam ChatGPT uit in november 2022. En een dag later zag ik in de groepsapp van onze onderzoeksgroep, waar veel docenten in zitten, berichten voorbij komen over leerlingen die ChatGPT gebruikten. Onder onze docenten heerste eigenlijk vooral positiviteit hierover: een mooie nieuwe tool waarmee studenten teksten kunnen genereren, en docenten kunnen het gebruiken om sneller na te kijken.
Een maand later werd vanuit het centrale onderwijs bericht dat het gebruik van ChatGPT voorlopig niet werd toegestaan, want we wisten nog niet waar we mee te dealen hadden: “Dit kan het onderwijs op zijn kop zetten, dus doe nog maar even niet”.
Vind je die reactie terecht?
Het is in ieder geval begrijpelijk. Maar de tegenstelling is interessant. Studenten en docenten willen er eigenlijk meteen mee experimenteren, maar institutioneel wordt het snel gezien als een risico en wordt er eerder op de rem getrapt. Dat botst, en we zitten vandaag de dag nog steeds in die botsing.
Hoe moeten scholen hier volgens jou mee omgaan?
Ik denk dat het ontzettend belangrijk is om veel ruimte voor experiment te laten, vanuit het besef dat dit een technologie is die blijft en zich alleen maar verder zal ontwikkelen. Het is trouwens niet de eerste keer dat we iets soortgelijks meemaken. Dit was bij de introductie van de rekenmachine ook zo, toen waren er protesten van wiskundeleraren. Tegenwoordig is het niet meer raar dat je tijdens wiskunde een rekenmachine bij je hebt.
Maar een rekenmachine vergelijken met de opkomst van AI is niet op elk gebied juist. AI is veel existentiëler. Met een rekenmachine gaat het alleen over rekenen, met AI gaat het over intelligentie en daarmee dus over alle kennis, alles waar we goed in zijn en alles dat we willen leren. Dat maakt het nog veel belangrijker dat we deze ontwikkeling goed aanpakken.
En daarom zijn instituties zo terughoudend. Ze zijn bang dat ze overhaast een ingrijpend, misschien wel onomkeerbaar besluit nemen.
Er zit veel spanning daar inderdaad. We moeten ook niet zomaar alles omgooien bij de eerste de beste technologie. Dat doet me denken aan de oude slogan van Meta: Move fast and break things. Op die manier kan je een advertentiebedrijf runnen, maar in het onderwijs lijkt me dat geen goed idee. Maar als instituties verstarren en denken ‘Het waait wel weer over’, dan is dat net zo erg.
Ik heb in het onderwijs niet de indruk dat er wordt gedacht ‘dat het wel overwaait’. Er wordt over het algemeen erkend dat we iets moeten met AI, maar de aanpak varieert vaak. Zijn er dingen die scholen vooral NIET moeten doen op het gebied van AI?
Ik zei eerder dat er ruimte moet zijn voor experiment, en dat scholen dus vooral niet bang moeten zijn om daadwerkelijk aan de slag te gaan met AI. Het is misschien opvallend dat ik dat zeg, want voordat ik lector werd was ik CTO bij War Child. Daar heb ik een groot project mee helpen opbouwen voor e-learning in vluchtelingenkampen. Op plekken waar geen scholen stonden, zorgden we met tablets dat kinderen de mogelijkheid hadden om te leren lezen, schrijven en rekenen. Mijn uitgangspunt was toen altijd: technologie mag experimenteel zijn maar we kunnen niet experimenteren met het onderwijs zelf, want ieder kind verdient goed onderwijs.
Dat staat op gespannen voet met hoe AI werkt. AI is exploratief, stochastisch (soms doet de AI iets raars), dus je kan niet altijd de uitkomst garanderen. Daar moet je mee uitkijken in het onderwijs. Maar dat is een zorg die op het hoogste niveau moet worden geadresseerd. Zij, denk aan het ministerie van OCW en de Vereniging Hogescholen, moeten het uitgangspunt hebben om iedere leerling en student van hoogwaardig onderwijs te voorzien.
En binnen die kaders moet je leerlingen de tools meegeven waar ze later iets aan hebben. En dat vergt experimenteren. Dat kan natuurlijk op allerlei vlakken: AI gebruiken om onderwijsprocessen efficiënter te maken, docenten helpen om lesmateriaal te genereren, en trainingen en tools aanbieden waar docenten en leerlingen mee kunnen werken.
Niet alleen het onderwijs verandert, maar ook de beroepspraktijk. Dus we moeten onze leerlingen en studenten hier op een manier op voorbereiden, die aansluit op die veranderende praktijk. Er is veel in beweging en het beste wat je kunt doen is heel dicht op de bal zitten, het heel serieus nemen en dit niet zien als iets tijdelijks, maar in een transformatie naar iets nieuws. En dat nieuwe, daar wil je je op richten.
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.png)
.png)
.png)
.jpg)
.webp)
.webp)
.avif)
