7 manieren waarop AI een positief verschil kan maken in het onderwijs

Enerzijds hebben gevallen van studenten die papers inleverden die volledig waren gegenereerd door grote taalmodellen (LLM's) zoals ChatGPT, leraren die belast waren met het beoordelen van het leren van studenten, gealarmeerd. Anderzijds vinden beheerders al manieren om processen te stroomlijnen met behulp van AI-aangedreven tools, en vinden onderzoeksfaculteiten aan hogescholen en universiteiten een scala aan toepassingen voor AI, van het ontcijferen van voorheen onleesbare manuscripten tot het gebruiken van een LLM als digitaal klankbord voor onderzoeksideeën. 

Gezien hoe alomtegenwoordig AI-gebruik wordt voor het grote publiek - waar mensen zich tot AI wenden voor recepten, planningsbeheer en zelfs gezelschap (in het geval van de groeiende populariteit van een AI Girlfriend) - is het waarschijnlijk dat AI alleen maar meer geïntegreerd zal raken in het onderwijs. Hier zijn zeven manieren waarop AI een positief verschil kan maken in het onderwijs, en dat al begint te doen. 

{{ trans('customs.newsletter_signup.responsemsg') }}

{{ trans('customs.buttons.signup') }}

Vul een geldig emailadres in. {{ errors . email[0] }}

1. Gepersonaliseerd leren 

Uit een recent onderzoek van het Special Olympics Global Center for Inclusion in Education bleek dat 64% van de docenten en 77% van de ouders van studenten met een verstandelijke beperking AI zien als een middel om leren inclusiever en toegankelijker te maken. AI kan gegevens over de prestaties van studenten analyseren en lessen aanpassen aan individuele leerstijlen, waardoor studenten de kans krijgen om in hun eigen tempo te leren en het ene concept onder de knie te krijgen voordat ze naar het volgende gaan. Onafhankelijk daarvan hebben sommige Special Olympics-atleten zich tot AI-gestuurde hulpmiddelen gewend om hen te helpen gesprekken te verwerken, nuances te interpreteren, droesem te distilleren en hun trainingsregimes te stroomlijnen. Docenten zouden AI doelbewuster kunnen gebruiken om neurodivergente studenten te helpen hun leermateriaal te verwerken. 

2. AI-docenten en leerassistenten 

Op dezelfde manier kunnen virtuele tutors de kracht van machine learning inzetten om studenten te helpen die aanvullende leerondersteuning buiten de klas nodig hebben. Een AI-tutor kan vragen beantwoorden, complexe onderwerpen opsplitsen en zelfs het werk van studenten beoordelen, en realtime en gepersonaliseerde feedback bieden. Herinner je je flashcards nog? Een AI-leerassistent kan een soortgelijk doel dienen, maar dan veel geavanceerder, door studenten te ondervragen of leerproblemen voor te leggen die ze moeten oplossen. Naarmate LLM's zich ontwikkelen, zijn deze tutors steeds beter in staat om menselijke interactie na te bootsen, zodat ze ook op elk moment een meer ondersteunende leerervaring kunnen bieden, wanneer de student hulp nodig heeft. 

3. Emotionele en mentale gezondheidsondersteuning 

Er kan zelfs een les voor docenten zijn in de populariteit van de AI Girlfriend, omdat virtuele metgezellen andere aromantische doeleinden kunnen dienen. Nu scholen een toename zien in eenzaamheid, depressie en andere mentale gezondheidsproblemen, zou een virtuele metgezel een student een niet-oordelende ruimte kunnen bieden waar ze hun emoties, zorgen en worstelingen kunnen delen - of gewoon een bemoedigende tekst kunnen ontvangen vlak voor een belangrijke toets. Natuurlijk is een virtuele metgezel een digitaal simulacrum en geen persoon of vervanging voor een professional in de geestelijke gezondheidszorg. Een AI-metgezel zou echter bronnen kunnen aanbevelen aan studenten die tekenen van extremere stress of andere significante gezondheidsproblemen vertonen. 

4. Adaptieve leerplatformen 

Een uitbreiding van gepersonaliseerd leren is het adaptieve leerplatform, een door AI aangestuurd leermanagementsysteem (LMS) of leerportaal dat leerervaringen personaliseert op basis van de behoeften en vaardigheden van elke leerling. Door het werkelijke gedrag van studenten binnen het LMS te analyseren (wanneer ze inloggen, waar ze vastlopen, welke leerervaringen studenten langer betrokken houden, etc.), zou een adaptief leerplatform mogelijk machine learning kunnen gebruiken om elk aspect van de leerervaring aan te passen, waardoor studenten betrokken blijven tijdens het hele leerproces.  

Wanneer een adaptief leerplatform wordt toegepast op een cursus en een curriculum, kan het worden gebruikt om op maat gemaakte digitale leerervaringen te creëren en aan te bieden, de voortgang van studenten bij te houden en studenten in contact te brengen met advies en andere aanvullende ondersteuning. Dit alles kan allemaal via één portaal. 

5. Hulpmiddelen voor het leren van talen 

Taalleerhulpmiddelen zijn al alomtegenwoordig in thuis- en bedrijfskantoren en zouden ook standaard kunnen worden in het onderwijs. AI-gestuurde applicaties kunnen de uitspraak, grammatica en vloeiendheid van een student in realtime beoordelen, en bieden onmiddellijke feedback en correctie. Deze hulpmiddelen kunnen zowel moedertaalsprekers als degenen die Engels als tweede taal proberen te beheersen, helpen. 

6. Toegankelijkheid voor studenten met lichamelijke beperkingen 

Net zoals studenten met intellectuele en ontwikkelingsstoornissen kunnen profiteren van gepersonaliseerde, AI-gestuurde leerervaringen, kunnen studenten met fysieke beperkingen profiteren van AI-tools die zijn ontworpen voor hun behoeften. Spraakherkenningssoftware, tekst-naar-spraaksystemen en virtuele gebarentaaltolken kunnen deze studenten de ondersteuning bieden die ze nodig hebben om te gedijen in hun lessen. 

7. AI en hoger onderwijsonderzoek 

Ten slotte leveren AI-aangedreven tools al een substantiële bijdrage aan het werk van academische onderzoekers aan hogescholen, universiteiten en onderzoeksinstituten. AI kan grote datasets analyseren, hypothesen genereren om te testen, complexe grammaticale systemen uit oude talen ontcijferen en een digitaal klankbord bieden. Elke Sherlock Holmes heeft zijn Watson nodig en een geneeskundestudent heeft mogelijk een virtuele collega nodig die opties kan voorstellen voor een differentiële diagnose en hiaten in de suggesties van de student kan opsporen. AI-tools kunnen ook de minder intellectuele aspecten van het peer review-proces stroomlijnen door inconsistenties of vooroordelen in ingediend onderzoek te detecteren. 

Machine Learning in de toekomst 

De virtuele leerondersteuning die mogelijk wordt gemaakt door AI heeft waarschijnlijk toepassingen die docenten, onderzoekers en studenten nog niet eens hebben overwogen. Aan de horizon zullen scholen misschien AI-gestuurde klaslokalen implementeren waar docenten worden ondersteund door virtuele assistenten, waardoor docenten tegelijkertijd worden bevrijd van een deel van de werklast en de leerervaring wordt gepersonaliseerd. Virtuele assistenten kunnen het mogelijk maken om complexe simulaties in de klas uit te voeren of om een hele collegezaal te betrekken bij samenwerkend werk in kleine groepen. Het zal ook essentieel zijn om gelijke tred te houden met de technologie, en de nodige discussies te voeren over hoe we het gebruik van AI in het onderwijs ethisch en nuttig kunnen houden. 

De mogelijkheden voor het gebruik van AI in het onderwijs zijn immens en de rol ervan begint zich pas te ontvouwen. Door te focussen op samenwerking tussen menselijke expertise en machine-intelligentie, kan het onderwijsdomein een toekomst schetsen waarin technologie de unieke waarde van docenten verbetert in plaats van vervangt. Het is in deze balans dat de belofte van AI ligt: leerlingen machtigen, leraren ondersteunen en het onderwijs ten goede veranderen.