Laat AI de aard van het doceren niet veranderen
Volgens hoogleraar Allison Littlejohn van het National Institute of Education in Singapore schuilt een risico in de snelle adoptie van AI in het onderwijs: als onderwijsinstellingen te veel leunen op technologie, verandert ongemerkt wat het betekent om docent te zijn.
Littlejohn schrijft in Don’t let AI change what it means to teach dat in Singapore inmiddels driekwart van de docenten AI gebruikt bij het lesgeven of het begeleiden van lerenden. Dat is meer dan twee keer zoveel als het wereldwijde gemiddelde. Deze snelle adoptie bouwt voort op de bredere digitalisering van het onderwijs sinds de pandemie. Tegelijk roept dit volgens haar fundamentele vragen op. Wordt de docent steeds meer een ‘operator’ van systemen? En wat doet dat met de professionele identiteit van het beroep?
Littlejohn vergelijkt deze ontwikkeling met haar eerdere werk als onderzoeker op het gebied van de eiwitkristallografie. Toen Google in 2018 AlphaFold introduceerde, konden complexe eiwitstructuren in weken worden voorspeld in plaats van jaren. Het vakgebied veranderde ingrijpend. Astronomen maakten iets soortgelijks mee toen observaties steeds vaker door geautomatiseerde systemen werden uitgevoerd. In beide gevallen verschoof niet alleen het werk, maar ook hoe professionals hun rol en expertise zagen.
Volgens Littlejohn staan docenten nu voor een vergelijkbare verandering. AI kan routinetaken overnemen en snelle feedback geven. Dat kan tijd vrijmaken. Maar -zo vraagt zij- als ‘gepersonaliseerde feedback’ vooral door systemen wordt geleverd, wat blijft er dan over van de menselijke begeleiding, aanmoediging en afstemming die zo belangrijk zijn in leerprocessen? Er bestaat het risico dat docenten zich minder verbonden voelen met de relationele en emotionele kern van hun werk.
Doceren is volgens Littlejohn meer dan het overdragen van kennis. Tijdens de coronapandemie leidde zij een studie naar hoe universitaire docenten hun onderwijs aanpasten tijdens de eerste lockdown-weken. Een belangrijke les was dat onderwijs draait om menselijke interactie: het lezen van lichaamstaal, gezichtsuitdrukkingen en andere signalen om te bepalen of lerenden betrokken zijn, iets begrijpen of juist vastlopen. Toen camera’s uitbleven, voelden sommige docenten zich ‘blind’ voor deze signalen. Toch probeerden zij actief de verbinding te herstellen, bijvoorbeeld via interactieve opdrachten en persoonlijk contact. Dat was geen algoritme, maar zorg.
AI kan volgens Littlejohn geen sociaal-emotionele intelligentie ontwikkelen. Het herkent geen stilte als teken van ontmoediging en kan geen trilling in een stem interpreteren. Als feedback en begeleiding worden gereduceerd tot het geven van informatie, verdwijnt volgens haar een belangrijk menselijk aspect van leren.
Daarnaast wijst zij op het fenomeen van ‘metawerk’: onzichtbaar werk dat nodig is om digitale systemen draaiende te houden. Wanneer lerenden AI gebruiken, besteden docenten extra tijd aan het controleren van authenticiteit, het herontwerpen van opdrachten en het bewaken van academische integriteit. Dat werk is noodzakelijk, maar vaak niet zichtbaar of erkend. Stapelt dit zich op, dan kan dat bijdragen aan werkdruk en burn-out.
Littlejohn waarschuwt ook voor een verschuiving in macht. Als onderwijsinstellingen AI-platforms zonder kritische afweging invoeren, krijgen technologieleveranciers en ontwikkelaars meer invloed op onderwijspraktijken dan docenten zelf. Daarmee verschuift de zeggenschap over pedagogisch-didactische keuzes weg van degenen die dagelijks met lerenden werken.
Wat betekent dit voor de kern van het vak? Volgens Littlejohn bestaat lesgeven uit drie samenhangende dimensies:
- ‘Real-time sensemaking’: docenten interpreteren voortdurend subtiele signalen zoals twijfel, aandacht of inzicht en passen hun aanpak daarop aan. AI kan werk analyseren nadat het is ingeleverd, maar begrijpt niet wat er tijdens het leerproces gebeurt.
- Doceren is een vorm van doelbewust ontwerpen. Docenten bouwen leerlijnen op, voorspellen misconcepties en kiezen bewust wanneer ze uitdagen of juist ondersteunen. Deze keuzes zijn gebaseerd op professionele inschatting, niet op patroonherkenning alleen. Een onzekere lerende te vroeg uitdagen kan bijvoorbeeld contraproductief zijn.
- Docenten creëren het emotionele klimaat waarin leren plaatsvindt. Vertrouwen, rechtvaardigheid en motivatie zijn geen bijzaak, maar de context waarin leren mogelijk wordt. Dit vraagt om menselijk oordeel, niet om vooraf geprogrammeerde reacties.
Allison Littlejohn schrijft dat in Singapore het onderwijsbeleid traditioneel gericht is op meer dan alleen prestaties: ook karaktervorming en menselijk welzijn spelen een rol. Dat biedt volgens Littlejohn een kompas voor de inzet van AI. Technologie kan docenten ondersteunen door werk te verlichten en inzicht te vergroten, maar mag het beroep niet reduceren tot het beheren van platforms of het controleren van output.
Een goed voorbeeld is volgens haar het Navigo-spel. Dat is een leesvaardigheidstool met meer dan 900 activiteiten, ontwikkeld in samenwerking met docenten en duizenden kinderen in meerdere Europese landen. Hier waren lerenden, ouders en docenten mede-ontwerpers, zodat de technologie beter aansloot bij hun behoeften. Dit laat zien dat co-creatie mogelijk is.
Littlejohn pleit ervoor om geen ‘technology-first‘ of puur datagedreven koers te varen. Technologie moet zich aanpassen aan docenten, niet andersom. AI moet professioneel oordeel ondersteunen, niet vervangen. Alleen dan kan het onderwijs zowel digitaal ondersteund als mensgericht blijven.
Mijn opmerkingen
Dit artikel sluit aan bij onderzoek dat laat zien dat effectieve leerprocessen sterk afhankelijk zijn van sociale interactie en context. Hattie’s meta-analyses benadrukken bijvoorbeeld het belang van feedback, maar dan wel feedback die wordt ingebed in een relatie tussen docent en lerende. We weten op basis van onderzoek ook dat motivatie en betrokkenheid vaak samenhangen met menselijke interactie. Wel kun je je wellicht afvragen of Allison Littlejohn ‘de docent’ niet idealiseert. Haar waarschuwing voor ‘metawerk’ is m.i. herkenbaar in veel onderwijspraktijken, al kun je kanttekeningen plaatsen bij het controleren van authenticiteit en het bewaken van academische integriteit.
Ik heb al eerder aandacht besteed aan de vraag waarom leren niet te automatiseren is, en je dus niet zo maar AI kunt laten ‘doceren’. Eén van de redenen is het verschil tussen gesimuleerde interactie en echte dialoog. Grote taalmodellen kunnen optreden als geduldige uitlegger of gesprekspartner, maar hebben geen betrokkenheid, geen belangen en geen begrip van de leefwereld van de lerende. Dat maakt menselijke interactie binnen de didactiek niet minder belangrijk, maar volgens hem juist onmisbaar. Ook zijn AI-toepassingen niet in staat sociale verbondenheid tussen lerenden te bevorderen, terwijl dit wel belangrijk is voor de motivatie. Het pleidooi van Littlejohn sluit hierop aan.
Hetzelfde geldt voor mijn eerder pleidooi om het gesprek te voeren over wat deze ontwikkeling doet met de beroepsidentiteit van docenten. Ik schrijf toen: Wat gebeurt er met een docent als deze te horen krijgt dat feedback geven nu grotendeels wordt gedaan door een applicatie? Juist daar zou binnen onderwijsinstellingen het gesprek over gevoerd moeten worden, en niet alleen over hoe je een presentatie kunt maken met behulp van een AI-tool.
Allison Littlejohn opmerking over dat technologie zich moet aanpassen aan docenten, vind ik overigens te kort door de bocht. Docenten kunnen best bepaalde processen of handelingen anders gaan uitvoeren als zij de beschikking hebben over nieuwe digitale technologie. In dit verband verwijs ik graag naar de opvattingen van Bruno Latour. In zijn actor-netwerk theorie benadrukt hij dat zowel mensen als onder meer technologieën en instrumenten actoren zijn die elkaar voortdurend beïnvloeden en samen maatschappelijke realiteit vormen. Technologie is dus nooit slechts een neutraal middel, maar werkt samen met mensen in netwerken waarin zij elkaars handelen mede bepalen. Binnen het onderwijs werkt dat niet anders. Ook hier schreef ik eerder over.
Mijn bronnen over (generatieve) artificiële intelligentie
Deze pagina bevat al mijn bijdragen over (generatieve) artificiële intelligentie, zoals ChatGPT.