Een overzicht van blogs geschreven door aanbieders die zich hebben aangesloten bij e-Learning.nl.
Iedereen ziet dat technologie een steeds belangrijker plek in ons leven in neemt -ook (of zelfs?) als je geen beta-pakket had. Bij intakes met docenten op een ROC deze week hoorde ik dat ze dagelijks de concurrentie met mobieltjes ervaren. De aandachtspanne van studenten wordt korter. Als je concurreert met technologie kun je het dan niet beter voor je laten werken? Wees dus nieuwsgierig naar technologie en laat het voor je werken. Maar waar duik je in en hoe diep? Zelfs in iets abstracts zoals artificial intelligence? Er zijn zo ontzettend veel ontwikkelingen, denk aan blockchain waarvan ik ook nog niet weet wat het eigenlijk is. Soms komt het wel op je af als een tsunami en laat je het maar even voorbij gaan. Bij e-learning is het duidelijker dat je hier iets van moet weten dan bij artificial intelligence en blockchain.
Een mooi voorbeeld van zo’n wat-moet-je-ermee ontwikkeling is kunstmatige intelligentie (artificial intelligence oftewel AI). Binnen AI proberen onderzoekers om computers de menselijke intelligentie minstens te laten evenaren: de lerende computer. Ik hoorde al regelmatig over AI maar veel op het niveau van ‘LET op, het komt eraan’. Wat kun je er nu werkelijk mee? Wat gaat er veranderen? Bij mij gaat het pas leven als ik er zelf mee aan de slag kan. Een duidelijke toepassing van AI zijn chatbots. Ik heb al eerder over chatbots geschreven. Die gekke poppetjes zie je overal op als je er oog voor hebt! Met name in Facebook zijn er veel chatbots die je via messenger kunt volgen. Nu volg ik Poncho met het dagelijkse weerbericht en een grap, en de allerhande chatbot met een dagelijks recept “een slimme pratende robot die jou gaat helpen”. Als je Slack gebruikt: de Slackbot helpt je met al je vragen over Slack. Overigens zijn er ook chatbots die AI werken, maar die zullen minder slim met je in gesprek gaan.
Bij de unconference in Rotterdam heb ik daarom bovenstaande vraag erin gegooid: Ik dacht eigenlijk dat ik dit tijdslot alleen door zou brengen, maar er waren toch 8 mensen met interesse. Bovendien leken degenen die er niet bij waren, achteraf spijt te hebben :). Het leuke was dat er directe ervaringen in de groep waren met AI toepassingen. De eerste was de ervaring van een bank om kredietbeoordelingen door Watson te laten doen. Dit moet je hem dan wel aanleren, maar kan daarna het ontzettend veel tijd schelen. Een andere toepassing die werd gedeeld: in een fabriek in Japan loopt een robot rond (aangestuurd door AI) die gesprekjes met medewerkers aanknoopt en ze coacht, bijvoorbeeld aanraadt om pauze te nemen. Het is dus geen big brother, maar juist een hele behulpzame robot. De tijd die zo bespaard wordt kun je in creatievere taken steken. Een derde voorbeeld was een toepassing die informatie van het internet haalt om voorspellingen te doen over de markt.
Het AI groepje herkende dat je als L&D-ers misschien bang bent voor dit soort ontwikkelingen of juist denkt dat het niets met je vak te maken heeft. Het beroemde Calimero effect: wat kunnen wij als adviseurs/trainers/ facilitators daarmee? Dat is iets voor de ICT-ers en besluitvormers en visionairen in de organisatie. Anderen gaan er mee aan de haal. Misschien dat AI wel werk van L&D afneemt door bv. performance support op zich te nemen. Zo is er ook al een AI online docent die het prima doet. Of mensen denken dat jongeren het beter kunnen. Het voorbeeld van Tanmay Bakshi werd gedeeld, een 12-jarige die de jongste programmeur van IBM is.
Je kunt zelf pas een toepassing bedenken als je genoeg voorbeelden gezien hebt en je laat inspireren. Doordat ik er met een groepje collega’s in ga duiken zien we verschillende toepassingen. Zo gaan we experimenteren met een online biechtbox voor reflectie. Echter, deze toepassing zou je niet vinden als je niet al veel voorbeelden had gevolgd. Verder is het zo dat achter veel toepassingen al AI wordt toegepast, denk aan je news feed op Facebook (klopt dit?) of je resultaten in Google search. Het gevaar hierbij is dat we steeds meer te maken hebben met filter bubbles, je krijgt steeds meer van hetzelfde te zien. Denk aan de Netflix bubbles. Wellicht is het ook een rol van L&D om te snappen hoe deze bubbles werken en te zorgen dat organisaties niet vast komen te zitten in hun bubbles? Ger Driesen noemt dit de bubble bursting role.
Ben jij al bezig met AI? Laat het ons in een reactie weten!
Het bericht Waarom je je als L&D-er zelfs in artificial intelligence moet verdiepen verscheen eerst op Ennuonline.
Naam (verplicht) Naam Is Verplicht
E-mail (verplicht) E-mail Is Verplicht Ongeldig E-mailadres
Commentaar Is Verplicht
Bericht mij via e-mail over vervolg commentaar