Bloggers

Wat voor type opdrachten zijn resistent voor (generatieve) AI?

Er is binnen het onderwijs veel onrust als het gaat om het gebruik van schrijfopdrachten voor het beoordelen van lerenden. Lerenden kunnen namelijk dankzij generatieve AI-toepassingen opdrachten laten maken. Je beoordeling wordt dan niet valide. Hoe kun je je opdrachten aanpassen zodat deze ‘resistent’ worden voor ‘generatieve AI’?

1. 

   Vraag om citaten en bronvermeldingen. AI-tools hebben moeite met het gebruik van citaten. Vraag lerenden daarom om recente of specifieke citaten te gebruiken. Vraag lerenden ook bronnen te gebruiken die niet gemakkelijk online toegankelijk zijn (bron). Eerlijk gezegd verwacht ik dat generatieve AI op een gegeven moment ook in staat is om relevante bronnen te vermelden en citaten te gebruiken. Zie ook mijn opmerking onder aan deze blogpost.

2. Verbied het gebruik van clichés. Generatieve AI-toepassingen genereren namelijk relatief vaak clichés (bron). Wellicht vermindert het gebruik van clichés door generatieve AI-toepassingen op termijn ook.
3. Ontwerp opdrachten die vragen om een persoonlijke en contextspecifieke uitwerking. Een van de zwakke punten van generatieve AI is het gebrek aan het genereren van persoonlijke ervaring en contextspecifieke kennis. Als je opdrachten gebruikt die vereisen dat lerenden hun eigen ervaringen, lokale gebeurtenissen of specifieke casussen inbrengen, dan wordt het moeilijker om dergelijke opdrachten door generatieve AI-toepassingen als Claude te laten maken. Voorbeeld: in plaats van een algemene historische essayopdracht, kun je lerenden vragen om de impact van een historische gebeurtenis op hun eigen gemeenschap te onderzoeken. Dit vereist lokaal onderzoek, zoals het interviewen van oudere generaties of het bestuderen van lokale archieven (bron en bron). Door middel van dit type opdrachten worden opdrachten ook meer betekenisvol voor lerenden. Dat bevordert de motivatie om zelf aan de slag te gaan met opdrachten.
4. Leg meer nadruk op het proces. AI-tools zijn goed in het genereren van eindproducten, maar ze kunnen niet de volledige denk- en werkwijze van een lerende repliceren. Als je grote opdrachten opsplitst in verschillende fasen – zoals een voorstel, een eerste opzet, revisies en een eindversie – dan bevorder je lerenden om hun proces te documenteren en feedback te verwerken. Dit maakt het moeilijker voor lerenden om volledig op AI te vertrouwen. De voortgang moet namelijk in elke stap zichtbaar zijn (bron en bron). Je hoeft ook niet alles ‘voor een cijfer’ te beoordelen. Het steeds maar moeten halen van cijfers leidt er ook toe dat lerenden naar alternatieve manieren gaan zoeken om deze cijfers te kunnen behalen.
5. Gebruik reflectieve en metacognitieve opdrachten. Reflectie speelt een grote rol in het verdiepen van begrip en kan een belangrijk onderdeel zijn van een AI-resistente opdracht. Vraag lerenden om na afloop van een project een reflectieverslag te schrijven waarin ze uitleggen welke uitdagingen ze tegenkwamen, welke keuzes ze maakten en hoe ze tot hun eindresultaat zijn gekomen. Dit dwingt lerenden om bewust na te denken over hun leerproces en voorkomt dat ze simpelweg een AI-toepassing de opdracht laten maken (bron en bron). Je kunt lerenden ook via audio laten reflecteren. Dankzij AI kun je als docent dit relatief snel nakijken.
6. Gebruik creatieve opdrachten en multimodale vormen. AI-toepassingen kunnen  goed teksten genereren, maar creativiteit en het combineren van verschillende media blijft een uitdaging. Door opdrachten te geven die creatieve uitingen zoals video’s, presentaties of andere ‘maakproducten’ vereisen, kun je AI-gebruik beperken. Een voorbeeld is het laten maken van een korte film of een illustratie die de thema’s van een bepaald boek verbeeldt. Combineer dit met een geschreven reflectie op hun keuzes en processen (bron en bron).
7. Gebruik orale presentaties en live-interacties. Generatieve AI-toepassingen kunnen geen live presentaties geven of deelnemen aan interacties in real-time. Bij mondelinge examens of presentaties, waarbij lerenden hun werk moeten toelichten en vragen moeten beantwoorden, voorkom je dat lerenden AI gebruiken om het werk voor hen te doen. Deze vormen bevorderen bovendien de ontwikkeling van denkvaardigheden en communicatievaardigheden (bron en bron). Lerenden kunnen AI-toepassingen wel gebruiken om presentaties etc voor te bereiden. Maar daar is ook niets mis mee.
8. Gebruik van simulaties en scenario’s. Simulaties of live-scenario-oefeningen bevorderen dat lerenden kennis toepassen in een onvoorspelbare situatie. Dit soort opdrachten vragen om real-time beslissingen, kritische denkvaardigheden en onmiddellijke interacties met andere deelnemers (bron). Dit is lastig door generatieve AI-toepassingen te doen.
9. Vereis interviews en werkbezoeken bij de verwerking van opdrachten.  Het betrekken van primaire bronnen zoals interviews of excursies vereist menselijke interactie (bron).
10. Laat opdrachten maken tijdens een bijeenkomst. Dit is in feite een laatste redmiddel (bron).

Het is dus mogelijk om opdrachten te gebruiken die momenteel resistent zijn tegen het gebruik van generatieve AI (als dat niet de bedoeling is). Dit vraagt wel om extra inspanning. Ook is het gebruik van mondelinge presentaties lastiger te organiseren bij grote groepen lerenden. Ook geldt dat de meeste lerenden eerder geneigd zijn om opdrachten zelf uit te werken als zij het idee hebben dat dit ten goede komt aan hun eigen ontwikkeling, en als ze zo’n opdracht niet als een pure verplichting beschouwen. Realiseer je ook dat de kracht van generatieve AI toeneemt. Hedendaagse beperkingen van generatieve AI kunnen over een paar jaar zijn weggewerkt.

Deze blogpost is geschreven met behulp van een nieuwe optie van ChatGPT. Als je in het invulveld een ‘\’ intikt, dan kun je er onder meer direct voor kiezen om ChatGPT op internet te laten zoeken. Uiteraard heb ik de output gecheckt (inclusief de verwijzingen naar bronnen) en de tekst aangepast.

Andere bronnen over generatieve AI

1. NotebookLM’s Automated Podcasts Will Change Learning
2. Sam Altman on AI
3. Google’s NotebookLM Has Some Fun Capabilities, But Like Most Of Google’s AI Products, Doesn’t Deliver Much That’s Truly Useful
4. Conversational AI – Inholland Onderzoek
5. AI verbetert taalonderwijs: kwaliteit in twee jaar tijd verdubbeld
6. Meta announces new AI vision model and Llama 3
7. Meta’s AI is getting celebrity voices, including Snoop Dogg and Tom Brady
8. Microsoft announces AI tool that can fix errors in other AI models
9. OpenAI Hires Former Coursera Executive to Bring AI to Classrooms
10. Is AI Really a Threat to Higher Education?
11. OpenAI – GEDI
12. AI Policy Adoption in Higher Education: A Noticeable Gap
13. Google’s NotebookLM can now summarize YouTube videos
14. Techbedrijf OpenAI verandert koers, technologiedirecteur stapt op
15. Artificial Intelligence in Education
16. Generative AI in onderwijs en de consequenties voor toetsing
17. Assessing the quality of feedback from humans and ChatGPT on students’ writing
18. Forget AI
19. Realistic dialogue is here
20. California governor vetoes AI safety bill
21. Can AI Do Performance Reviews? Rippling Says Yes.
22. Remembering nothing and failing
23. An Ontology of Havoc: The Disruption of Generative AI
24. Opportunities and risks of LLMs for collective intelligence
25. Has generative AI lost its strange charm?
26. Attacker VS Defender.  Who Will Win the Race to Best Operationalize AI?
27. Evolving Teacher Education in an AI World
28. Can a single prompt reliably predict your learners’ needs?
29. What’s Ahead For GenAI Technology?
30. ChatGPT glossary: Forty-six  AI terms that everyone should Know
31. Apple Intelligence: Here’s everything we know right now
32. Who’s to blame when AI goes awry?
33. OpenAI in Transition Period as Mira Murati Steps Down as CTO
34. Difference Between Generative AI and ChatGPT
35. Should AI Bots Do Scholarly Research?
36. Generative AI Hype Feels Inescapable. Tackle It With Education
37. Google’s new AI tool is a game-changer for students
38. STORM Get a Wikipedia-like report on your topic
39. The AI Power Paradox
40. Google will flag AI-generated images later this year
41. Microsoft’s Office apps: more useful Copilot AI features
42. How to Explain Machine Learning Models in an Interview?
43. Cybersecurity Basics for Educators
44. If your AI seems smarter, it’s thanks to smarter human trainers
45. College Students Not Reading; Teachers Are Adjusting
46. Centering Teachers—Not Tools—in Generative AI Innovation
47. Student recordings: A new element in the online classroom
48. The Future Of Education With AI Chatbots
49. Using AI to create engaging educational games for humanities students
50. Math Students Used A GPT-4 AI Tutor. They did Worse
51. 5 AI Education Experts Share Their Secrets
52. Digital literacy is a non-negotiable competency for students
53. ChatGPT’s Possibilities in Advancing Education in the Age of GAI
54. Hello World Generative AI – Free Download
55. The Dawn of the AI Era: Teens, Parents, and the Adoption of Generative AI
56. Is using AI cheating?
57. LinkedIn Is Quietly Training AI on Your Data
58. Colleges still don’t have a plan for AI cheating
59. The United Nations Wants to Treat AI With the Same Urgency as Climate Change
60. The UN is calling for global cooperation on AI. Is it too late?
61. Companies skip security hardening in rush to adopt AI

Mijn bronnen over (generatieve) artificiële intelligentie

Deze pagina bevat al mijn bijdragen over (generatieve) artificiële intelligentie, zoals ChatGPT.

 

The post Wat voor type opdrachten zijn resistent voor (generatieve) AI? first appeared on WilfredRubens.com over leren en ICT.
Lees het hele artikel