Bloggers

CvI-conferentie Expect the unexpected, impressie dag 2

Deze week nam ik deel aan de jaarlijkse conferentie van het Consortium voor Innovatie. Ik heb van elke dag een uitgebreide impressie geschreven. Dit is mijn verslag van dag 2.

Bekijk ook mijn impressie van de eerste dag.

Innovatieve technologieën transformeren werk en leren

Tijdens deze sessie liet ROC van Amsterdam-Flevoland (ROCvA) zien hoe AI wordt ingezet om processen te verbeteren, zowel in het onderwijs als in de bedrijfsvoering. Bij ROCvA is AI georganiseerd in een programma met meerdere lijnen. De sessie concentreerde zich op twee concrete toepassingsgebieden: AI bij MBO Colleges en AI voor bedrijfsvoering.

AI bij MBO Colleges

De sessie startte met de aanleiding voor de inzet van AI in het onderwijs: 72% van de docenten van ROCvA geeft aan meer tijd te willen voor begeleiding van studenten, terwijl medewerkers gemiddeld drie keer zoveel tijd kwijt zijn aan administratie als aan direct contact met studenten. Daar komt bij dat één op de twee studenten het risico loopt op studievertraging, en dat het de vraag is hoe je dat tijdig signaleert.

AI kan op al deze punten een rol spelen. Lesvoorbereiding, inclusief het maken van lesplannen, cases en oefenopgaven, zou volgens de presentatoren in 70% minder tijd kunnen plaatsvinden. Administratieve taken zouden met 60% kunnen worden teruggebracht. Het gaat hierbij om inschattingen die deels op gevoel zijn gebaseerd, zo werd nadrukkelijk vermeld. AI analyseert voortgang van studenten, maakt zwakke punten zichtbaar en stelt aanvullend oefenmateriaal voor.

Een AI-chatbot beantwoordt repetitieve vragen van studenten 24 uur per dag, zeven dagen per week. Die chatbot geeft daarbij niet altijd kant-en-klare antwoorden, maar biedt ook hints en tips. Een neveneffect is dat studenten in de les diepgaandere vragen stellen, omdat de basale vragen al via de chatbot zijn afgehandeld. Op het gebied van studentenbegeleiding lijkt AI vooral bij te dragen aan kwaliteitsverbetering, bijvoorbeeld doordat begeleiding persoonlijker kan worden gemaakt via specifieke feedback.

Tijdens de sessie werd ook een demo gegeven van een chatbot waarmee een rekenles werd samengesteld. Op basis daarvan werd vervolgens via Canva AI een interactieve webapplicatie in de vorm van een game gemaakt. Ook het platform Base44 wordt bij ROCvA ingezet. De presentatoren benadrukten dat de beschreven voordelen niet vanzelf komen: werken met AI vraagt een investering in professionalisering van medewerkers.

AI voor bedrijfsvoering

Het tweede deel van de sessie richtte zich op de inzet van AI in bedrijfsprocessen. ROCvA gaf voorbeelden van toepassingen zoals voorspellende financiële analyses, data-analyse voor werving en personeelsplanning, en het automatisch controleren van OV-transacties van medewerkers. Die transacties werden eerder handmatig gecheckt. Nu is daarvoor een applicatie geprogrammeerd met behulp van AI: transacties worden geüpload, gecontroleerd en op basis daarvan worden conceptmails gegenereerd die een medewerker vervolgens beoordeelt en verstuurt.

Bij dit soort toepassingen wordt AI ingezet om te programmeren. De presentatoren wezen er daarbij op dat het belangrijk is te controleren of de gegenereerde code geen ongewenste handelingen uitvoert, zoals het online opslaan van persoonsgegevens. Bewustwording van die risico’s is niet vanzelfsprekend bij iedereen in de organisatie.
Ook werden geleerde lessen gedeeld zoals:

• Begin klein -bij één team of afdeling- en deel interne successen om draagvlak te creëren.
• Maak tijdsbesparing meetbaar en concreet.

Een tweede demo liet zien hoe AI wordt gebruikt voor het opstellen van rapportages en het visualiseren van KPI’s. ROCvA heeft een dashboard gebouwd waarbij AI ingevoerde data interpreteert en tekstueel vertaalt. Daarvoor zijn kaders opgesteld waaraan de gegenereerde teksten moeten voldoen. Vanuit dezelfde applicatie kan een rapportage worden omgezet naar een presentatie.

Een terugkerende uitdaging is dat versnelling van processen vraagt om betrokkenheid van alle relevante onderdelen van de organisatie, en dat niet iedereen daarin niet even ver staat.

Slimmer met (eigen) ChatGPT

Tijdens deze sessie liet Stichting Consortium Beroepsonderwijs zien hoe AI betrouwbaarder kan worden ingezet voor het ontwikkelen van leermateriaal: niet door te vertrouwen op open webdata, maar door te werken met gecureerde databases. De sessie opende met twee stellingen die de deelnemers een positie lieten innemen: of AI het verschil tussen goede en slechte leermiddelen vergroot, en of onderwijsinstellingen  te veel tijd, geld en energie verspillen doordat iedereen hetzelfde materiaal zelfstandig ontwikkelt.
Die tweede stelling raakte direct aan de kern van de sessie. AI maakt het weliswaar mogelijk om leermateriaal snel te ontwikkelen, maar daarmee zijn de fundamentele vragen nog niet beantwoord: is de inhoud betrouwbaar? Is het didactisch doordacht? Hoe selecteer je wat bruikbaar is, waar sla je het op, hoe maak je het vindbaar en hoe stel je collecties samen? Bovendien kost ook het steeds opnieuw ontwikkelen van materiaal met AI de nodige energie.

Het Consortium heeft voor deze problematiek Digi-info ontwikkeld: een uitgebreide database met gecureerd leermateriaal. De gedachte daarachter is dat je experts nodig blijft hebben om materiaal te beoordelen en te selecteren. De gehanteerde benadering is “human in the lead” en niet “human in the loop”. Het verschil zit in de mate van regie: bij human in the lead bepalen mensen de koers en kaders, in plaats van alleen te reageren op wat AI produceert. Dankzij AI kan het Consortium leermateriaal inmiddels aanzienlijk sneller aanpassen. Voor de beoordeling van kwaliteit zijn criteria opgesteld voor leeractiviteiten en materialen, waaronder zelfsturing, scaffolding, instructie, feedback, dialoog en peer support.

Vervolgens demonstreerde het Consortium de leermiddelengenerator. Dat is een tool waarbinnen content ook kan worden gereviewd. De auteur bepaalt daarin wie de reviewbevoegdheid krijgt, wat het mogelijk maakt om de kwaliteit van leermateriaal op een gestructureerde manier te borgen. Reviewopmerkingen kunnen daarna met of zonder AI worden verwerkt. Ik heb deze leermiddelengenerator gereviewd.  Let wel: sinds deze bespreking is deze generator bijgesteld.

Twee andere punten kwamen ook kort aan bod. Ten eerste de financiering: als scholen 2% van het onderwijsbudget beschikbaar stellen, zou het mogelijk zijn om alle leermaterialen gratis beschikbaar te stellen. Ten tweede de technische integratie: Digi-info kan worden gekoppeld aan alle gangbare leerbeheersystemen.

Een uitdaging die het Consortium benoemde, is het ontwikkelen van leermateriaal voor specifieke, kleinere opleidingen. Dat is pas haalbaar als er ook materiaal wordt ontwikkeld voor omvangrijkere opleidingen met een groter gebruikersaantal. De schaalgrootte bepaalt mede wat economisch en organisatorisch uitvoerbaar is. Je kunt de niet-rendabele ontwikkeling van leermaterialen van kleine, specifieke, opleidingen compenseren door ook materiaal voor grootschalige opleidingen te ontwikkelen.

Leven lang ontwikkelen: een uitdaging binnen de organisatie

Tijdens deze sessie nam VISTA College de deelnemers mee in de aanpak van Leven Lang Ontwikkelen (LLO) binnen de eigen organisatie, met aandacht voor zowel wat werkt als waar men tegenaan loopt. VISTA college werkt aan LLO langs acht lijnen, die gefinancierd worden binnen het transitieprogramma VISTA Future Fit als via de LLO-katalysator. Na ruim 2,5 jaar werden vier van die lijnen uitgelicht.

Een terugkerende uitdaging is dat VISTA college van oudsher sterk gericht is op initieel onderwijs voor jongeren. De systemen, processen en mindset zijn daarop afgestemd, terwijl LLO een andere benadering vraagt: vraaggericht, arbeidsmarktgedreven, snel en wendbaar. De urgentie voor LLO wordt bovendien lang niet altijd breed gevoeld binnen de organisatie. Gedragsverandering bij teams is noodzakelijk, maar ook hardnekkig. Tijdens de sessie werden vier van de acht lijnen toegelicht om successen en belemmeringen te delen.

Webshop

Een van de eerste knelpunten was dat bestaande processen niet passend bleken voor LLO. Als antwoord daarop richtte VISTA college een webshop in met aanbod voor innoveren, blended leren en online leren. De insteek was klantgericht: automatisch bestellen, direct betalen en direct starten. De webshop is gekoppeld aan Afas en Canvas. Knelpunten waren onder meer technische beperkingen in Afas, beperkte ontwikkelcapaciteit en het traditionele denken bij autonome teams. Maatwerk bleek moeilijk te realiseren met grote softwareaanbieders; inmiddels werkt VISTA college met kleinere aanbieders. Een les: stel het LLO-portfolio centraal vast, en reken op veel geduld.

LLO-rollen

Via een klankbordgroep die een afspiegeling was van de organisatie, ontstond het idee om te werken met drie LLO-rollen.

1. De LLO-verkenner -vaak een BPV-docent- fungeert als ogen en oren in de regio; VISTA college heeft er ongeveer zestig.
2. De LLO-regisseur coördineert vragen en ontwikkelt bouwstenen; elk cluster heeft minimaal één regisseur, in totaal acht.
3. De LLO-docent ontwikkelt en voert uit.

Alle rollen zijn geprofessionaliseerd: verkenners worden opgeleid via een driedaagse training, onder meer in het achterhalen van de vraag achter de vraag. Intervisie speelt een belangrijke rol, en er is een e-learningmodule ontwikkeld over de visie van VISTA op LLO. Knelpunten zijn het aantonen van de meerwaarde van de investering en het feit dat managers mensen niet altijd voldoende vrijstellen voor hun rol. Ook de afbakening van verantwoordelijkheden vroeg om verduidelijking. VISTA college telt inmiddels 300 LLO-producten en 2.500 deelnemers.

Alumni

Een alumnibeleid hoort volgens VISTA College bij een gedegen LLO-aanpak. Alumni zijn zowel een doelgroep voor het LLO-aanbod als een mogelijke bijdrage aan de ontwikkeling ervan. Er is een apart CRM voor ingericht en een toolkit voor teams om een eigen alumnibeleid te voeren, inclusief het organiseren van events. De praktijk is wisselend: teams investeren niet altijd zelf in de events, en een terugkerend event dat tegenvalt kan het draagvlak voor LLO ondermijnen. Bottom-up enthousiasmeren werkt, maar de inzet vanuit teams en docenten blijft cruciaal. Alumni-aanpak vraagt bovendien meer dan alleen events.

Marktbewerkingsplan

VISTA College startte met gemotiveerde pilotteams voor het ontwikkelen van marktontwikkelingsplannen, maar dat leidde tot een versnipperd geheel in plaats van een strategisch plan. Het analyseren van regionale economische en maatschappelijke structuren bleek een vak apart. Inmiddels maakt een centraal expertiseteam de analyses, terwijl onderwijsteams verantwoordelijk zijn voor de uitvoering. Een aandachtspunt is dat LLO te vaak als bijzaak wordt beschouwd. De overkoepelende boodschap: de organisatie heeft een ander DNA nodig — gericht op een vraaggericht, regionaal verankerd ecosysteem, niet alleen op initieel onderwijs.

Maak je onderwijs “AI-ready” door te KAK’N

In deze sessie werd het KAK’N-model gepresenteerd als aanpak om curricula en lessen bewust af te stemmen op de rol die AI daarbinnen krijgt. De aanleiding voor het model was dat een eerder instrument –de AI-waaier– niet toereikend bleek. De waaier is nuttig om bewustwording te creëren en de impact van AI zichtbaar te maken. Deze tool bevordert het gesprek over wanneer AI wel of niet zinvol in te zetten is. Maar dat is niet voldoende.

Een van de achterliggende observaties is dat studenten geneigd zijn hun werk zo snel mogelijk af te hebben. Daar passen weinig regels bij, en dat maakt een puur regelgebaseerde benadering van AI weinig effectief.

Wat het onderwijs nodig heeft, is meer nadruk op het leerproces zelf: welke stappen moet een student zetten, en op welke momenten is AI daarbinnen een hulpmiddel of juist een belemmering? Dat vraagt van docenten dat zij anders gaan nadenken over hun onderwijs; niet vanuit wat ze altijd al deden, maar vanuit wat studenten straks moeten kennen en kunnen.
Het KAK’N-model biedt daarvoor een structuur. De afkorting staat voor Keep, Adapt, Kill en New. Het uitgangspunt is dat docenten per onderdeel van hun onderwijs bewust kiezen wat ze onveranderd laten, wat ze aanpassen, wat ze schrappen en wat er nieuw bij moet komen, met het oog op de rol die AI speelt in de beroepspraktijk waarvoor studenten worden opgeleid.

Een bruikbaar startpunt daarvoor is een vacaturetekst van de toekomst. Door te verkennen wat een werkgever over enkele jaren vraagt, wordt duidelijk welke vaardigheden studenten nodig hebben die nu mogelijk nog niet of anders in het curriculum zitten. Vanuit die toekomstgerichte blik kunnen docententeams vervolgens nadenken over wat dit betekent voor het examen, welke processtappen daarvoor nodig zijn en welke werkvormen daarbij passen. Dat mondt uit in een concreet lesplan.

Tijdens de sessie gingen we in groepjes aan de slag met een vacatureopdracht, waarbij vervolgens gebruik werd gemaakt van een spelbord. Een van de voorbeelden die langskwam was verslaglegging van zorgvragen. Welke vaardigheden horen daarbij? En hoe verandert of versnelt AI taken als verslaglegging; denk aan voice-to-text of het automatisch invullen van velden in een elektronisch systeem? Die vragen sturen de keuzes die docenten maken met het KAK’N-model.
Een ander voorbeeld was het aanleren van begrippen. AI maakt het mogelijk om met studenten in gesprek te gaan over nuances,  bijvoorbeeld of iets subjectief of objectief is. Daarvoor is wel de juiste aanpak nodig: hoe formuleer je een goede prompt, en welke werkvorm sluit daar het beste bij aan? De kern van de benadering is dat docenten niet beginnen met de vraag hoe ze AI kunnen integreren, maar met de vraag wat studenten moeten leren en welk proces daarbij hoort. AI krijgt pas een plek als die keuzes bewust zijn gemaakt.

Tot slot

Dit was weer een boeiende editie van de jaarlijkse CvI-conferentie. Het programma bood meer sessies dan in één dag te volgen waren. Zo was er onder meer een sessie van SUMMA over het ontwerpen van een grof curriculum met behulp van een AI-tool, en meerdere sessies over leermiddelengeneratoren op basis van AI-technologie.

Opvallend was een moment waarop aan de zaal werd gevraagd wie geen generatieve AI-tools gebruikt. Weinig handen gingen omhoog. Dat is een contrast met enkele jaren geleden, toen dat nog duidelijk anders lag. Er is onmiskenbare dat AI-technologie bezig is aan een opmars binnen het mbo. Deze technologieën worden ingezet binnen het onderwijs zelf, maar ook binnen ondersteunende processen. Tijdens deze CvI-conferentie werden weliswaar kritische vragen gesteld, maar was toch vooral sprake van een optimistische nieuwsgierigheid. Omvangrijke mbo-instellingen hebben een heus programma en investeren fors. Maar ook minder omvangrijke mbo-instellingen zijn hiermee bezig. Er worden vooral nog pilots en experimenten uitgevoerd, leerervaringen opgedaan. Opvallend is ook de bereidheid om kennis te delen en om ervaringen op te halen, bijvoorbeeld tijdens evenementen zoals de CvI-conferentie. er is nog geen sprake van grootschalige uitrol van toepassingen. Copilot wordt dikwijls gebruikt omdat veel mbo-instellingen nog steeds een “Microsoft, tenzij”-beleid hebben en Microsoft Copilot heeft opgenomen binnende betaalde versie van Microsoft 365. Experimenten met andere applicaties zijn ook mogelijk. Onderwijsinstellingen stellen echter veelal niet de technologie centraal, maar de vraagstukken die wellicht aangepakt kunnen worden met AI-technologie. Opvallend is ook de betrokkenheid van bestuur en management hierbij: die betrokkenheid is erg divers, zo bleek tijdens deze CvI-conferentie.

De volgende editie van de CvI-conferentie wordt trouwens op 7 en 8 april 2027 gehouden. Dit keer in Egmond aan Zee. Deze staat in mijn agenda.

 

Lees het hele artikel