AI en leren, opleiden en onderwijs: tijd voor een volgende stap
De ontwikkelingen op het gebied van AI volgen elkaar in hoog tempo op. Na een periode van experimenteren is het nu tijd voor een volgende stap: het ontwikkelen van een doordachte strategie waarin AI structureel wordt ingebed.
Ik houd me sinds eind 1995 intensief bezig met digitalisering en leren, opleiden en onderwijs. Sinds eind 2022 domineert (generatieve) AI dit vakgebied. De kracht en mogelijkheden van deze technologieën nemen sterk toe, in een omvang en tempo dat ik in al die jaren niet eerder heb meegemaakt.
Dat blijkt onder meer uit de updates van technologische ontwikkelingen waarover ik me wekelijks verwonder. Lees anders Ethan Mollick’s recente bijdrage over de ontwikkeling van ChatGPT’s o3-model en Google Gemini 2.5 of Marco Derksen’s reflectie op de betekenis van het slagen van GPT 4.5 voor de klassieke Turingtest.
Veel onderwijsinstellingen en L&D-afdelingen hebben de afgelopen jaren geëxperimenteerd met (generatieve) AI-toepassingen. Ik pleit ook regelmatig voor experimenten met nieuwe technologieën of met nieuwe toepassingen. Deze experimenten hebben zinvolle inzichten opgeleverd, maar een coherente strategie ontbreekt vaak nog. Een effectieve AI-strategie verbindt deze technologieën met visie op leren, opleiden en onderwijs en organisatiedoelen. Het gaat er daarbij overigens niet alleen om hoe AI-technologie de huidige visie kan ondersteunen, maar ook om hoe ‘AI’ nieuwe mogelijkheden creëert die mogelijk om bijstelling van deze visie vragen.
Een gedegen strategie voorkomt dat AI ‘je overkomt’. In plaats daarvan houd je zelf meer regie over de ontwikkelingen. Dit vraagt om koppeling met bestaande processen zoals de (door)ontwikkeling van de digitale leeromgeving, onderwijsinnovatie en strategisch beleid.
Drie invalshoeken zijn hierbij m.i. relevant:
1. Impact op sectoren en curricula
AI-technologie beïnvloedt diverse sectoren zoals zorg, retail en bouw fundamenteel. Dit heeft directe gevolgen voor curricula. Een zorgmedewerker moet straks bijvoorbeeld kunnen werken met AI-gestuurde diagnostiek, een retailmedewerker met gepersonaliseerde klantsystemen. Onderwijsinstellingen en L&D-afdelingen moeten deze ontwikkelingen vertalen naar leeruitkomsten en educatieve strategieën.
2. Invloed op leren en doceren
AI verandert het leren en doceren. Adaptieve AI-gestuurde leersystemen bieden gepersonaliseerde leerpaden, AI-assistenten ondersteunen bij feedback en fungeren als ‘peers’. Dit vraagt om herijking van didactische aanpakken en manieren van beoordelen, en leidt tot andere werkzaamheden en bekwaamheden van docenten en opleiders. Het perspectief van zowel lerenden als docenten/opleiders staat hierbij centraal.
3. Ondersteunende processen
Ook ondersteunende processen zoals werving, marketing en beleidsontwikkeling veranderen door ‘AI’. Denk aan AI-gedreven analyses voor studiesucces of geautomatiseerde processen voor informatievoorziening. Deze mogelijkheden vragen om strategische keuzes en implementatieplannen, die uiteraard ook worden ontwikkeld met behulp van (generatieve) AI-toepassingen.
Een succesvolle strategie vraagt om een forse investering in professionalisering en ondersteuning. Het gaat daarbij niet langer alleen om AI-geletterdheid, maar om AI-vloeiendheid van alle betrokkenen. Dit betekent ook dat niet alleen docenten en lerenden, maar ook bestuurders en ondersteunend personeel AI structureel kunnen toepassen in hun dagelijkse werk. Het is onvoldoende als je (generatieve) AI soms toepast en vooral over praat. Je leert kansen en risico’s pas echt kennen door ermee te werken.
Een effectieve AI-strategie besteedt eveneens aandacht aan:
- Ethiek en verantwoord gebruik. Ontwikkel een ethische code en richtlijnen voor gebruik die richting geven aan de aanschaf en het gebruik van AI-toepassingen.
- Data, privacy en veiligheid. Hanteer waarborgen en formuleer duidelijke richtlijnen voor dataverwerking en -bescherming.
- Technologie en infrastructuur. Bepaal welke systemen en integraties nodig zijn binnen de bestaande IT-architectuur. Welke algemene AI-toepassingen heb je nodig? In hoeverre worden bestaande leertechnologieën zoals leermanagementsystemen meer AI-gestuurd? Welke specifieke educatieve AI-toepassingen heb je nodig en hoe kun je die integreren met bestaande leertechnologieën? Wat voor gevolgen heeft dit voor de DLO-roadmap?
- Juridische aspecten. Zorg voor compliance met regelgeving en duidelijkheid over intellectueel eigendom.
- Eigenaarschap. Waar beleg je het eigenaarschap van deze applicaties?
- Ontwikkelingen. Hoe blijf je up to date als het gaat om ontwikkelingen op dit terrein, en welke rol kan AI hierbij vervullen?
De ontwikkeling van een AI-strategie vraagt om breed draagvlak. Een adviesraad met vertegenwoordigers van verschillende belanghebbenden kan helpen bij het verkennen van mogelijkheden en uitdagingen. Deze gezamenlijke aanpak vergroot betrokkenheid en zorgt voor evenwichtige besluitvorming.
Daar komt bij dat de bestaande manier van beleidsontwikkeling herzien moet worden. Dit traditioneel nogal lineair verlopend proces van beleidsvoorbereiding, beleidsformulering, besluitvorming, implementatie en evaluatie is te reactief en tijdrovend. Het gaat erom dat je sneller, proactiever, gebruikmakend van data en data analyses, en vooral continu cyclisch en iteratief te werk gaat.
De tijd van vrijblijvend experimenteren ligt achter ons. De structurele inbedding van AI vraagt om een doordachte strategie die deze groep technologieën verbindt met visie, forse investeringen in professionalisering en aandacht voor onder meer ethische en juridische randvoorwaarden.
Zie ook:
Mijn bronnen over (generatieve) artificiële intelligentie
Deze pagina bevat al mijn bijdragen over (generatieve) artificiële intelligentie, zoals ChatGPT.