Meer diepgang en reflectie dankzij generatieve AI-toepassingen?
GenAI-toepassingen worden vaak ingezet om sneller te werken. Sam Illingworth stelt echter in Use GenAI to slow down and reflect more deeply dat deze technologieën juist kunnen helpen om het tempo te verlagen en meer ruimte te maken voor aandachtige reflectie. Door ‘AI’ te gebruiken voor het verkennen van aannames, tegenvragen en open onderzoeksvragen ontstaat volgens hem een leerproces waarin verdiepen belangrijker wordt dan versnellen.
Persoonlijk gebruik ik tools als ChatGPT niet alleen om werk beter te doen, om ander werk te doen (bijvoorbeeld dankzij vibe coding), en om werkzaamheden sneller uit te voeren. Zodat ik meer tijd overhoud, bijvoorbeeld om over zaken na te denken. Illingworth laat zien dat je GenAI zelf ook kunt gebruiken om het tempo te verlagen, en focust zich daarbij op leren, opleiden en onderwijs. Hij stelt dat de nadruk op versnelling, bijvoorbeeld door nakijkwerk te automatiseren of teksten samen te vatten, past bij een sector waar lerenden en docenten al onder hoge werkdruk staan. Volgens de auteur kan deze focus echter het risico vergroten dat onderwijs zich te veel richt op productie en te weinig op het proces van onderzoek, vragen stellen en betekenisvolle interactie.
Sam Illingworth verkent daarom een alternatief perspectief: GenAI inzetten om juist meer ruimte te creëren voor reflectie, verdieping en het versterken van de relatie tussen onderwijs en onderzoek. De auteur schrijft dat ‘langzamer werken’ niet betekent dat processen inefficiënt worden, maar dat tijd bewust wordt gebruikt voor aandachtige dialoog en kritische analyse. ‘GenAI’ kan volgens hem helpen om verborgen aannames bloot te leggen, tegenargumenten te formuleren en lerenden uit te nodigen om onderzoeksvragen te ontwikkelen.
Hij licht in deze bijdrage toe dat de koppeling tussen onderwijs en onderzoek vaak abstract blijft, terwijl deze verbinding zichtbaar kan worden wanneer lerenden actief deelnemen aan denk- en reflectieprocessen die kenmerkend zijn voor ‘academisch werk’. GenAI kan hierbij een rol spelen, bijvoorbeeld door alternatieve perspectieven op wetenschappelijke concepten te genereren of door kritische vragen te formuleren die een lerende uitnodigen tot verdere analyse. Illingworth illustreert dit met voorbeelden uit de praktijk. In groepsgesprekken kunnen door GenAI gegenereerde tegenvragen bijvoorbeeld dienen als startpunt voor verdieping. Bij het begeleiden van beginnende onderzoekers kan GenAI worden gebruikt om stil te staan bij blinde vlekken in een tekst, waardoor het schrijven meer een proces van bewust kiezen dan van efficiënt produceren wordt.
Een belangrijk deel van deze bijdrage bestaat uit drie concrete ‘prompts’ die docenten kunnen inzetten. De eerste prompt is de ‘second look’. Hierbij voert de docent een eigen tekst, zoals een opzet voor een les, in bij een AI-tool met de vraag om subtiele aannames of vooroordelen te identificeren die mogelijk over het hoofd zijn gezien. Dit proces dwingt de docent volgens de auteur, om stil te staan bij de eigen ‘stem’ en keuzes, en voorkomt blindheid voor eigen blinde vlekken.
De tweede prompt is de ‘tegenvraag’. Deze opdracht nodigt de lerende uit in de rol van mede-onderzoeker. In plaats van een snelle samenvatting van een concept, vraagt de docent aan de AI-toepassing welke kritische tegenvragen een bedachtzame lerende zou kunnen stellen over de behandelde stof. Deze gegenereerde vragen vormen vervolgens het startpunt voor discussie met lerenden. Dit vertraagt het tempo van het onderwijs om ruimte te maken voor diepgang, in plaats van het snel doorlopen van -bijvoorbeeld- dia’s.
De derde prompt betreft de ‘trage samenvatting’. Hierbij vraagt de docent de AI-tool om een artikel samen te vatten, maar dit direct te kaderen als een open onderzoeksvraag die de lerende verder kan verkennen. Deze aanpak helpt de lerende volgens Illingworth om onderzoek niet te zien als een afgerond eindproduct, maar als een voortdurende conversatie waaraan zij zelf kunnen deelnemen.
Sam Illingworth benadrukt aan het eind van zijn artikel dat deze manier van werken geen grote hoeveelheid tijd vraagt, maar wel een andere houding. Hij spreekt van “building a culture of slowness“. Een trage, reflectieve inzet van AI is volgens hem niet alleen in het onderwijs waardevol, maar helpt ook om onderzoek en praktijk beter te verbinden. Door klein te beginnen en aandacht boven snelheid te stellen, ontstaat ruimte voor kritisch en gezamenlijk leren. Dit ondersteunt aandacht, nieuwsgierigheid, reflectie en verdiepend onderwijs.
Mijn opmerkingen
Ik vind dit een mooie, tegendraadse, benadering. Je kunt toepassingen zoals Google Gemini dus niet alleen gebruiken om tijd ‘vrij te spelen’, maar ook expliciet voor reflectie en meer verdieping. Dit vraagt m.i. wel om het benadrukken bij lerenden van het belang van aandacht, nieuwsgierigheid, reflectie en verdieping, onder meer door het goede voorbeeld te geven. Bij de prompts zul je dan volgens mij extra aandacht besteden aan het beschrijven van een context die juist verdieping en reflectie stimuleert. Ik moet daar zelf ook maar eens wat meer mee aan de slag!
Mijn bronnen over (generatieve) artificiële intelligentie
Deze pagina bevat al mijn bijdragen over (generatieve) artificiële intelligentie, zoals ChatGPT.