Aanleiding
Generatieve AI heeft in korte tijd een grote impact gekregen op de samenleving en daarmee ook op het hoger onderwijs. Opleidingen werken aan richtlijnen en kaders terwijl student intussen breed experimenteren met AI-tools voor allerhande onderwijstaken. Docenten zoeken naar manieren om studenten op een goede manier voor te bereiden op een arbeidsmarkt, die ook sterk in verandering is. Onduidelijk is hoe het gebruik van AI-tools het werk op korte en lange termijn gaat veranderen en wat dit betekent voor de vaardigheden die studenten hiervoor in het onderwijs dienen te verwerven. In het SoTL-project Slimmer leren met AI wilden we vanuit deze drie perspectieven meer inzicht krijgen in de wijze waarop docenten het leren van studenten kunnen versterken
Opzet en aanpak
Belangrijkste vraag voor dit exploratieve onderzoek was: Hoe gaan werkveld, docenten en studenten om met GenAI en welke lessen voor het ontwerpen en uitvoeren van onderwijs met GenAI kunnen we daaruit trekken?
Om inzicht te krijgen hoe het werkveld kijkt naar generatieve AI in relatie tot vaardigheden, kennis en taakopvatting van medewerkers, zijn 9 semigestructureerde interviews gehouden met bedrijven uit het netwerk van de opleiding.
Vervolgens hebben vier docenten van vier opleidingen binnen het commerciële domein binnen een bestaand vak AI toegevoegd aan hun onderwijsontwerp. Met behulp van de CIMO methode hebben ze vooraf relevante contextelementen in kaart gebracht, hun verwachting uitgesproken over de inzet van AI in het onderwijs, mogelijke werkzame mechanismen benoemd en de beoogde opbrengst geformuleerd. Aan het eind van de module vond een focusgroep plaats waarin ze aan de hand van een aantal vragen vertelden wat hen opviel.
Deelnemende studenten aan deze vier vakken is via een vragenlijst gevraagd in een pretest welke AI-tools ze gebruiken, hoe vaak en op welke manier ze deze tools inzetten en wat hun ervaringen waren. Na afloop van de onderwijsmodule is dezelfde vragenlijst opnieuw afgenomen (posttest). Per groep is aan twee studenten gevraagd wekelijks een dagboek bij te houden. Met deze studenten is na afloop van de onderwijsmodule een focusgroep gehouden.
De grootste uitdaging was de respons van studenten op zowel pre- als posttest. De aanwezigheid tijdens de lessen was namelijk sterk wisselend. Dit hebben we ondervangen door meer nadruk te leggen op de verzamelde kwalitatieve gegevens, via de focusgroepen.
Evaluatie en resultaten
Een van de belangrijkste opbrengsten van dit project was het inzicht dat studenten AI vooral product- en resultaatgericht inzetten en veel minder procesgericht of gericht op het verbeteren van het eigen leerproces. Ook al zien studenten veel voordelen in het gebruik van AI, ze erkennen ook dat het hun creativiteit en kritisch denkvermogen mogelijk ondermijnt. Ze geven aan de begeleiding van docenten nodig te hebben om de goede vragen aan AI-tools te kunnen stellen en de output kritisch te kunnen evalueren.
Docenten zijn zich ervan bewust dat hun rol verandert door de inzet van deze technologie. Naast inhoudelijk vakspecialisme komt de aandacht meer te liggen op het begeleiden van het leerproces en het coachen in een goed gebruik van AI. Dit sluit aan bij de behoefte van het werkveld, dat van toekomstige medewerkers vraagt dat ze AI tools verantwoord kunnen gebruiken en goed op de hoogte zijn van de technologische mogelijkheden.
Het project is geëvalueerd in een bijeenkomst met het projectteam waarin de belangrijkste resultaten en de gekozen aanpak de revue zijn gepasseerd.
Ik heb gekozen voor een exploratief kwalitatief onderzoek. Niet eerder heb ik deze vorm van onderzoek gedaan en ik vond het uitdagend om onderzoeksdesign op te zetten waarbij we data van docenten en studenten en het werkveld verzamelden, analyseerden en daarin patronen probeerden te achterhalen. Door samen te werken met een senior onderzoeker van het lectoraat Digitale Transformatie had ik een sparring partner die me hielp om het overzicht te houden in de verschillende fasen van het onderzoek. Dit zou ik elke docent aanraden.
Referenties
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101.
Last, B., & Sprakel, T. (2024). Chatten met Napoleon: Werken met generatieve AI in het onderwijs (2e ed.). Boom.
Molenaar, I. (2024). Mens-AI-samenwerking in het onderwijs: De hybride toekomst [Inaugurele rede]. Radboud Universiteit. https://hdl.handle.net/2066/310574
