Felienne Hermans begon als tiener met programmeren. Dat deed ze niet alleen voor zichzelf; ze maakte programma’s voor vrienden, haar moeder en de computerclub van haar middelbare school. Mensen blij maken met een oplossing, omgaan met feedback, het programma beter maken: juist het menselijke aspect motiveerde Hermans tijdens haar eerste stappen in de wereld van programmeren.
‘Toen ik twintig jaar geleden naar de universiteit ging om Informatica te studeren, werd er al werk nagekeken door computers. Als student sta je daar niet zo bij stil, maar toen ik docent werd ging ik steeds meer nadenken over de voor- en nadelen’, vertelt Hermans. ‘Zo’n programma kan bijvoorbeeld een heel antwoord fout rekenen door een verkeerd geplaatste punt. Een docent zou in zo’n geval het denkproces van de student kunnen volgen en mogelijk een antwoord half goed rekenen.’
Algoritmes inzetten bij nakijken kan dus nadelig zijn voor zowel docent als student, betoogt Hermans. De docenten verliezen een inkijkje in het leerproces van de student. En de student verliest het idee dat programmeren een menselijk proces is, een maakproces voor en door mensen. Juist hetgeen wat Hermans zo motiveerde als tiener.
AI in het onderwijs
Toen Hermans ging studeren was het nakijken door computers misschien alleen nog bij enkele studies als Informatica doorgedrongen, maar inmiddels ziet ze het gebruik van digitale hulpmiddelen ook in andere vakgebieden terugkomen. En niet alleen het nakijkwerk; met de opkomst van kunstmatige intelligentie zijn algoritmes en automatisering in het onderwijs het gesprek van de dag. Steeds vaker hoort Hermans, inmiddels hoogleraar aan de Vrije Universiteit Amsterdam, de vraag: hoe kunnen we met AI omgaan in het onderwijs?
Een tikkeltje ironisch vertelt ze. ‘Ik roep al jaren dat iedereen moet leren programmeren en zou moeten begrijpen hoe algoritmes werken. Men vond dat steeds niet zo nodig. Maar sinds ChatGPT roept iedereen opeens dat studenten moeten weten wat algoritmes zijn, zodat ze AI kunnen gebruiken!’ Maar dat bedoelde Hermans juist niet met haar uitspraak. ‘Ik wil dat mensen de techniek leren kennen, zodat ze zelf dingen leren maken. Niet dat iedereen zomaar ChatGPT gebruikt zonder te kunnen inschatten of de informatie die eruit komt wel klopt.’
Taskforce
Daarom is Hermans blij dat ze onderdeel is van VU-UvA taskforce AI in onderwijs, waarbinnen wetenschappers nadenken over hoe om te gaan met technologische ontwikkelingen in het onderwijs. ‘Als AI als mogelijkheid op tafel komt is het eerste wat je jezelf moet afvragen of dat echt gewenst is. Neem het gebruik van AI niet voetstoots aan, maar breng eerst de voor- en nadelen in kaart.’
Hermans benadrukt het belang van het menselijke aspect in onderwijs, met name binnen de relatie tussen docent en student. ‘Als je een essay schrijft doe je dat voor degene die het gaat lezen, in dit geval je docent. Soms steek je in de werkgroep toch maar je hand op om een vraag te stellen omdat niemand het doet, want anders vind je het zielig voor de docent. Maar ondanks dat je iets schrijft of vraagt ten behoeve van de docent, leer je er toch van. Die menselijke acties zorgen ervoor dat je met de stof omgaat. Iedereen kent wel die ene docent uit zijn of haar verleden waardoor je meer interesse kreeg in een bepaald vakgebied, of voor wie je net wat harder ging werken.’ Daarom waarschuwt Hermans voor het introduceren van AI om het werk van docenten over te nemen. ‘Want daarmee verdwijnt een deel van die waardevolle menselijke interactie tussen docent en student.’
Deskilling
In een artikel van Hermans’ hand dat binnenkort wordt gepubliceerd, verbindt ze de huidige ontwikkelingen aan de theorie van deskilling van Harry Braverman. Deze theorie gaat over hoe de opkomst van technologie ervoor zorgt dat bepaalde vaardigheden verloren raken. Dat idee ontstond in de Industriële Revolutie. Waar vroeger de schoenmaker een hele schoen maakte, werden veel arbeiders met de opkomst van de lopende band door machines vervangen. De arbeiders die overbleven droegen nog slechts de verantwoordelijkheid voor een klein deel van het productieproces. Op die manier is veel kennis en kunde verloren gegaan.
Dat is een probleem waar we nu mogelijk weer tegenaan lopen, vertelt Hermans. ‘Als we een presentatie voorbereiden of een essay schrijven nemen we allerlei kennis tot ons uit verschillende bronnen. Die kennis gebruiken we ook voor inspiratie en kan bovendien leiden tot nieuwe ideeën in een later stadium. Maar als we presentaties en essays uitbesteden aan algoritmes, zijn we onszelf dan niet aan het deskillen?’
Studenten zeggen regelmatig dat ze willen leren omgaan met AI. ‘Maar hoe ziet dat eruit?’ vraagt Hermans zich af. ‘Neem ChatGPT, daar sluipen toch altijd foutjes in. Hoe leer je daarmee omgaan? De beste manier die ik als docent kan bedenken is dat ik je eerst zoveel mogelijk feitenkennis leer, zodat je beschermd bent tegen de onzin die computers je misschien voorschotelen. Als je de feiten paraat hebt kan je fouten namelijk zelf herkennen en oppikken.’
