Het artikel van Ifenthaler et al. (2024) onderzoekt de mondiale trends, kansen en risico’s van kunstmatige intelligentie (AI) in het onderwijs en formuleert aanbevelingen voor beleidsmakers, onderzoekers en onderwijsprofessionals. Via een Delphi-studie met 33 internationale experts uit onderzoek, industrie en beleid werden de belangrijkste trends, impacten en uitdagingen van AI in het onderwijs geïdentificeerd.
Belangrijkste bevindingen
De drie meest invloedrijke trends én uitdagingen zijn:
- Privacy en ethisch gebruik van AI en big data – Bescherming van persoonsgegevens, eigendom en gebruik van data vormt de kern van het vertrouwen in AI-toepassingen. Studenten en docenten blijven terughoudend met het delen van persoonlijke informatie, wat transparantie en stakeholderbetrokkenheid essentieel maakt.
- Betrouwbare algoritmen – De noodzaak van transparantie, reproduceerbaarheid en het tegengaan van algorithmic bias wordt benadrukt. Vooroordelen in datasets of in de ontwerpfase van AI-systemen kunnen leiden tot oneerlijke of foutieve uitkomsten.
- Gelijkheid en rechtvaardigheid – AI moet ontworpen en ingezet worden volgens ethische, juridische en maatschappelijke principes, met aandacht voor uitlegbaarheid en verantwoordelijkheid.
Opkomende thema’s
De studie signaleert drie nieuwe realiteiten in het AI-onderwijs:
- Nieuwe rollen van belanghebbenden: leraren, studenten, beleidsmakers en technische experts moeten samenwerken in de omgang met AI, wat leidt tot functies zoals een Digital Ethics Officer.
- Mens-AI-alliantie: AI wordt niet langer enkel gezien als automatiseringstool, maar als aanvulling op menselijke intelligentie. Samenwerking tussen mens en machine kan leren personaliseren en administratieve taken verminderen, mits goed ontworpen.
Preventief beleid vóór implementatie: beleidsvorming moet anticiperen op risico’s en maatschappelijke effecten van AI, in plaats van reactief te reguleren.
Aanbevelingen voor de toekomst
De auteurs formuleren concrete strategieën per stakeholdergroep:- Voor beleidsmakers: ontwikkel beleid rond data- en AI-geletterdheid, ethische kaders en ondersteuning van leraren om de-professionalisering te voorkomen.
- Voor onderzoekers: versterk empirisch bewijs via casestudies en open wetenschap; bestudeer de contextuele en ethische effecten van AI-systemen.
- Voor onderwijspraktijk: implementeer AI op basis van bewijs en ethische richtlijnen; stimuleer samenwerking tussen mens en AI in lesontwerp en evaluatie.
Conclusie
AI heeft het potentieel om leren te personaliseren, efficiëntie te verhogen en inclusiviteit te bevorderen. Tegelijkertijd brengt het ethische, juridische en sociale uitdagingen met zich mee, waaronder privacy, bias en ongelijkheid. De toekomst van AI in het onderwijs vereist daarom een balans tussen technologische innovatie en menselijke waarden, waarbij samenwerking, transparantie en verantwoordelijkheid centraal staan. AI zal het onderwijs fundamenteel hervormen, maar duurzame en rechtvaardige implementatie is alleen mogelijk door een mensgerichte en ethisch verantwoorde benadering, gedragen door beleid, onderzoek en praktijk samen.
Dit is een door AI gegenereerde samenvatting van het artikel 'Artificial Intelligence in Education: Implications for Policymakers, Researchers, and Practitioners' geschreven door Ifenthaler et al. (2024). Lees hier het hele artikel.