Binnen het afstudeerprogramma geef ik extra AI-lessen aan een vijftal studenten, en ik wil graag de eerste (zeer positieve) resultaten met jullie delen.

Eerste sessie: de kracht van AI inzetten

In de eerste sessie, die twee weken geleden plaatsvond, zijn we ingegaan op prompting en hoe je AI slim kunt inzetten. Samen hebben we een goede prompt geschreven om hoofdstuk 1 van hun onderzoek te schrijven met AI. We focussen in deze eerste weken op het onderzoek, later komen ook andere afstudeerprojecten aan bod. De opdracht was om H1 binnen een week in te leveren bij hun docent.

Tweede sessie: enthousiasme en resultaten

Afgelopen maandag hadden we de tweede sessie en er was veel enthousiasme. Vier van de vijf studenten hadden H1 al ingeleverd. Ze waren zeer te spreken over hun nieuwe werkwijze. De voordelen waren duidelijk:

• Het ging sneller.

• De kwaliteit was hoog.

• Ze hadden nog steeds het gevoel dat zij het onderzoek deden.

• Ze leerden veel over het gebruik van AI.

Uitdagingen en oplossingen

Er waren ook nadelen en uitdagingen:

1. Fictieve bronnen: Generatieve AI komt soms nog met fictieve bronnen, wat we uitgebreid hebben besproken. De studenten kwamen met allerlei oplossingen. Een daarvan vond ik bijzonder inventief: een student ontdekte dat een door ChatGPT genoemde bron van het CBS niet bestond toen hij die bron zocht op Google. Maar een van de eerste hits van Google was wel een vergelijkbare echte bron van het CBS, die perfect paste in de aanleiding. Eigenlijk had ChatGPT een soort voorspelling gedaan dat CBS zo’n type bron zou hebben.

2. Beperkingen van gratis AI-tools: Twee studenten werkten met de gratis versie van ChatGPT en liepen daardoor tegen limieten aan. Ze losten dit creatief op door te switchen tussen gratis accounts op ChatGPT en Claude, en als dat niet genoeg was, gebruikten ze een ander e-mailadres.

AI binnen stageorganisaties

Daarnaast hebben we besproken hoe AI gebruikt wordt binnen hun stageorganisaties. De studenten gaven aan dat er nog weinig AI wordt ingezet. Een student vertelde dat er werd gelachen toen ze voorstelde om een vraag aan ChatGPT te stellen over iets waar ze het over hadden binnen een meeting. Dit herkende ik uit mijn eigen ervaringen toen ik net begon. Veel mensen hebben geen idee hoe handig het is om AI vaak te betrekken bij het proces. Of zoals Mollick zegt: ‘nodig AI uit aan tafel’.

Wat viel er op?

1. Enthousiasme bij studenten: Ze hadden H1 al ingeleverd, wat normaal meerdere weken zou duren. Zowel het werkveld als de docenten waren verbaasd. Medestudenten keken met jaloezie naar deze studenten. De studenten zelf merkten dat ze veel energie voelden met deze werkwijze. Dit is een enorm verschil met de normale werkwijze, waar studenten vaak gedemotiveerd zijn bij het doen van onderzoek. 

2. Minder ‘inwerkperiode’ nodig dan verwacht: Ik dacht dat er meer tijd nodig zou zijn voordat de studenten echt voordeel uit AI konden halen. Bij de eerste sessie heb ik ook gehamerd op het feit dat ze niet met een paar prompts een perfecte output moeten verwachten. Ik merk dat het soms best wat tijd en moeite kan kosten om goed om te kunnen gaan met AI. Deze studenten pakten dit opvallend snel op. 

3. De impact: De positieve resultaten verrassen me niet. Zelf heb ik ooit een gehele HBO-scriptie in vijf uur geschreven met AI. Hoewel de studenten minder ervaring hebben met AI en met onderzoek doen, is het mooi om te zien hoe snel ze de nieuwe werkwijze oppakken.

Hoeveel impact heeft dit?

De eerste ervaringen zijn zo positief dat je je gaat afvragen waar dit heen gaat. Zijn deze studenten straks na een half jaar al klaar? Hebben zij meer impact op hun stageorganisatie? Zijn zij straks beter voorbereid op het werkveld dan reguliere studenten?

Een collega zei hierover: ‘Het werkveld zit echt te wachten op dat soort studenten.’ Deze quote geeft volgens mij goed weer wat er mis is met het huidige onderwijs. Deze pilot doen zowel ik als de studenten op vrijwillige basis. Maar als dit hen zo goed voorbereidt op de behoeften van het werkveld, waarom loopt het reguliere onderwijs dan achter en bevat het niet zulke initiatieven? 

Wat is het vervolg?

Voor de volgende keer hebben de studenten de opdracht om H2 (theoretisch kader) in te leveren en een uitgebreide prompt te maken voor H3 (methode). Ook gaan ze onderzoeken hoe AI binnen hun stageorganisatie ingezet kan worden. Na de herfstvakantie komen we weer bij elkaar, en ik heb er nu al zin in!

Context

Dit experiment is een onderdeel van de AI-sandbox die we (Marcel Mutsaarts en ik) binnen onze academie hebben opgezet. We willen samen met studenten onderzoeken hoe AI kan bijdragen aan meer leerrendement. Voor meer informatie over deze sandbox, zie het bericht van gisteren: https://www.linkedin.com/posts/marcelmutsaarts_artificialintelligence-aisandbox-onderwijs-activity-7249999640056451072-4AXE?utm_source=share&utm_medium=member_desktop.

P.S. Wil je meer weten over de impact van AI in het onderwijs? Bezoek dan aivoordocenten.com, het platform dat Marcel en ik hebben opgezet om docenten te helpen bij het verantwoord implementeren van AI in hun lespraktijk. Je vindt er artikelen, GPTs voor docenten, best practices en nog veel meer.