AI maakt deel uit van ons dagelijks leven en transformeert industrieën snel. Het heeft de manier waarop we werken, de manier waarop we communiceren en zelfs de manier waarop we leren veranderd.

Met de groeiende invloed van AI in ons leven en de verwachte groei ervan in de toekomst, is het essentieel om onze studenten voor te bereiden op een AI-gestuurde wereld. AI-geletterdheid is steeds meer nodig om ons te helpen onze K-12-studenten voor te bereiden op de toekomst, waardoor ze de vaardigheden kunnen ontwikkelen die ze nodig hebben om voorbereid te zijn op deelname aan en aanpassing aan een AI-gestuurde wereld.

Daartoe bieden STEM-lessen of -activiteiten (Science, Technology, Engineering and Mathematics) de mogelijkheid om AI-leren op een zinvolle manier te integreren. Docenten en opvoeders kunnen de Vijf Grote Ideeën van AI - Perceptie, Representatie en Redeneren, Leren, Natuurlijke Interactie en Sociale Impact - gebruiken als basis om studenten te helpen enkele van de kernconcepten van AI te begrijpen.

Perceptie: het vermogen van AI om zijn omgeving waar te nemen.

Machines die AI gebruiken, kunnen verschillende soorten informatie waarnemen en interpreteren, zoals afbeeldingen, spraak en omgevingspatronen. Dit vermogen wordt mogelijk gemaakt door verschillende sensoren of invoerapparaten. Deze apparaten verzamelen gegevens uit de omgeving van de machine en zetten deze om in een digitale vorm. Door deze transformatie kunnen de gegevens worden geïnterpreteerd, zodat de machine acties kan uitvoeren of informatie kan extraheren op basis van de ontvangen gegevens.

Om leerlingen te helpen beter te begrijpen hoe AI-perceptie werkt, kunnen leraren in de klas sensoren en een computer in zakformaat gebruiken, net als micro:bit. Dit stelt leraren in staat om te onderzoeken hoe een computer of een robot zich voelt en begrijpt wat er in de buurt is en die informatie later kunnen gebruiken om er een reactie op te hebben.

Docenten kunnen ook van de gelegenheid gebruik maken om samen met de leerlingen te onderzoeken hoe veelzijdig dit soort perceptie is. In hoeverre bootst het de waarneming van de mens na.

Representatie en redenering: het vermogen van de AI om de informatie te verwerken en te gebruiken om beslissingen te nemen of problemen op te lossen.

Representatie is het vermogen van AI om informatie te coderen, zodat computers of machines deze kunnen begrijpen en gebruiken. Er zijn verschillende soorten vertegenwoordiging, afhankelijk van de ontvangen informatie en de problemen die moeten worden opgelost. Het kiezen van de beste weergave is het belangrijkste aspect van het ontwerpen van een succesvol computersysteem.

Redeneren is het proces van het trekken van conclusies en het nemen van beslissingen op basis van de informatie die door de computer of machine is verzameld. Dit proces wordt gedaan met behulp van algoritmen en is slechts zo effectief als de kwaliteit van de verzamelde gegevens en de gemaakte algoritmen.

In de klas kan de docent leerlingen laten zien hoe Representatie & Redeneren werkt door gebruik te maken van een online game, zoals een spraakassistent die muziek selecteert op basis van voorkeuren, waarbij de AI de muziek selecteert op basis van jouw voorkeuren. Docenten kunnen Scratch ook gebruiken om een spel te maken dat studenten helpt dit grote idee beter te begrijpen.

Bovendien kan het gebruik van beslissingsbomen en het onderzoeken van de manieren waarop de machine een reactie moet krijgen op basis van de verzamelde gegevens en de informatie die is gecodeerd, studenten ook helpen begrijpen hoe de machine de verzamelde informatie verwerkt.

Leren: het vermogen van de AI om zichzelf te verbeteren door de gegevens die het verzamelt

Machine learning verwijst naar de manier waarop computers zichzelf kunnen verbeteren met behulp van de gegevens die ze verzamelen, vertegenwoordigen en redeneren, zonder dat ze hoeven te worden geprogrammeerd.

Om te leren proberen machines patronen in de gegevens te vinden die ze later kunnen gebruiken om voorspellingen of beslissingen te nemen. Naarmate de machine voortdurend wordt bijgewerkt, verbeteren de effectiviteit en nauwkeurigheid.

Voor de klas kan de leraar "Snel, teken!" laten zien. Dit is een online krabbelspel waarbij de AI probeert te raden wat je tekent. De effectiviteit van AI is het resultaat van het leerproces na miljoenen toepassingen.

Natuurlijke interactie: het vermogen van de AI om te communiceren met de omgeving

Een van de redenen waarom AI zo belangrijk is, is dat het de mogelijkheid heeft om de interactie met computers of machines natuurlijker te maken. Een voorbeeld hiervan zijn stemassistenten zoals Siri of Alexa, die de interactie met technologie meer menselijk dan machinaal doen lijken.

Ondanks alle ontwikkelingen op dit gebied zijn machines nog ver verwijderd van het kunnen repliceren van menselijke interactie, omdat het functies bevat zoals gezichtsuitdrukkingen, emoties, sarcasme en toon die moeilijker te repliceren zijn voor machines.

In de klas kan een leraar leerlingen vragen om met een stemassistent (Siri, Alexa, Google Assistant) te praten en hen eenvoudige dingen te vragen zoals "Hoe is het weer vandaag?" of "Vertel me een grap" en nadenken over hoe de AI de vraag begrijpt en reageert op hun spraakverzoek.

Een ander voorbeeld dat ook door de leraren kan worden onderzocht en dat kan aantonen dat AI nog steeds enkele beperkingen heeft, is Copilot. Deze Microsoft-assistent kan verschillende talen spreken, maar vertoont niet in alle talen dezelfde effectiviteit. Er wordt bijvoorbeeld opgemerkt dat het gebruik van copilot in het Grieks niet zo effectief is als het gebruik ervan in het Engels. Dit kan een manier zijn voor leraren om te laten zien dat AI nog in ontwikkeling is en dat het ook beperkingen heeft, in dit geval als het gaat om natuurlijke interactie.

Sociale impact: de ethische implicaties van het gebruik van AI

Naarmate AI meer en meer een deel van ons leven wordt, beginnen we ons alle positieve aspecten van het gebruik ervan te realiseren: het verbeteren van de manier waarop we werken en de manier waarop we anderen kunnen ondersteunen. Het wordt echter ook steeds duidelijker dat er enkele zorgen zijn over het gebruik van AI die moeten worden aangepakt, zoals de ethische implicaties van het gebruik ervan.

Dit betekent dat we moeten kunnen begrijpen hoe de AI-systemen hun beslissingen nemen en welke gegevens ze gebruiken, zodat we ervoor kunnen zorgen dat de gegevens

Niet bevooroordeeld of onrealistisch. Dit kan het geval zijn als AI-systemen worden getraind op gegevens die niet in overeenstemming zijn met menselijke waarden en ethiek.

Leraren kunnen deze problemen met hun leerlingen bespreken om hen te helpen zich meer bewust te worden van de situatie. Ze kunnen bespreken hoe AI, als het bevooroordeeld is, van invloed kan zijn op het aannemen van nieuwe mensen in een bedrijf, verkeerde informatie kan verspreiden en zelfs privacyproblemen kan veroorzaken.

De voordelen van het gebruik van AI in K-12-klaslokalen

AI wordt een veelgebruikte bron voor leraren om inhoud voor hun lessen te creëren. Dit stelt docenten in staat om een gepersonaliseerde leerervaring te creëren, aangezien het gebruik van AI-tools educatieve inhoud kan aanpassen zodat verschillende studenten een les kunnen ervaren die is afgestemd op hun behoeften.

AI kan leren ook interactiever en meeslepender maken, waardoor de betrokkenheid van leerlingen in de klas en bij activiteiten wordt vergroot.

Door AI te gebruiken en te onderzoeken hoe het werkt en informatie verwerkt, kunnen studenten hun computationele denken en probleemoplossende vaardigheden ontwikkelen.

Het gebruik van AI in de klas geeft docenten de mogelijkheid om met hun leerlingen na te denken over digitaal burgerschap, terwijl ze het ethische gebruik van technologie bespreken.

Belangrijkste uitdagingen bij het gebruik van AI in de klas

Hoewel AI aanwezig is in ons dagelijks leven, is het gebruik ervan nog niet voor iedereen op dezelfde manier beschikbaar, het is niet universeel. Dit betekent dat niet alle scholen dezelfde toegang hebben tot technologie en moeite kunnen hebben om AI-ondersteund leren te implementeren.

Proberen beleidsmakers aan te moedigen om te investeren in de digitale infrastructuur van scholen en in het opleiden van leraren om deze technologie te gebruiken, kan deze kloof helpen overbruggen.

Een andere uitdaging waarmee leraren en scholen te maken kunnen krijgen, zijn de misvattingen die sommige ouders en opvoeders kunnen hebben over het gebruik van AI in de klas, waarbij sommigen vrezen dat AI in de toekomst menselijke leraren zou kunnen vervangen. Door de onderwijsgemeenschap enige training of opleiding te geven over het gebruik van AI als een manier om het werk van leraren te verbeteren, kunnen misvattingen of angsten worden weggenomen en overwonnen.

Conclusie: studenten klaarstomen voor de toekomst

AI verandert de manier waarop studenten omgaan met technologie en, uiteindelijk, de manier waarop ze leren. Door AI-onderwijs in hun klaslokalen te integreren via de Five Big Ideas of AI, kunnen leraren hun leerlingen helpen essentiële 21e-eeuwse vaardigheden te ontwikkelen, zoals computationeel denken, probleemoplossing en ethisch bewustzijn. Om leraren bij deze taak te helpen, kunnen ze het AI4STEM project verkennen, dat 5 projecten heeft gecreëerd die tot doel hebben leraren en studenten te helpen beter te begrijpen hoe de 5 grote ideeën en AI met elkaar verbonden zijn op verschillende gebieden (dagelijks leven, robotica, games en puzzels, visie en spraak).

Leraren en opvoeders moeten naar AI kijken en het gebruiken om andere generaties te inspireren om te innoveren en hen te helpen begrijpen hoe ze niet alleen gebruikers van AI kunnen worden, maar ook ethische en geïnformeerde makers.

Als je meer wilt weten over hoe je de 5 grote ideeën van AI en een STEM-aanpak kunt integreren, kijk dan op de website van AI4STEM: https://ai4stem.erasmusplus.website/