Kennis en vaardigheden toetsen met AI in e-learning

E-learning
26/1/2024

In deze blog zetten we een aantal voor- en nadelen van AI op een rijtje: hoe kun je AI gebruiken om kennis en vaardigheden te toetsen.

In “onderwijsland” is er veel discussie over Artificial Intelligence (AI). Docenten en studenten/cursisten zien zowel voor- als nadelen. Veel docenten lopen er tegenaan dat “AI het schrijven van essays of andere opdrachten van studenten overneemt”. Ze typen in, in ChatGPT, waar zij een essay over willen schrijven en voila: er rolt binnen een paar seconden een essay van redelijke kwaliteit uit. Hoe kun je dan nog toetsen wat studenten daadwerkelijk weten? 

Uiteraard is dit een interessante ontwikkeling. Maar vraagt dit niet gewoon van ons dat wij assessment van kennis en vaardigheden op een creatievere manier moeten gaan aanpakken? Is het echt nodig om een essay te schrijven om kennis te toetsen? Of zijn er ook andere manieren, die niet eenvoudig door ChatGPT te produceren zijn? Want feit blijft: AI is niet meer weg te denken. Waar wij wel iets aan kunnen veranderen, is hoe wij ermee omgaan. Het biedt namelijk ook enorm veel kansen om het werk van docenten te versimpelen, met name als het aankomt op het toetsen van kennis en vaardigheden!

In dit blog kiezen we ervoor om met name de voordelen van AI bij het toetsen van kennis te bespreken. Uiteraard maken we wel een kritische kanttekening als dit, volgens ons, op z’n plek is.

Geautomatiseerde assessments in e-learning

De mogelijkheden van AI in geautomatiseerde beoordelingssystemen zijn revolutionair! AI maakt het werk van docenten een stuk minder repetitief en tijdsintensief, omdat het een efficiëntere en objectieve manier biedt om het werk van cursisten of studenten te beoordelen.

AI kan bijvoorbeeld toetsen en essays op grote schaal evalueren en direct feedback geven. Het vermogen van AI om tekst te analyseren, plagiaat op te sporen en antwoorden te beoordelen, is indrukwekkend! Docenten kunnen zich nu meer richten op andere cruciale aspecten van het onderwijs en lesgeven, zoals het plannen van lessen en het geven van persoonlijke feedback aan studenten.

Een ander belangrijk voordeel van het gebruik van AI voor het beoordelen van assessments is de consistentie ervan. Het raakt niet vermoeid en is niet bevooroordeeld, wat ervoor zorgt dat elke student op een eerlijke manier wordt beoordeeld. Toch blijft het belangrijk om automatisering in balans te brengen met de menselijke factor. AI kan routineuze beoordelingstaken goed aan, maar voor het beoordelen van complexe of creatieve opdrachten zijn toch echt nog steeds mensen nodig. 

Persoonlijk vervolg na assessment in e-learning

Adaptieve leersystemen maken gebruik van AI om voortdurend de voortgang van studenten te beoordelen en de inhoud en het tempo daarop aan te passen. Als een student uitblinkt in het ene gebied maar worstelt met het andere, kan het systeem extra ondersteuning bieden bij het uitdagende onderwerp, terwijl het tegelijkertijd snellere vooruitgang toestaat op de gebieden waar de student sterk in is. Deze personalisatie zorgt ervoor dat studenten het juiste niveau van uitdaging en ondersteuning krijgen, wat verveling of frustratie (en eventueel uitval) voorkomt.

Daarnaast kan AI ook achterhalen waar de interesse van de student ligt. Daarop kan AI  vervolgopdrachten of bijvoorbeeld het lesmateriaal aanpassen aan het onderwerp dat de student aanspreekt. Ook dit verhoogt natuurlijk de intrinsieke motivatie.

Het opsporen van plagiaat en valsspelen in e-learning

Het behouden van academische integriteit wordt steeds belangrijker met de groei van online onderwijs en het ontstaan van tools zoals ChatGPT. Hoewel we eerder schreven dat docenten vaak ervaren dat studenten het zichzelf wel erg makkelijk maken of zelfs “valsspelen” door ChatGPT hun essay te laten schrijven, kan AI juist ook bijdragen aan het opsporen van bijvoorbeeld plagiaat.  AI kan overeenkomsten in schrijfstijl en inhoud online identificeren, waardoor het makkelijker wordt voor docenten om plagiaat te herkennen.

AI-tools kunnen ook de manier waarop een student typt en interacteert met een toets of examen evalueren. Hierbij kan bijvoorbeeld gekeken worden naar de typsnelheid, het gebruik van toetsencombinaties, pauzes tussen toetsaanslagen en andere aspecten van het toetsenbordgedrag van de student.

Deze analyse kan onregelmatigheden of verdachte activiteiten tijdens een online toets helpen detecteren, zoals het gebruik van niet toegestane hulpmiddelen of het kopiëren van antwoorden vanuit andere bronnen (zoals bijvoorbeeld ChatGPT). 

Hoe zien wij de toekomst?

Om het volledige potentieel van AI in assessment te benutten, is het voortdurend doen van onderzoek essentieel. Dit onderzoek kan zich bijvoorbeeld richten op het verfijnen van algoritmen, het aanpakken van ethische vragen en ervoor zorgen dat AI blijft ontwikkelen om aan de dynamische behoeften van het onderwijs te voldoen. 

Om optimaal gebruik te maken van de mogelijkheden van AI in e-learning assessments, is voortdurend onderzoek en ontwikkeling van essentieel belang - het verbeteren van algoritmen, het aanpakken van ethische kwesties en ervoor zorgen dat deze tools zich blijven ontwikkelen om aan de veranderende behoeften van het onderwijs te voldoen. Daarnaast moeten we streven naar gebruikersvriendelijke interfaces, zodat docenten en studenten naadloos kunnen samenwerken met AI-ondersteunde beoordelingstools. 

Ben je benieuwd wat AI in e-learning voor jou kan betekenen? Neem contact met ons op in de chat!

Sluit melding