AI moet verklaarbaar zijn wanneer het de klas binnenkomt

IN HET KORT

AI transformeert het onderwijs met gepersonaliseerd leren en datagestuurde inzichten, maar er zijn ethische uitdagingen om rekening mee te houden, zoals vooroordelen en privacy. Explainable AI (XAI) zorgt voor transparantie, verantwoordingsplicht en kan vertrouwen kweken en zo als ethische bewaker fungeren in het onderwijs.

In het steeds veranderende onderwijslandschap speelt kunstmatige intelligentie (AI) een sleutelrol in het transformeren van de leerervaring van studenten en de manier van lesgeven van docenten.

AI biedt de belofte van gepersonaliseerde leertrajecten, meer inclusiviteit en datagestuurde inzichten. Tegelijkertijd benadrukt het de noodzaak van transparantie, verantwoordelijkheid en ethische overwegingen in het onderwijs.

Dit artikel gaat in op de rol van Explainable AI (XAI) als essentieel element voor het bevorderen van ethisch onderwijs, het vergroten van de verantwoordingsplicht en het begrijpen van de toepassingen van AI in het onderwijs.

AI in het onderwijs

Net als de invloed die AI heeft op verschillende industrieën, is het ook het onderwijs aan het hervormen door belangrijke uitdagingen aan te pakken.

Een groot probleem in het hedendaagse onderwijs is de ontkoppeling van studenten, veroorzaakt door een star, uniform curriculum, gebrek aan persoonlijke aandacht, inflexibele roosters en beperkte zelfstandigheid van studenten.

AI biedt hierop antwoorden door gepersonaliseerde leerervaringen te creëren. Dit gebeurt door middel van adaptief leren dat zich aanpast aan individuele behoeften, het op maat maken van materialen en het bieden van real-time begeleiding, vergelijkbaar met een persoonlijke tutor.

AI speelt ook een cruciale rol in het bevorderen van inclusiviteit in het onderwijs. Het ondersteunt mensen met taalbarrières of handicaps met tools zoals Presentation Translator, die directe ondertiteling biedt. Zo wordt onderwijs toegankelijker voor een divers publiek.

Daarnaast vereenvoudigt AI administratieve taken zoals beoordelingen en toelatingsprocessen, waardoor docenten meer tijd overhouden voor hun studenten. Datagestuurde inzichten zijn waardevolle bronnen voor docenten om hun onderwijsmethoden te verfijnen, wat de effectiviteit en efficiëntie van het onderwijs verhoogt.

Ethische uitdagingen en eisen

De snelle integratie van AI in het onderwijs brengt een aanzienlijke reeks ethische uitdagingen met zich mee die onze aandacht vragen. Deze uitdagingen omvatten algoritmische vooringenomenheid, zorgen over gegevensprivacy en de noodzaak om gelijke toegang tot AI-onderwijshulpmiddelen te garanderen, ongeacht de achtergrond van een student.

Ethisch leren is niet slechts een optionele overweging; het is een absolute noodzaak. De mogelijkheid dat kunstmatige intelligentie onbedoeld vooroordelen in stand houdt, inbreuk maakt op de privacy of bepaalde groepen studenten bevoordeelt, onderstreept het cruciale belang van verantwoorde AI-ontwikkeling.

Ethisch leren moet een basisprincipe zijn dat het hele proces begeleidt, van het ontwerpen en inzetten van AI-systemen tot het dagelijkse gebruik ervan in onderwijsomgevingen. Het is de spil die ervoor zorgt dat AI in het onderwijs voldoet aan ethische normen, individuele rechten respecteert en een inclusieve en eerlijke leeromgeving voor iedereen creëert.

Wat is explainable AI (XAI)?

Explainable AI (XAI) wil de transparantie van AI vergroten door beslissingen duidelijk uit te leggen. In tegenstelling tot traditionele black-box AI, streeft XAI naar transparantie, interpreteerbaarheid en controleerbaarheid, die essentieel zijn voor vertrouwen, ethiek en menselijk begrip van AI-processen.

Transparantie betekent dat AI zo duidelijk en transparant mogelijk moet zijn, zodat we de beslissingen kunnen begrijpen. Interpreteerbaarheid zorgt ervoor dat AI’s acties als een goed geschreven boek zijn, dat we gemakkelijk kunnen lezen en begrijpen. Verantwoordingsplicht betekent dat AI verantwoordelijkheid neemt voor zijn acties, net zoals mensen dat doen voor hun keuzes.

In het onderwijs zorgt XAI ervoor dat AI-gestuurde systemen deze doelen volgen, net zoals je een leraar hebt die oplossingen biedt en je het probleemoplossingsproces leert. Dit kan het vertrouwen in AI-technologieën bevorderen en zorgen voor een beter begrip van de rol en beslissingen van AI.

Verbeteren van verantwoording met XAI

Een van de opmerkelijke sterke punten van XAI is het vermogen om vooroordelen in onderwijsalgoritmen op te sporen en te corrigeren (PDF/Eng.). Soms bestendigen AI-systemen onbedoeld vooroordelen uit hun trainingsgegevens. Met zijn transparantie legt XAI deze vooroordelen bloot, waardoor ze zichtbaar worden en er actie kan worden ondernomen.

Stel je XAI voor als een verantwoordelijke leraar die zijn beoordelingscriteria openlijk deelt, zodat er geen ruimte is voor verwarring.

Onderwijsinstellingen werken volgens specifieke normen en regels om kwaliteit en eerlijkheid te handhaven. XAI treedt op als compliance officer en garandeert dat AI-tools voldoen aan deze onderwijsnormen.

In deze context is het handig om XAI voor te stellen als een reglement waaraan AI zich moet houden, zodat er een gelijk speelveld ontstaat voor alle leerlingen.

Begrip bevorderen door XAI

XAI is als een tolk in de wereld van AI, die complexe AI-gestuurde aanbevelingen en beslissingen begrijpelijk maakt voor leerlingen en docenten. Het neemt de duistere taal van algoritmen en vertaalt deze in gewoon Engels.

Stel je voor dat een student een aanbeveling krijgt om een bepaald onderwerp te bestuderen. Zonder XAI zou het kunnen aanvoelen als een willekeurige suggestie. Maar met XAI is het alsof een persoonlijke tutor uitlegt: “Je krijgt deze aanbeveling omdat je recente testscores laten zien dat je op dit gebied meer oefening nodig hebt.”

Ethisch leren en XAI

XAI gaat niet alleen over het begrijpen van AI; het gaat ook over het waarborgen van ethische leerpraktijken binnen AI-gedreven onderwijs.

Wanneer educatieve AI-toepassingen worden gebouwd, kan XAI potentiële ethische problemen signaleren, zoals algoritmevooroordelen. Zie het als een waarschuwingssysteem dat zegt: “Deze AI-tool zou bepaalde groepen kunnen bevoordelen. Laten we deze vooringenomenheid aanpakken om eerlijkheid voor alle leerlingen te garanderen.”

Het verfijnen van AI-modellen met behulp van XAI-feedback is iteratief, als een feedback loop. XAI beoordeelt voortdurend AI-systemen en identificeert afwijkingen van ethische richtlijnen.

Als er problemen worden ontdekt, is het net als een kwaliteitscontroleur die zegt: “We hebben hier een probleem gevonden; laten we het oplossen”. Dit iteratieve proces zorgt ervoor dat AI in de loop der tijd steeds beter voldoet aan ethische normen.

Laten we een voorbeeld uit de praktijk nemen. Stel dat een AI-gestuurde taalleer-app onbedoeld een gendervooroordeel introduceert in zijn woordenschataanbevelingen. XAI identificeert deze vooringenomenheid en beveelt wijzigingen aan, zodat de app inclusief taalonderwijs bevordert. Dit is alsof je een ethische bewaker hebt die ervoor zorgt dat AI in lijn blijft met educatieve waarden.

In essentie is de rol van XAI in ethisch leren cruciaal. Het identificeert ethische problemen en begeleidt de voortdurende verbetering van AI-systemen om een ethisch verantwoordere onderwijsomgeving te creëren.

De kern van de zaak

Explainable AI (XAI) is onmisbaar voor ethisch onderwijs in het tijdperk van AI. XAI zorgt voor transparantie, helpt vooroordelen te corrigeren en maakt AI-beslissingen interpreteerbaar voor een beter begrip.

XAI dient als een ethische waakhond, die AI-systemen voortdurend verfijnt en afstemt op onderwijskundige waarden. Dit maakt XAI essentieel in het onderwijsveld.

Gerelateerde begrippen

Dr. Tehseen Zia

Dr. Tehseen Zia heeft een doctoraat en meer dan 10 jaar postdoctorale onderzoekservaring in kunstmatige intelligentie (AI). Hij is Tenured Associate Professor, leidt AI-onderzoek aan de Comsats University Islamabad en is mede-hoofdonderzoeker in het National Center of Artificial Intelligence Pakistan. In het verleden werkte hij als onderzoeksadviseur aan het door de Europese Unie gefinancierde AI-project Dream4cars.