Hoe kun je zeker weten dat een opdracht niet met behulp van AI is gemaakt? Dat kun je niet. Hoe kun je voorkomen dat studenten AI inzetten bij hun studie? Dat kun je niet. En de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie, die razendsnel gaat: die kun je al helemaal niet stoppen. Daarom vond de TU/e het nodig om helderheid te scheppen over het gebruik van AI binnen het onderwijs op de universiteit, voor zowel studenten als docenten. En om daar een visie over te ontwikkelen. 

De universiteit riep hiervoor de hulp van Tom van Woensel in. Hij is hoogleraar en opleidingsdirecteur bij Industrial Engineering and Innovation Sciences (IE&IS) en sinds kort ook ‘AI in Education portfolio lead’. Aan hem de taak om sturing te geven aan een transformatie die ervoor moet zorgen dat AI in 2030 naadloos verweven is in het onderwijs aan de TU/e.  

Olietanker

Daarvoor moeten onder andere hele onderwijsprogramma’s en toetsingsmethoden worden herzien. Dat gebeurt niet van de ene dag op de andere, weet Van Woensel. “Ik zie het als een olietanker: om een klein beetje van koers te veranderen, heb je honderden kilometers nodig.” Dat proces begint op de korte termijn met handvatten geven aan studenten en docenten, bijvoorbeeld op het gebied van assessment. 

Voor bepaalde projecten of toetsingsvormen is het gebruik van AI misschien geoorloofd, maar voor het goed kunnen beoordelen van kennis, kan het ook wenselijk zijn dat een student die mogelijkheid niet heeft, legt Van Woensel uit. “Voor sommige tentamens moet je misschien terug naar pen en papier, of naar een mondelinge vorm.”

Volgens Van Woensel heeft het geen zin meer om studenten te toetsen op eenvoudige, opzoekbare feiten. Die informatie is immers direct beschikbaar via AI. “In plaats daarvan moeten we ons richten op fundamentele kennis en complexe vraagstukken die niet zomaar door AI opgelost kunnen worden.” Challenge-based learning en multidisciplinair werken zouden daarbij uitkomst kunnen bieden, denkt hij. Aan dat laatste zou AI op de lange termijn juist weer een bijdrage kunnen leveren. Een van de doelen van de universiteit is namelijk om kunstmatige intelligentie in te zetten om gepersonaliseerd leren mogelijk te maken. 

Volledige vrijheid

Een voorbeeld van een plek waar dat al gebeurt, is de EPFL: een universiteit in Zwitserland, vertelt Van Woensel. “Daar hebben ze een tool ontwikkeld die ze ‘Graph Search’ noemen. Alle informatie van alle vakken op de universiteit hebben ze verwerkt in een zoekbare omgeving.” De tool haalt uit al die verschillende vakken relevante informatie over een specifiek onderwerp. “Stel, je wilt iets weten over integraal rekenen. Daar heb je limieten voor nodig, afgeleiden en calculus. Die verbindingen zie je in een soort netwerk.”

Universiteitsraad

Afgelopen week ging de Universiteitsraad akkoord met een ‘Framework for the Development of AI in Engineering Education’, dat Van Woensel opstelde samen met de werkgroep die hiervoor in het leven is geroepen. In die werkgroep zitten onder anderen de dean van de Bachelor College Ines Lopez Arteaga en verschillende programmadirecteuren. 

Bij het instemmen met het document plaatste de onderwijscommissie van de Universiteitsraad wel enkele kanttekeningen. Zo missen de kaders volgens de leden duidelijkheid over welke extra AI-vaardigheden ingenieurs moeten beheersen. Ook zou het document te weinig ingaan op de gevolgen voor ethiek en milieu bij grootschalig gebruik van AI, en zou de werkgroep studenten tot nu toe te weinig hebben betrokken. Rector Silvia Lenaerts erkende de drie punten en beloofde daar meer aandacht voor te hebben.