Generatieve AI-modellen zoals ChatGPT worden steeds slimmer. Dat is leuk en fijn, maar wil je niet altijd. De vraag welke opdrachten relevant blijven, zonder dat AI ze makkelijk kan uitvoeren, wordt dan ook steeds vaker gesteld. Zelf hoor ik ‘m de laatste tijd echt aanzienlijk vaker. Ik neem je daarom mee in de aandachtspunten. Kortom: hoe maak je AI-proof opdrachten?
Opdrachten die gericht zijn op persoonlijke reflectie of complexe probleemoplossing blijven uitdagend voor AI. Simpelweg omdat ze vaardigheden vereisen zoals kritisch denken, empathie of creativiteit. Dit soort taken zijn vaak niet-lineair, wat betekent dat er meerdere oplossingen mogelijk zijn. AI kan vaak wel patronen herkennen en oplossingen voorstellen, maar mist het vermogen om eigen ervaringen of emotionele intelligentie in te brengen. Vooral bij opdrachten die context-specifiek zijn, bijvoorbeeld door gebruik van casestudies uit de praktijk, laat AI vaak steken vallen.
Reflectie-opdrachten scoren hier bijvoorbeeld hoog. Studenten worden dan uitgedaagd om hun eigen leerproces te evalueren en conclusies te trekken uit hun eigen ervaringen. AI kan hier hooguit algemene inzichten over reflectie geven, maar niet echt de diepgang bereiken die persoonlijke ervaringen bieden.
AI is sterk in het analyseren van bestaande data, maar zodra een opdracht draait om creativiteit en innovatieve oplossingen, lopen veel modellen vast. Bijvoorbeeld bij het oplossen van maatschappelijke problemen waar geen ‘juiste’ oplossing voor bestaat. Dit soort opdrachten vragen studenten om originele perspectieven in te brengen en kritisch na te denken over alternatieven, iets wat AI momenteel niet goed kan repliceren.
Deze afbeelding is gegenereerd door AI.
Wat kun je doen als onderwijskundige?
Om AI-proof opdrachten te ontwerpen, is het belangrijk om:
Persoonlijke reflectie te integreren in je opdrachten.
Complexe probleemoplossing centraal te stellen, waarbij meerdere oplossingen mogelijk zijn.
Opdrachten te creëren die contextspecifiek en praktijkgericht zijn, waarbij studenten eigen ervaringen moeten inzetten.
Deze aanpak zorgt ervoor dat je onderwijs niet alleen AI-resistent is, maar ook studenten uitdaagt om dieper na te denken en hun unieke perspectieven in te brengen.
Wil je meer weten over dit onderwerp? Lees dan het originele artikel hier.
