...
Wanneer ’n gegradueerde uiteindelik voor ’n pasiënt, ’n kliënt, ’n gemeenskap of ’n moeilike openbare besluit staan, sal die netheid van die universiteit se KI-beleid min beteken. Wat sal tel, is of daardie persoon verstaan, kan oordeel en verantwoordelik kan optree.
...
Stel jou ’n universiteit voor waar ’n student soggens ’n moeilike begrip met behulp van aangepaste leersagteware bemeester. Later verduidelik sy haar redenasie aan ’n dosent, sonder dat ’n KI-stelsel namens haar antwoord. In die middag werk sy saam met studente uit ander vakgebiede aan ’n werklike probleem: ’n bekostigbare watersuiweringstelsel, ’n klein onderneming of ’n munisipale diens wat nie werk nie. Hulle gebruik KI, toets die voorstelle, ontdek foute en verdedig hul besluite voor mense wat die gevolge daarvan verstaan.
Dit is ’n moontlike ontwerp vir ’n universiteit wat kennis, onafhanklike denke en toepassing doelbewus verbind. Die tegnologie vorm deel van die leerproses, maar die student moet steeds wys wat sy verstaan en kan doen.
Vergelyk dit met die vraag waarmee universiteite nou worstel: Wanneer ’n student mbv KI ’n uitstekende opstel of projek kan lewer, wat bewys die ingelewerde werk nog oor die student se eie begrip?
...
Wanneer ’n student mbv KI ’n uitstekende opstel of projek kan lewer, wat bewys die ingelewerde werk nog oor die student se eie begrip?
...
Hierdie vraag is ’n kraak in die fondament van ons bekende onderrigmodel wat ontwerp is vir ’n vroeëre tydvak. Ons kan dit probeer toeverf met nuwe reëls en aangepaste assesserings. Maar die belangriker taak is om te ondersoek wat die stelsel nou moet dra.
KI dwing hoër onderwys om die verhouding tussen kennis, leer en bevoegdheid opnuut te bedink. Elke nuwe groep studente wat deur ons instellings beweeg, het net een geleentheid om daardie vormingsjare goed te benut. Uitstel het dus ’n menslike koste.
Van beheer na leer
Dit is verstaanbaar dat universiteite bekommerd is oor werk wat deur generatiewe KI vervaardig word. Die geloofwaardigheid van kwalifikasies vereis dat instellings kan aantoon wat hul studente weet en kan doen. Etiek, akademiese integriteit en verantwoordelike tegnologiegebruik bly onontbeerlik.
Die probleem ontstaan wanneer hierdie beginsels hoofsaaklik in langer beleidsdokumente, ingewikkelder prosedures en nog administratiewe afmerklysies vertaal word. ’n Instelling kan al die regte reëls hê en steeds onvoldoende bewys van werklike leer verkry.
...
’n Instelling kan al die regte reëls hê en steeds onvoldoende bewys van werklike leer verkry.
...
Selfs waar tegniese opsporingsinstrumente nuttig is, behoort die onderrigmodel nie daarvan afhanklik te wees nie. Ons moet leer en assessering so ontwerp dat die student se begrip, redenasie en oordeel sigbaar word.
Dit vra ’n duidelike onderskeid tussen produktiewe KI-gebruik en kognitiewe vervanging. KI kan ’n student help om ’n moeilike begrip te ondersoek, terugvoer te kry of verskillende oplossings te vergelyk. Maar wanneer die student die formulering van die probleem, die redenasie en die beoordeling van die antwoord alles aan die stelsel oorlaat, kan die gelewerde werk verbeter terwyl die student se eie vermoë min ontwikkel.
Die gevaar is ’n indrukwekkende produk met weinig intellektuele groei daaragter.
’n Student wat KI verantwoordelik moet gebruik, het dus steeds vakkennis nodig. Sonder voldoende begrip is dit moeilik om te weet wanneer ’n antwoord verkeerd, oppervlakkig of onvanpas is. Hoe makliker antwoorde beskikbaar word, hoe belangriker word die vermoë om hulle te beoordeel.
’n Voorbeeld uit die hede
Vanuit die toekomskunde hoef ons nie slegs moontlike scenario’s te beskryf nie. Ons kan ook bestaande eksperimente ondersoek en vra watter ontwerpbeginsels bruikbaar is.
Die Amerikaanse Alpha-skole bied so ’n voorbeeld. Volgens die skole se eie beskrywing word die akademiese kernwerk in ongeveer twee uur per dag aangepak, met tegnologie wat leer by die individuele leerder se vlak en tempo aanpas. Begeleiers ondersteun die leerproses. Die oorblywende tyd word onder meer aan praktiese lewensvaardigheidswerkswinkels bestee.
Hierdie werkswinkels verbind leer aan uitvoering. Leerders moet saamwerk, besluite neem en wys dat hulle iets kan doen. Alpha lys byvoorbeeld ’n werkswinkel vir graad 6 tot 8 waarin leerders ’n sake-idee ontwikkel en probeer om $10 000 se finansiering te bekom. Die verklaarde doel is om entrepreneurskap en finansiële begrip te ontwikkel, saam met die vermoë om ander van ’n idee se waarde te oortuig.
Volgens Alpha duur die meeste werkswinkels ongeveer agt weke en eindig hulle met ’n praktiese uitdaging. Volwasse begeleiers ontwerp en ondersteun die proses; leerders neem verantwoordelikheid vir die uitvoering.
Hierdie beskrywings is nie op sigself onafhanklike bewys van die model se langtermynsukses nie. Hulle bied wel ’n konkrete ontwerp wat ons kan ondersoek: aangepaste kernleer, menslike begeleiding en praktiese demonstrasie van vaardighede.
Die waarde vir hoër onderwys lê in die vrae wat hierdie ontwerp oopmaak.
Wat kan hoër onderwys hiervan leer?
’n Universiteit kan nie eenvoudig ’n skoolmodel oorneem nie. Twee uur is ook geen universele voorskrif nie. Vakgebiede verskil, en gevorderde begrip verg tyd, verdieping en oefening.
Die bruikbare beginsel is om die verhouding tussen grondige kernleer en betekenisvolle toepassing doelbewus te herontwerp.
Die eerste vraag is wat elke student in ’n bepaalde vakgebied self moet bemeester. Watter begrippe, metodes en denkvaardighede is noodsaaklik vir onafhanklike oordeel? Daardie kern moet deur intensiewe leer en toepaslike demonstrasies van begrip versterk word. Tegnologie kan die leer ondersteun, maar die student moet self die intellektuele werk doen.
Die volgende vraag is hoe daardie kennis toegepas word. Hier kan projekte en werkswinkels ’n groter deel van die opleiding vorm, ook oor dissiplinêre grense heen. KI kan binne hierdie werk doelbewus gebruik word, mits studente hul keuses kan verduidelik, die uitsette kan beoordeel en verantwoordelikheid vir die resultaat aanvaar.
Dink weer aan die denkbeeldige universiteit in die inleidende paragraaf hier bo. Studente uit ingenieurswese, ekonomie en die sosiale wetenskappe ondersoek saam ’n gemeenskap se waterprobleem. Die ingenieur moet verstaan waarom ’n ontwerp sal werk. Die ekonomiestudent moet die koste en uitvoerbaarheid beoordeel. Die student in die sosiale wetenskappe moet ondersoek hoe die oplossing by mense se behoeftes en omstandighede aansluit.
...
KI kan hulle met berekeninge, moontlike ontwerpe en ontledings help. Maar wanneer hulle hul voorstel aanbied, moet elkeen kan verduidelik wat aanvaar, verander of verwerp is – en waarom.
...
KI kan hulle met berekeninge, moontlike ontwerpe en ontledings help. Maar wanneer hulle hul voorstel aanbied, moet elkeen kan verduidelik wat aanvaar, verander of verwerp is – en waarom. Die projek maak sowel hul vakkennis as hul oordeel sigbaar.
’n Sakekursus kan op soortgelyke wyse uitloop op die ontwikkeling en toetsing van ’n aanlyn onderneming. In die geesteswetenskappe kan ’n student ’n beredeneerde interpretasie ontwikkel en dit teen kritiese vrae verdedig. Die vorm verskil; die vereiste van aantoonbare begrip bly.
Praktiese opleiding moet ook ruimte laat vir mislukking. ’n Onderneming wat nie wins maak nie, kan waardevolle leer oplewer indien die student kan aantoon waarom dit misluk het en wat anders gedoen behoort te word.
Die dosent se rol word in so ’n benadering meer veeleisend. Vakkennis, verduideliking en intellektuele leiding bly noodsaaklik, maar mentorskap, projekontwerp en die beoordeling van oordeel kry groter gewig. Dit verg investering in dosente se ontwikkeling en tyd.
Wat die universiteit steeds moet bied
Die universiteit se waarde strek verder as toegang tot inligting. Dit is ook ’n plek waar kennis geskep en getoets word, waar studente aan kundige kritiek blootgestel word en waar professionele verantwoordelikheid ontwikkel.
Hierdie funksies verdien beskerming. ’n Praktiese onderrigmodel behoort daarom ook fundamentele navorsing, abstrakte denke en intellektuele verkenning te ondersteun. Nie elke waardevolle leeruitkoms kan in ’n verkoopbare produk omskep word nie. Soms begin ’n belangrike ontdekking by ’n vraag waarvan niemand nog die nut kan voorsien nie.
Daar is wel rede om kursusse krities te hersien. Waar inhoud oorvleuel, verouder het of swak saamhang, behoort konsolidasie oorweeg te word. Die maatstaf moet beter leer wees. Om bloot meer inhoud in minder tyd in te druk sal die probleem nie oplos nie.
Begin toets voordat uitstel die beleid word
Die struikelblokke is werklik: gevestigde belange, werkslaste, begrotings, akkreditasie en regulatoriese vereistes. Gehalteversekering is nodig, maar die bestaande raamwerke moet ook ruimte laat om verantwoordelike alternatiewe te toets.
In Suid-Afrika moet enige voorstel rekening hou met toegang tot tegnologie, uiteenlopende studentevoorbereiding en institusionele kapasiteit. ’n Model wat afhanklik is van duur hulpmiddels en voortdurende kundige ondersteuning sal doelbewus vir ons omstandighede aangepas moet word. Hervorming wat slegs vir ’n bevoorregte minderheid werk, beantwoord nie ons onderwysuitdaging nie.
Dit is juis waarom begrensde proefprojekte sin maak. ’n Universiteit kan met ’n module of program begin, die kernkennis duidelik afbaken, praktiese toepassing versterk en die uitkomste ondersoek. Leer studente beter? Kan hulle sonder KI redeneer wanneer dit nodig is? Gebruik hulle KI met groter oordeel? Wat kos die benadering, en wie word daardeur bevoordeel of uitgesluit?
Entrepreneurs en nuwe opleidingsinstansies kan hier ’n belangrike rol speel. Bestaande universiteite het egter ook die kundigheid en verantwoordelikheid om verandering aan te dryf. Hulle behoort nie te wag totdat hervorming van buite op hulle afgedwing word nie.
...
Ons hoef nie die presiese vermoëns van toekomstige KI te voorspel om nou op te tree nie. Die huidige uitdaging is reeds duidelik genoeg.
...
Ons hoef nie die presiese vermoëns van toekomstige KI te voorspel om nou op te tree nie. Die huidige uitdaging is reeds duidelik genoeg: Die kwaliteit van ’n ingelewerde produk kan nie sonder meer as bewys van die student se vermoë aanvaar word nie.
Die denkbeeldige universiteit waarmee hierdie artikel begin, hoef daarom nie ’n verre toekomsbeeld te bly nie. Dele daarvan kan nou reeds ontwerp, getoets en verbeter word.
Die KI-golf vra van hoër onderwys meer as ’n sterker skans van reëls. Dit vra die vermoë om koers te kies: wat studente self moet bemeester, hoe hulle tegnologie kan gebruik en waarvoor hulle persoonlik verantwoordelik bly.
Daardie koers sal deur konkrete besluite bepaal word – oor ’n module, ’n projek, ’n dosent se tyd en ’n student se geleentheid om werklik te leer.
Wanneer ’n gegradueerde uiteindelik voor ’n pasiënt, ’n kliënt, ’n gemeenskap of ’n moeilike openbare besluit staan, sal die netheid van die universiteit se KI-beleid min beteken. Wat sal tel, is of daardie persoon verstaan, kan oordeel en verantwoordelik kan optree.
Die universiteit van die toekoms begin waar ons vandag besluit om daardie vermoëns ernstig op te neem.
Bronne vir die Alpha-voorbeeld
Alpha School, Overview:
https://alpha.school/overview
Alpha School, Life skills workshops:
https://alpha.school/lifeskills-workshops
Alpha School, AlphaTest: How Alpha “grades” life skills:
https://alpha.school/blog/alphatest-how-alpha-grades-life-skills
Lees ook:
Van mens tot masjien: Wikipedia en die voortbestaan van betroubare kennis
Die etiese gebruik van KI vir akademiese skryfwerk: ’n literatuuroorsig met behulp van NotebookLM
Toekomsstudie-perspektief: Wat sal die impak van Marikana op Suid-Afrika wees?