Spotblog

De kunstmatige‑intelligentie (AI) stroomt steeds sneller onze scholen binnen, maar met die technologische kansen komen ook belangrijke ethische dilemma's. Hoe zorgen we ervoor dat leerlingen niet alleen leren programmeren, maar ook leren nadenken over de impact van hun AI‑toepassingen op mens‑autonomie, welvaart en rechtvaardigheid? Een recent onderzoek uit Hong Kong biedt een praktisch handvat: een multidimensionale AI‑Ethical Awareness Scale (AIEAS) die ethisch bewustzijn meet én versterkt door probleem­oplossend leren met AI‑tools. Allereerst toont de studie dat een project‑gebaseerde leeromgeving (PBL) de brug slaat tussen theorie en praktijk. Studenten kregen de opdracht een real‑world probleem te definiëren, een AI‑model te trainen en vervolgens de ethische gevolgen te evalueren. Door reflectieve opdrachten en groepsdiscussies werden de drie kernprincipes – menselijke autonomie, weldoen (beneficence) en eerlijkheid – expliciet in de projectfase geïntegreerd. Het resultaa...

GLAT: The generative AI literacy assessment test Generatieve AI stormt het hoger onderwijs binnen, maar zonder een heldere meetinstrument blijven zowel docenten als beleidsmakers in het duister tasten. Hoe weet je of studenten en docenten echt de vaardigheden beheersen om tools als ChatGPT, Gemini of Claude verantwoord en effectief in te zetten? Het antwoord ligt in een nieuw ontwikkeld instrument: de Generative AI Literacy Assessment Test (GLAT). Deze blogpost schetst waarom GLAT een game‑changer is en wat het betekent voor onderwijspraktijk en -beleid. Eerst en vooral biedt GLAT een prestatie‑gebaseerde manier om generatieve AI‑geletterdheid te meten. In tegenstelling tot de gangbare zelf‑rapportage‑vragenlijsten, die vaak vertekend zijn doordat respondenten hun eigen vaardigheden overschatten, bestaat GLAT uit 20 multiple‑choice‑items die de daadwerkelijke kennis, toepassingsvaardigheden, kritische evaluatie en ethische overwegingen van generatieve AI testen. De test is grondig geva...