Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.
Inhuren
Over onsDienstenTechnologieënIndustrieënPortfolio
AI kan leerlingen helpen tijdens de les, het werk van docenten automatiseren of leerlingen opsporen die mogelijk achterop raken op school of aan de universiteit. Hier zijn enkele toepassingen van AI in het onderwijs.
Leerlingen krijgen meer gepersonaliseerd onderwijs, snellere feedback en extra ondersteuning wanneer ze moeite hebben met een bepaald onderwerp. Ze kunnen in hun eigen tempo oefenen en buiten de reguliere lesuren hulp krijgen. AI maakt leren ook toegankelijker voor mensen met verschillende fysieke, zintuiglijke of leerbehoeften, dankzij ondertiteling, tekst-naar-spraak, spraakherkenning en aangepaste inhoud.
Docenten besteden minder tijd aan routinetaken zoals lesvoorbereiding, het geven van cijfers, feedback en rapportage. AI biedt hen bovendien een beter inzicht in de voortgang van leerlingen, leermissers en gebieden waar mogelijk extra ondersteuning nodig is.
AI maakt het voor ouders gemakkelijker om de voortgang, aanwezigheid, gemiste opdrachten en aandachtspunten van hun kind bij te houden. Het kan deze informatie bundelen, belangrijke veranderingen markeren en updates of herinneringen sturen over schoolwerk, deadlines en aankomende evenementen.
AI helpt onderwijsinstellingen bij het afhandelen van routinematige administratieve taken, het sneller beantwoorden van veelgestelde vragen en het plannen van personeel, roosters, budgetten en de capaciteit van opleidingen. Daarnaast maakt het het gemakkelijker om veranderingen in het aantal inschrijvingen, het behoud van studenten en de vraag naar opleidingen in kaart te brengen.
Dezelfde toepassingen van AI in het onderwijs kunnen in de ene context heel anders uitpakken dan in de andere. Na jarenlang aan AI-projecten te hebben gewerkt, hebben we een implementatieproces ontwikkeld waarmee we de belangrijkste projectvragen stap voor stap kunnen aanpakken.
Onderzoeken hoe AI van nut kan zijn bij het leren, lesgeven of administratieve werkzaamheden.
Bepalen wie er gebruik van zal maken, welke gegevens beschikbaar zijn en welk resultaat wordt verwacht.
Gebruiksscenario’s vergelijken op basis van waarde, inspanning, risico’s en beschikbare gegevens.
Bepalen waarmee je het beste kunt beginnen.
Nagaan welke gegevens beschikbaar zijn, waar ze vandaan komen en wie er toegang toe heeft.
Bepalen hoe de AI-oplossing zal worden gekoppeld aan bestaande systemen en waar de gegevens zullen worden opgeslagen.
Bepalen wat de oplossing moet doen en hoe mensen er gebruik van zullen maken.
Het ontwikkelen van de AI-functies en de gebruikersinterface.
De oplossing koppelen aan bestaande systemen en gegevensbronnen.
Het testen van integraties, AI-resultaten, beveiliging en prestaties.
De oplossing uitrollen naar een proefgroep of naar alle gebruikers.
Leraren, medewerkers of leerlingen uitleggen hoe ze het moeten gebruiken en welke regels ze moeten volgen.
Het bijhouden van het gebruik, de kwaliteit van de AI-reacties, de kosten en de resultaten in de loop van de tijd.
Het bijwerken van gegevens, meldingen, regels en functies op basis van feedback en prestatiebeoordelingen.
Onderzoeken hoe AI van nut kan zijn bij het leren, lesgeven of administratieve werkzaamheden.
Bepalen wie er gebruik van zal maken, welke gegevens beschikbaar zijn en welk resultaat wordt verwacht.
Gebruiksscenario’s vergelijken op basis van waarde, inspanning, risico’s en beschikbare gegevens.
Bepalen waarmee je het beste kunt beginnen.
Nagaan welke gegevens beschikbaar zijn, waar ze vandaan komen en wie er toegang toe heeft.
Bepalen hoe de AI-oplossing zal worden gekoppeld aan bestaande systemen en waar de gegevens zullen worden opgeslagen.
Bepalen wat de oplossing moet doen en hoe mensen er gebruik van zullen maken.
Het ontwikkelen van de AI-functies en de gebruikersinterface.
De oplossing koppelen aan bestaande systemen en gegevensbronnen.
Het testen van integraties, AI-resultaten, beveiliging en prestaties.
De oplossing uitrollen naar een proefgroep of naar alle gebruikers.
Leraren, medewerkers of leerlingen uitleggen hoe ze het moeten gebruiken en welke regels ze moeten volgen.
Het bijhouden van het gebruik, de kwaliteit van de AI-reacties, de kosten en de resultaten in de loop van de tijd.
Het bijwerken van gegevens, meldingen, regels en functies op basis van feedback en prestatiebeoordelingen.
Een eenvoudige AI-oplossing voor het onderwijs kost doorgaans tussen $15000 en $20000+. Dit is echter slechts een ruwe schatting. De uiteindelijke prijs hangt af van de functionaliteit van de oplossing, het soort gegevens dat wordt gebruikt, de integratiebehoeften en of u gebruikmaakt van bestaande oplossingen of op maat gemaakte modellen.
Als u een AI-tutor nodig hebt die is geïntegreerd met LMS- of SIS-systemen, spraakfunctionaliteit, een AI-avatar en aangepaste leerlogica, zullen de kosten hoger uitvallen. Ook de gegevensbescherming van studenten en nalevingsvereisten kunnen de kosten verhogen.
Bij Innowise heb ik geleerd dat de kwaliteit van het AI-model slechts één onderdeel is van een succesvol onderwijsproject. Gegevens, integraties, gebruikersacceptatie en meetbare resultaten kunnen net zo’n grote invloed hebben op het eindresultaat. Hieronder staan de uitdagingen die ik het vaakst tegenkom bij het omzetten van een AI-oplossing van concept naar dagelijks gebruik.
Studiedossiers, cijfers, aanwezigheid, cursusactiviteiten en andere informatie worden vaak in afzonderlijke systemen opgeslagen. Ontbrekende gegevens, dubbele gegevens en verschillende formaten kunnen de nauwkeurigheid van AI-resultaten verminderen.
Hoe wij dit aanpakken: Eerst brengen we in kaart welke gegevens de AI daadwerkelijk nodig heeft, vervolgens zuiveren en structureren we deze gegevens en koppelen we de benodigde bronnen aan elkaar. Mocht uw data zich op meerdere systemen bevinden, of mocht u twijfelen of deze geschikt is voor AI, dan kunnen onze consultants deze beoordelen en de volgende stappen aanbevelen.
Onderwijsinstellingen maken vaak gebruik van verouderde LMS-, SIS- en interne systemen die niet zijn ontworpen om samen te werken met moderne AI-tools. Dit kan de gegevensuitwisseling en AI-integratie bemoeilijken.
Hoe wij dit aanpakken: Wij brengen de huidige systemen in kaart, beoordelen welke systemen via API’s met elkaar kunnen worden gekoppeld en bouwen integraties op maat wanneer standaardopties niet volstaan. Als het bestaande systeem de nieuwe AI-functies niet ondersteunt, kunnen we aanbevelen om de onderdelen die de belangrijkste beperkingen veroorzaken te moderniseren of te vervangen.
Docenten en onderwijsmedewerkers hebben wellicht weinig ervaring met AI-tools en weten mogelijk niet hoe ze effectieve opdrachten moeten opstellen, de resultaten van AI moeten controleren of moeten inschatten op welke punten de technologie fouten kan maken.
Hoe we dit aanpakken: We leiden leraren en ander onderwijspersoneel op om AI te gebruiken, de resultaten ervan te controleren en te begrijpen waar menselijk oordeel nog steeds nodig is
Zelfs nuttige AI-toepassingen in het onderwijs kunnen moeilijk te implementeren zijn als ze extra stappen met zich meebrengen of niet aansluiten bij de werkwijze van docenten en medewerkers.
Hoe we dit aanpakken: We onderzoeken eerst hoe docenten en medewerkers werken en waar AI in hun dagelijkse taken zou moeten passen. Vervolgens testen we de oplossing met een kleine groep toekomstige gebruikers, verzamelen we feedback en passen we deze aan voordat we de oplossing op grotere schaal uitrollen.
Leerlingen kunnen generatieve AI gebruiken om opdrachten te maken, essays te schrijven of vragen te beantwoorden zonder zelf het werk te doen. Dit kan het voor docenten moeilijker maken om te beoordelen wat een leerling daadwerkelijk weet.
Hoe we dit aanpakken: We werken samen met onderwijsinstellingen om aanvaardbaar AI-gebruik te definiëren en deze regels in de oplossing te verwerken. Dit kan onder meer inhouden dat AI wordt beperkt tot hints en uitleg, dat wordt bijgehouden hoe de ingebouwde AI wordt gebruikt en dat plagiaatcontroles worden toegevoegd.
Het is eenvoudig om bij te houden hoe vaak een AI-tool wordt gebruikt, maar intensief gebruik betekent niet altijd dat de AI-oplossing goed werkt. Onderwijsinstellingen moeten nog steeds nagaan of studenten beter leren, docenten minder tijd besteden aan routinematig werk of dat er minder studenten achterop raken.
Hoe wij dit aanpakken: Wij stellen samen met onze klant vóór de lancering succescriteria vast en vergelijken de resultaten na de implementatie. Afhankelijk van het project kunnen we cijfers, het voltooien van cursussen, de voortgang van studenten, de werkdruk van docenten of ondersteuningsverzoeken bijhouden.
Veel van de hierboven genoemde uitdagingen komen ook voor bij AI-projecten in andere sectoren. In het onderwijs wordt AI echter een integraal onderdeel van de manier waarop leerlingen leren en omgaan met lesmateriaal.
AI-systemen in het onderwijs kunnen zeer persoonlijke gegevens van leerlingen verwerken, waaronder identiteitsgegevens, informatie over gezondheid of een beperking, gedragsgegevens en leerhistorie. Als deze gegevens openbaar worden gemaakt of voor andere doeleinden worden gebruikt dan waarvoor ze oorspronkelijk bedoeld waren, kan de school de controle over gevoelige leerlinggegevens verliezen. De privacyvereisten zijn nog strenger wanneer het om minderjarigen gaat, aangezien voor hun gegevens vaak aanvullende toestemming en waarborgen vereist zijn.
1) Houd je aan de regelgeving die van toepassing is op het project, zoals FERPA en COPPA in de VS en de AVG in de EU. Wanneer AI wordt gebruikt door leerlingen met een beperking, spelen regelgevingskaders zoals IDEA, Sectie 504 en ADA een rol. Lokale onderwijs- en AI-regels zijn ook van belang, aangezien de vereisten per markt verschillen.
2) Bepaal wanneer toestemming van ouders of leerlingen vereist is en bouw deze toestemmingsstappen in de oplossing in.
3) Hanteer een benadering van gegevensminimalisatie, zodat de AI alleen de leerlinggegevens krijgt die nodig zijn voor een specifieke taak, in plaats van toegang tot het volledige leerlingdossier.
4) Stel machtigingen in op basis van gebruikersrollen, zodat docenten, beheerders, leerlingen en andere gebruikers alleen toegang hebben tot de informatie die voor hen relevant is.
5) Controleer AI-diensten van derden zorgvuldig, inclusief welke gegevens ze ontvangen, waar deze worden verwerkt en of ze prompts of outputs bewaren.
AI kan een verkeerd antwoord geven wanneer de context ontbreekt, de gegevens onvolledig zijn of het geen toegang heeft tot het juiste lesmateriaal. In deze gevallen kan het toch een antwoord geven dat correct klinkt. Als leerlingen hierop vertrouwen, kunnen ze verkeerde informatie leren, een onderwerp verkeerd begrijpen of dezelfde fout herhalen bij toekomstige opdrachten.
En als de gegevens die worden gebruikt om de AI te trainen of te ondersteunen vooringenomen zijn, kunnen sommige groepen studenten minder nauwkeurige feedback, beoordelingen of aanbevelingen krijgen. Dit kan van invloed zijn op hun cijfers, toegang tot ondersteuning of leertraject.
Wat ik zie bij Innowise is dat een groot deel van de expertise die we nodig hebben al aanwezig is. Mijn collega’s en ik hebben gewerkt aan projecten met generatieve AI, LLM’s, voorspellende analyses, computervisie, automatisering en onderwijssoftware. We beginnen dus meestal niet vanaf nul; er is altijd wel iemand die al eens met een soortgelijk technisch probleem te maken heeft gehad.
Ik zou zeggen dat het team ons grootste voordeel is. We hebben meer dan 3.500 specialisten in huis op het gebied van AI, data, softwareontwikkeling, kwaliteitsborging, DevOps, ontwerp en andere vakgebieden. Dat geeft ons veel flexibiliteit: we kunnen snel een team samenstellen, binnen een paar dagen nieuwe expertise toevoegen of de teamsamenstelling aanpassen naarmate het project groeit, zonder dat we een andere leverancier hoeven in te schakelen.
Als u overweegt om AI in te zetten in uw onderwijsproduct of -processen – of dat nu is om studenten te ondersteunen, de werkdruk van docenten te verlichten of routinetaken te automatiseren – dan staan wij voor u klaar.
Beoordeling door een klant
Beoordeling door een klant
Beoordeling door een klant
Beoordeling door een klant
AI in het onderwijs houdt in dat AI-tools worden ingezet om leerlingen, docenten en onderwijsinstellingen te ondersteunen. Het kan helpen bij het uitleggen van onderwerpen, het nakijken van opdrachten, het beantwoorden van vragen, het bijhouden van de voortgang van leerlingen en het afhandelen van routinematige administratieve taken.
Veelvoorkomende toepassingen van AI in het onderwijs zijn onder meer AI-begeleiders, adaptief leren, geautomatiseerde beoordeling, lesvoorbereiding, chatbots voor studentenondersteuning, het leren van talen, het bijhouden van voortgang en routinematige administratieve taken.
De belangrijkste voordelen van AI-toepassingen in het onderwijs zijn: meer gepersonaliseerd leren, snellere feedback, minder routinematig werk voor docenten, betere ondersteuning van leerlingen en gemakkelijkere toegang tot onderwijs voor mensen met verschillende behoeften.
AI wordt wereldwijd al ingezet op basisscholen en middelbare scholen, universiteiten en in opleidingsprogramma’s, hoewel de mate waarin dit gebeurt nog steeds per organisatie verschilt. Voorbeelden van AI in het onderwijs zijn onder meer de ‘Virtual Peer’ van Macquarie University voor studentenondersteuning, Microsoft Copilot op de basisschool van Aš voor onderwijs en vertalingen, en AI-bijles met Copilot voor middelbare scholieren in Nigeria.
De belangrijkste risico’s zijn de bescherming van de privacy van leerlinggegevens, onjuiste of bevooroordeelde antwoorden van AI, en het feit dat leerlingen te veel op AI vertrouwen in plaats van zelf over opdrachten na te denken. Scholen en universiteiten hebben ook duidelijke regels nodig over hoe AI mag worden gebruikt, wanneer een mens het werk van de AI moet controleren, en hoe aan vereisten zoals FERPA, GDPR en COPPA kan worden voldaan.
Scholen en universiteiten behalen doorgaans betere resultaten als ze beginnen met het probleem dat de meeste kopzorgen baart. Als de werkdruk van docenten het grootste probleem is, kunnen ze zich richten op het beoordelen van werk of het voorbereiden van lessen. Als studenten meer ondersteuning nodig hebben, zijn AI-begeleiders of chatbots wellicht een betere keuze. Zodra duidelijk is wat de juiste toepassing van AI in het onderwijs is, is de volgende stap om de gegevens, systemen en privacyvereisten te controleren en na te gaan hoe de oplossing in het dagelijkse werk past, voordat deze op grotere schaal wordt uitgerold. Een ervaren ontwikkelingspartner kan daarbij helpen.
De toekomst van AI in het onderwijs zal er waarschijnlijk op neerkomen dat AI een vast onderdeel wordt van het leerproces en het dagelijkse werk. De markt zal naar verwachting groeien van $8,3 miljard in 2025 tot $57,2 miljard in 2033, waarbij gepersonaliseerd leren en AI-begeleiding tot de belangrijkste groeisectoren behoren. Leraren blijven een centrale rol spelen, en scholen zullen moeten investeren in AI-opleidingen, duidelijke regels en verantwoord gebruik. De mate waarin AI wordt ingevoerd, zal per instelling verschillen, omdat veel instellingen nog steeds te maken hebben met beperkte budgetten, verouderde systemen, privacyvereisten, zorgen over academische integriteit en een gebrek aan AI-vaardigheden.
De initiële investering die nodig is om een eenvoudig AI-systeem voor het onderwijs te ontwikkelen, kan variëren van $15.000 tot $20.000+. De uiteindelijke prijs hangt af van verschillende factoren, waaronder de omvang van het werk, de AI-mogelijkheden, de voorbewerking van gegevens, de integratie met LMS- of SIS-platforms, het gebruik van op maat gemaakte modellen, spraak- en avatarfuncties, en beveiligingsvereisten.
