Het is een jaar geleden dat ChatGPT de klaslokalen binnenstormde. De meest voorkomende gebruikers zijn studenten die op zoek zijn naar huiswerkhulp (of snelkoppelingen) en docenten die deze gebruiken om ter plekke op maat gemaakte lesplannen te maken.

Een groep onderzoekers stelt echter een nieuwe vraag: kan generatieve AI leraren helpen beter les te geven?

Uit nieuw onderzoek dat in november werd gepubliceerd, blijkt dat wanneer docenten regelmatig, gepersonaliseerde en on-demand suggestions krijgen over hun lespraktijk, ze rijkere, meer analytische vragen stellen in hun wiskunde- of natuurkundelessen. De studieuitgevoerd door onderzoekers van de Universiteit van Maryland, Harvard College en Stanford College, ontdekte ook dat docenten zich bezighielden met suggestions wanneer deze rechtstreeks naar hen werd gemaild, wat erop wijst dat suggestions op een beknopte en toegankelijke manier moet worden gegeven.

De suggestions in kwestie komt van een AI-aangedreven instrument genaamd TeachFX, waarin opgenomen klaslokaalaudio door een groottaalmodel wordt gevoerd dat is getraind om te identificeren wanneer een leraar een bepaalde instructiestrategie gebruikt, zoals het gebruik van focusvragen. Dergelijke vragen stellen leerlingen in staat een antwoord te beredeneren in plaats van het zich alleen maar te herinneren. De instrument genereert een gepersonaliseerd rapport voor de leraar waarin gedetailleerd wordt beschreven hoe vaak ze vragen stelden, hoeveel hun leerlingen in de klas praatten en hoe vaak de leraren de leerlingen om uitleg vroegen.

“Het veranderen van de lerarenpraktijk in wiskunde en wetenschappen is een zware strijd. Ik ben enthousiast over de resultaten van dit onderzoek omdat de interventie goedkoop is, privé is voor docenten en vrijwillig is. En het onderzoek laat zien dat er verbeteringen zijn in een bepaalde instructiepraktijk”, zegt Heather Hill, een van de onderzoekers en hoogleraar in het leren en oefenen van leraren aan de Harvard College.

Een van de grote uitdagingen bij het op grote schaal geven van suggestions aan docenten is de caseload van instructiecoaches. Hoewel AI dat menselijke contact niet kan vervangen, kan het transcripties van klaslokalen veel sneller taggen en verwerken dan mensen. Coaches kunnen dus mogelijk gegevens uit AI-tools gebruiken om hun suggestions op leraren af ​​te stemmen, als ze zelf leraren niet zo vaak kunnen observeren.

Het onderzoek is een van de eersten waarbij AI-feedback wordt getest in persoonlijke klaslokalen in het basis- en voortgezet onderwijs, in plaats van in een klaslokaal middelbare college of on-line klaslokalen.

De vragen werden beter. Maar hoe zit het met het onderwijs?

De studie, een werkdocument dat in november werd gepubliceerd door EdWorkingPapers, een venture van het Annenberg Instituut aan de Brown College, is nog niet door vakgenoten beoordeeld.

Onderzoekers hebben 532 leraren in Utah willekeurig in twee groepen verdeeld. Alle docenten hadden toegang tot de basisversie van TeachFX: de mogelijkheid om audio-snapshots van hun klaslokalen op te nemen en te genereren. Maar alleen de docenten in de behandelgroep kregen wekelijks een e-mail over hun gebruik van ‘focusvragen’ en ideas over hoe ze te structureren.

Uit het onderzoek bleek dat de behandelgroep in de loop van vijf weken 20 procent meer gerichte vragen stelde dan de controlegroep. De leraren van de behandelgroep openden hun e-mail gedurende vijf weken ook 55-61 procent van de tijd, en zij bekeken ook hun door TeachFX gegenereerde klasrapport sneller dan de leraren uit de controlegroep.

Hill zei dat de onderzoekers focusvragen hebben gekozen als interventiestrategie omdat het leraren helpt de instructie voor studenten te structureren.

“Een focusvraag zou kunnen beginnen met dit probleem en tegen de leerlingen zeggen: ‘Waarom kijk je hier niet naar en vertel je me hoe je over het probleem denkt?’ Heeft iemand enig idee hoe je het probleem zou kunnen oplossen?’ Het stellen van vragen zou ruimte kunnen creëren voor leerlingen om na te denken en te communiceren over hun wiskundige ideeën”, aldus Hill.

Hill en haar co-auteurs waren echter verbaasd dat een toename van het aantal gerichte vragen niet leidde tot een merkbaar verschil in de mate waarin leerlingen spraken in de klas, in de redenering van leerlingen, of in de manier waarop leraren de ideeën van leerlingen overnamen. (Met ‘uptake’ wordt hier bedoeld dat een docent de bijdrage van een leerling herroept, erop uitweidt of een vervolgvraag stelt.)

“We hadden verondersteld dat dit zou gebeuren als resultaat van meer suggestions waardoor het gebruik van focusvragen zou toenemen”, aldus Hill.

De suggestions is privé. Dat zal botsen met verandering

TeachFX houdt de suggestions van docenten privé en geen enkele directeur of coach heeft toegang tot de gegevens, tenzij docenten deze met hen delen. Maar leraren die aan het einde van het onderzoek werden ondervraagd, maakten zich zorgen over de manier waarop hun gegevens zouden kunnen worden gebruikt, wat duidde op mogelijke uitdagingen voor de wijdverbreide adoptie van deze hulpmiddelen voor lerarenfeedback.

In dertien interviews met een deel van de hele groep maakten leraren zich zorgen over de vraag of de gegevens toegankelijk zouden zijn voor hun superieuren; merkte op dat de transcripties “onnauwkeurig” waren over de hoeveelheid stem van de studenten; en zeiden dat ze geen tijd hadden om alle suggestions en gegevens die naar hen werden verzonden, te doorzoeken.

De laatste observatie is niet verrassend voor Julie York, een middelbare schoolleraar van de South Portland Excessive College in Newport, Maine.

York zei dat ze TeachFX de afgelopen twee jaar af en toe in haar reduce heeft gebruikt. “Ik vind het geweldig dat de instrument me een overzicht geeft van hoeveel ik praatte versus hoeveel mijn leerlingen praatten. Het geeft je ook woordwolken over de meest gebruikte woorden in de klas. Ik kan zien of leerlingen de woorden gebruiken die ik onderwijs. Ik kan ook zien of ‘wat’ of ‘assist’ de meest voorkomende woorden zijn die ze gebruiken’, zei York.

York vond TeachFX through haar eigen onderzoek. Leraren zijn wellicht minder geneigd om deze AI-platforms als feedbackinstrument te gebruiken als hun district of college dit vereist.

Hill begrijpt dat probleem, maar is van mening dat er manieren zijn om gegevens op school- of districtsniveau te verzamelen waardoor persoonlijke informatie verborgen blijft. Vervolgens kunnen groups van docenten en coaches de instructiegegevens naast testscores en andere informatie gebruiken om het lesgeven te plannen.