Waarom is AI slecht in het onderwijs?

De Schaduwzijde van AI in het Onderwijs: Beperkingen, Vooroordelen en de Verdieping van Ongelijkheid

Artificiële intelligentie (AI) wordt steeds vaker omarmd in de onderwijswereld. De belofte is verleidelijk: gepersonaliseerd leren, geautomatiseerde beoordeling en een efficiëntere administratie. Maar achter deze glimmende façade schuilen aanzienlijke risico’s, in het bijzonder de inherent aanwezige vooringenomenheid in AI-systemen. In plaats van het onderwijs te democratiseren, dreigt AI bestaande ongelijkheden te verergeren door de beperkingen van de trainingsdata waarop het is gebaseerd.

De kern van het probleem ligt in de kwaliteit en representativiteit van de data die gebruikt wordt om AI-algoritmen te trainen. Deze data weerspiegelt vaak de bestaande maatschappelijke patronen en vooroordelen. Denk aan algoritmen die gebruikt worden om de leerprestaties van studenten te voorspellen of om studiekeuzes aan te bevelen. Wanneer de trainingsdata overwegend afkomstig is van leerlingen uit welvarende omgevingen met toegang tot kwalitatief hoogwaardig onderwijs, zal de AI geneigd zijn om deze groep te bevoordelen. Leerlingen uit minder bevoorrechte milieus, met andere achtergronden of beperkte toegang tot resources, worden dan mogelijk onterecht als minder potentieel ingeschat.

Dit leidt tot een vicieuze cirkel. AI-systemen die gebaseerd zijn op bevooroordeelde data, zullen bevooroordeelde beslissingen nemen. Deze beslissingen kunnen subtiel zijn, zoals een algoritme dat leerlingen met bepaalde kenmerken minder aantrekkelijke leerpaden aanbeveelt, of direct, zoals het toekennen van lagere scores op basis van achtergrond of postcode. Het resultaat is dat leerlingen uit benadeelde groepen verder achterop raken, terwijl hun bevoorrechte leeftijdsgenoten nog verder vooruit worden geholpen.

De gevolgen van deze bevooroordeelde AI-systemen in het onderwijs zijn verreikend. Ze ondermijnen niet alleen de principes van eerlijkheid en gelijke kansen, maar kunnen ook leiden tot:

• Zelfvervullende voorspellingen: Wanneer leerlingen continu geconfronteerd worden met negatieve beoordelingen of beperkende aanbevelingen, kan dit hun motivatie en zelfvertrouwen aantasten, waardoor ze daadwerkelijk minder goed presteren.
• Versterking van segregatie: AI-systemen die de neiging hebben om leerlingen op basis van achtergrond te categoriseren, kunnen bestaande segregatie in het onderwijs verder versterken.
• Gebrek aan transparantie: De complexe algoritmen die ten grondslag liggen aan AI-systemen zijn vaak ondoorzichtig, waardoor het moeilijk is om te begrijpen waarom bepaalde beslissingen worden genomen en om eventuele fouten of vooroordelen te corrigeren.

Het is cruciaal dat we ons bewust zijn van deze schaduwzijde van AI in het onderwijs. Voordat we AI-systemen op grote schaal implementeren, moeten we kritisch kijken naar de data waarop ze zijn getraind en actief werken aan het verminderen van vooroordelen. Dit vereist een multidisciplinaire aanpak, waarbij experts op het gebied van AI, onderwijs en sociale rechtvaardigheid samenwerken om ethische richtlijnen en verantwoordelijke implementatiestrategieën te ontwikkelen.

Alleen door waakzaam te zijn en actief te streven naar eerlijke en transparante AI-systemen kunnen we ervoor zorgen dat AI daadwerkelijk bijdraagt aan een rechtvaardiger en inclusiever onderwijs voor alle leerlingen. Anders dreigt AI, in plaats van een oplossing, een verdieping van de bestaande ongelijkheid te worden.