Skip to main content

Generatiewe KI in OLA aan US

Die opkoms van maklik toeganklike generatiewe kunsmatige intelligensie instrumente verander fundamenteel hoe ons na ons huidige onderrig-leer-assessering (OLA)-praktyke, hoër onderwys, en aan die US spesifiek, dink. Sedert die taalmodel ChatGPT se debuut in November 2022, het 'n golf van soortgelyke gevorderde KI-tegnologieë gevolg, en ons kan verwag dat hierdie soort programme toenemend meer gesofistikeerd sal word en ook verder geïntegreer in ons daaglikse lewens sal word.

Hierdie KI-instrumente, alhoewel dit nie oorspronklik ontwikkel is vir opvoedkundige doeleindes nie, is wyd deur studente aangeneem en word nou in OLA-omgewings wêreldwyd gebruik – of dosente dit toelaat al dan nie (Dai, Liu, Lim 2023).

Die toeganklikheid van hierdie tegnologiee laat ons dan met die vraag – indien ons van ons studente verwag om iets te doen wat die 'masjiene' reeds vinniger en potensieel beter kan doen as hulle, doen ons hulle nie miskien 'n onreg aan nie? Globale denkleiers soos Joseph Aoun (2017) en Reid Hoffman (2023) meen wel so, en hulle stel daarom voor dat ons eerder studente moet toerus met die denke wat hulle nodig het om hul (onsekere) toekoms te navigeer.

Sedert Januarie 2023 en die skep van ons posisie-dokument, het die US 'n oop ingesteldheid geneem ten opsigte van KI in OLA.  Ons akademiese personeel is aangemoedig om hierdie instrumente te leer ken en hul potensiële impak binne beide ons breër institusionele en dissipline-spesifieke kontekste te verken. Ons plaas generatiewe KI in OLA binne die konsep van akademiese integriteit (die sogenaamde AI²-benadering, naamlik “academic integrity x artificial intelligence"), en moedig oop gesprekke aan oor die moontlike beperkings, voordele en die verantwoordelike gebruik van hierdie programme in ons unieke kontekste.

Dit beteken dat ons die moeilike vrae kan begin stel, soos:

  • Hoe kan dosente ons onderrigrol in HO verstaan en herdefinieer?
  • Is ons leer- en assesseringsgeleenthede KI-bestand?
  • Probeer ons om studente se leer te behou deur die konsep van 'learning as grappling' (ook bekend as die "productive struggle in learning")
  • Bepaal of ons bestaande assesserings werklik die beste manier is om studenteleer in ons unieke kontekste te assesseer – ontwikkel ons regtig evaluatiewe oordeel in ons studente? 

Om dosente op hierdie reis te ondersteun, het ons verskeie hulpbronne ontwikkel (klik op die blokkies hieronder om die skakels te volg), wat wissel van 'n KI-geletterdheidsraamwerk vir OLA spesifiek, tot verskeie kort kursusse wat gebruik kan word om verantwoordelike KI-gebruik te oorweeg en te bespreek. Ons wou nie maklike wenke en truuks bied vir die eenvoudige integrasie van generatiewe KI in ons OLA nie. In plaas daarvan het ons gekies om die moeilike gesprekke te fasiliteer oor verantwoordelike KI-integrasie en die implikasies daarvan vir onderrig, leer en assessering aan ons instansie.​

An Introduction to GenAI​


AI² Besprekingsreeks Webinar 2: KI in OLA ​

Aanbieders: Dr Hanelie Adendorff, dr Phil Southey, Dalene Joubert & Magriet de Villiers​
Opname: YouTube 
PPT: AI² Webinar 2 ​


AI² Besprekingsreeks​ Webinar 5: Waardes wat ons benadering tot KI in die hoër onderwy onderbou

Aanbieders: Magriet de Villiers & Tanya de Villiers-Botha
Opname: YouTube 

Hoewel die verbod op generatiewe KI-taalmodelle vroeg in 2023 dalk na 'n haalbare opsie gelyk het, moedig ons dit nie aan nie. KI-opsporingsagteware is nie betroubaar nie en 'n kultuur van wantroue teenoor ons studente is ook nie in ooreenstemming met die leer-gesentreerde benadering tot OLA wat aan die US gevolg word nie. Daarom probeer ons eerder KI-geletterdheid deur middel van die US se gebruiksriglyne aanwakker en kritiese gesprekke met studente te voer oor generatiewe KI en hul leer. ​

Cool Things Academics Do: AI Literacy in Higher Education

Deur middel van ses uiteenlopende gevallestudies verken ons hoe akademici, in dissiplines wat van Ingenieurswese tot Rekeningkunde strek, KI as ’n pedagogiese hulpmiddel gebruik. Hierdie benaderings beweeg verder as tradisionele assesserings en vervaag die grense tussen assessering en leer deur studente aan te moedig om krities met KI-gegenereerde inhoud om te gaan, oor die akkuraatheid daarvan te reflekteer, en ’n genuanseerde begrip van KI se moontlikhede en beperkings te ontwikkel.