AI in het hoger onderwijs

Als je het voorrecht hebt om les te mogen geven in een IT-opleiding, dan is verandering eigen aan je job. Hoe die veranderingen er de vorige twintig jaar uitzagen werd ook keurig gedicteerd door de industrie, we hadden maar te volgen. Vandaag is anders. De disruptie door AI is zo groot, dat er nog geen duidelijkheid lijkt te zijn over waar we naartoe moeten. Het resultaat zijn dus veel goedbedoelde initiatieven die alle kanten uitschieten. Plots duiken ook overal AI-experten op, het is een label dat tegenwoordig erg goedkoop lijkt. Ik ben het in elk geval niet, dat mag duidelijk zijn.

Het trilemma

AI is een disruptieve technologie, die nu al een gigantische impact heeft op de IT-branche. Meer woorden moeten daar niet aan vuil gemaakt worden, daar moet niemand overtuigd worden.

Maar hoe moet het onderwijs daarmee omgaan, dat is alvast mij minder duidelijk. Specifiek bij IT-vaardigheden als programmeren komt al snel de vraag bovendrijven welke kennis wel nog noodzakelijk is, en vanaf welk punt AI mag overnemen. In het ene uiterste van het spectrum zitten de vakgenoten met de mening dat je enkel goed kan programmeren met AI als je zelf een goeie programmeur bent, in het andere uiterste is programmeerkennis overbodig geworden en zijn de tools nu leidend, niet meer de strikte kennis. Wat het wordt laat ik over aan de experts, en ongetwijfeld zit de waarheid - zoals zo vaak - ergens in het midden.

Hoe dan ook krijgt het meer en meer aandacht in de opleiding, en dat brengt nieuwe keuzes naar boven. Een vaststelling is bijvoorbeeld dat AI heel snel dreigt te zorgen voor hogere slaagkansen voor wie geld heeft om op eigen initiatief de duurste en beste modellen te kopen. Dat blijkt dagelijks in het labo waar studenten die werken met gratis tools schouder aan schouder zitten met studenten die soms zelfs meerdere abonnementen hebben bij pakweg OpenAI en Anthropic.

Naar volgend academiejaar zal dus vermoedelijk de beslissing genomen worden om studenten te verplichten om te voorzien in identieke AI-tooling, zodat iedereen met gelijke wapens strijdt voor een diploma. De cursus is out, het AI-abonnement is in.

Het boeiende is dat er meerdere manieren zijn om dit op te vangen. Het is helemaal niet zeker dat de discussie ten gronde wordt gefungeerd, technische discussies worden vaker niet dan wel beslist op basis van technische argumenten, maar het is minstens wel een gedachtenoefening waard. Als we als onderwijs AI-tooling willen voorzien, wat is dan de geprefereerde manier om dat te doen?

De drie opties:

• Mogelijkheid 1: let’s go shopping : We laten de studenten allemaal een Claude-abonnement kopen. Op die manier geven we hen de tools die op het niveau staan van wat ook in het werkveld gebruikt wordt. Dat is voor studenten een extra kost, maar IT-studies zijn in vergelijking met andere studies sowieso al erg goedkoop.

• Mogelijkheid 2: let’s go shopping in the EU: leren autorijden doe je ook niet in een Porsche, en het onderwijs heeft de morele plicht om de Europese alternatieven de ruimte te geven om te groeien en een userbase te bezorgen, zelfs als blijkt uit statistieken dat die modellen ongeveer een jaar achterlopen op de Amerikaanse alternatieven. Door een abonnement voor Mistral te laten kopen geven we een duidelijk signaal en een push voor een sterkere Europese AI-voetafdruk.

• Mogelijkheid 3: let’s build: een hogeschool is in de eerste plaats een locatie waar praktijkgericht onderzoek en ontwikkeling een plaats moeten krijgen. In plaats van abonnementen voor studenten (wat jaarlijks neerkomt op ongeveer EUR 160000 voor 600 studenten¹) kan beter geïnvesteerd worden in eigen AI-servers die door studenten kunnen gebruikt worden en ook het onderzoek ten goede komen. De ervaring die opgedaan wordt door het zelf hosten van modellen kan dan weer gedeeld worden met de industrie.

Voor deze blog ben ik momenteel nog wat te lui om interactiemogelijkheden te voorzien, maar ik maak er een poll van op LinkedIn, en post de resultaten nadien hier…

Footnotes

1. Bron: Claude pro x 12 maand x EUR20/maand ↩