Kunstmatige intelligentie in het vreemdetalenonderwijs
Hoe verandert kunstmatige intelligentie de rol van leraren?
De vreemdetalendidacticus prof. dr. Torben Schmidt is een belangrijke stem op het gebied van digitaal vreemdetalenonderwijs. In een interview met Dr. Moritz Dittmeyer legt hij uit waar het potentieel van AI-technologieën ligt bij het leren van vreemde talen en wat de uitdagingen zijn.
Von Dr. Moritz Dittmeyer
Kunstmatige intelligentie is alomtegenwoordig. Voortschrijdende technologieën, vooral op het gebied van Natural Language Processing, en de mogelijkheid om gigantische hoeveelheden gegevens te verwerken, zorgen ervoor dat er steeds meer hulpmiddelen en programma's worden ontwikkeld om ons te ondersteunen bij ons dagelijks spreken en schrijven.
Maar wat betekenen deze ontwikkelingen voor het leren van vreemde talen en de didactische aanpak van het onderwijzen en leren van vreemde talen? Welke AI-technologieën zijn bijzonder geschikt om het leren van vreemde talen te ondersteunen en waar liggen de grootste uitdagingen bij de toepassing ervan? En wat betekent dit alles voor docenten in het face-to-face en online onderwijs?
Prof. Schmidt, u bent een professor voor de didactiek van de Engelse taal. Wat kunnen we overbrengen van het leren en onderwijzen van de Engelse taal naar het Duits? Er zijn de laatste jaren grote ontwikkelingen geweest in technologie-ondersteund leren.
De verschillende vreemdetalendidactieken, met name Engels en Duits als vreemde taal (DaF), liggen niet ver uit elkaar. Juist omdat digitaal leren iets heel samenbindends heeft, zijn we echt een grote community. De discoursen zijn vergelijkbaar over vakgrenzen en talen heen.
Toch denk ik dat we voor het vak Engels bepaalde voordelen hebben: ten eerste omdat er aanzienlijk meer Engelstaligen zijn. Vervolgens hebben we ook veel meer leerstoelen in de taalkunde en projecten in de computationele taalkunde. Om deze redenen hebben we de laatste jaren een aantal impulsen kunnen geven vanuit de Engelse didactiek, vooral als het gaat om computerondersteund leren van vreemde talen.
Computerondersteund leren van vreemde talen, kunt u in het kort uitleggen wat dit inhoudt?
Het concept van computerondersteund leren van vreemde talen is niet nieuw. Computer Assisted Language Learning, afgekort CALL, bestaat al vele decennia. In het algemeen gaat het om vormen en procedures voor het leren en onderwijzen van vreemde talen. Ik zou drie gebieden willen onderscheiden:
Ten eerste gaat het om het bouwen van intelligente oefensystemen waarmee men bijvoorbeeld grammatica, woordenschat of luistervaardigheid kan trainen. Door gegevens te analyseren en te verwerken moeten deze programma's lerenden of leraren optimale feedback geven over hun leervorderingen.
Ten tweede gaat het om de ontwikkeling van hulpmiddelen die lerenden helpen om bijvoorbeeld teksten te vertalen of zelf essays te schrijven. Er zijn ook programma's die leerlingen ondersteunen bij het maken van mondelinge presentaties. Zij helpen bij het ontwerpen van dia's of bij het verbeteren en optimaliseren van de spreektekst qua taal en inhoud.
Het derde gebied is het gebruik van media in de klas in de zin van het verschaffen van inhoud en impulsen. De toegang tot materiaal voor vreemde talen is zeer gemakkelijk geworden. Door geschikt digitaal materiaal in de klas te integreren, kunnen leerlingen kennismaken met authentieke betogen en taalhandelingen.
Dit zijn allemaal mogelijkheden die natuurlijk ook het handelen van leerkrachten ingrijpend veranderen.
Voordat we dieper ingaan op de veranderingen voor leraren, wil ik het hebben over het onderwerp kunstmatige intelligentie. Vooral op het gebied van computerondersteund leren van vreemde talen speelt het gebruik van AI nu een grote rol. Wat bedoelen we hier precies met AI en hoe kunnen we daarvan profiteren op het gebied van het leren van vreemde talen?
Als het gaat om de rol van kunstmatige intelligentie in het taalonderwijs, moeten we ons eerst afvragen wat de kerntaken en -competenties van leerkrachten zijn. Ik zou hier twee aspecten willen benadrukken, hoewel er natuurlijk veel meer is om een goede leraar te zijn: Enerzijds het coördineren van oefeningen en materialen en anderzijds het analyseren van de prestaties van de lerenden.
Het bieden van een leerkader en adaptieve leerondersteuning in het oefenproces met hoogwaardige effectieve feedback zou ik in deze context van een docent verlangen; d.w.z. op maat gesneden, geïndividualiseerde ondersteuning in het leerproces. Elke leerling zou idealiter moeten krijgen wat hij of zij nodig heeft voor de volgende ontwikkelingsstap op basis van een analyse van de huidige vaardigheden.
Vervolgens kunnen zij voorspellen hoe waarschijnlijk het is dat een cursist, met de door het systeem geïdentificeerde kennis, een bepaalde taak met succes zal kunnen voltooien. De systemen kunnen ook beoordelen wat passende feedback voor lerenden is.
Wat onderscheidt deze intelligente systemen? Waarom is het zinvol leraren hier met AI-methoden te ondersteunen?
In een normale situatie heeft een leerkracht 20 tot 30 leerlingen in een leergroep waarvan zij het leergedrag kan observeren. Het voordeel van een AI is dat duizenden leerlingen over leergroepen en scholen heen kunnen worden geanalyseerd. Dan kan nog beter, systematischer en veel sneller worden bepaald welke taken op welk moment geschikt zijn voor welke leerlingen en welke niet.
Maar AI kan ook helpen om materiaal te selecteren dat verder gaat dan oefenen, d.w.z. op een bepaalde manier als hulpsysteem voor leraren of tekstboekauteurs. Vereenvoudigd is het tegenwoordig meestal zo dat een leraar voor een onderwerp een tekst uit een leerboek selecteert, waaraan alle leerlingen dan moeten werken. Met de technologie kan een leraar niet alleen teksten vinden, maar ze ook vereenvoudigen, voorbereiden of zelfs helemaal zelf maken, om de leerlingen een soort menu met taalkundig geschikte teksten aan te bieden die bevorderlijk zijn voor het leren. Dit zou natuurlijk een doorslaggevend voordeel zijn, vooral met het oog op differentiatie in het leerproces.
U hebt uitgelegd dat er al veel programma's zijn die leraren kunnen ondersteunen bij het creëren van boeiend, individueel aangepast en toekomstgericht taalonderwijs. Nu anders geformuleerd: vormen de nieuwe technische mogelijkheden, vooral op het gebied van AI, een bedreiging voor de klassieke, menselijke docenten? Wat zou u zeggen tegen een docent in een online taalcursus die vreest dat zij vroeg of laat zal worden uitgeschakeld?
De angst is absoluut niet terecht en ik kan u op dit moment alleen maar geruststellen. We zullen leraren nodig blijven hebben. Zeer goed opgeleide deskundigen op het gebied van vreemde talen die competent, kritisch en reflectief omgaan met belangrijke en interessante vakspecifieke inhoud en methoden. Docenten zijn ook essentieel bij het plannen van lessen en als het erom gaat leerlingen individueel empathisch te ondersteunen.
Voor het overige zijn er natuurlijk gebieden waarop leertechnologieën grote vooruitgang zullen blijven boeken. Dat zijn het gebied van vormgericht oefenen, het leren van eenvoudige vormen van schriftelijke en mondelinge communicatie en het gebruik van hulpmiddelen bij het verwerven van bepaalde taalvaardigheden. Ik denk dat intelligente systemen dit heel goed kunnen ondersteunen.
Maar ook hier is data literacy bij leerkrachten belangrijk. Het is essentieel dat leerkrachten vertrouwd zijn met de desbetreffende toepassingen en de gegevens en resultaten deskundig kunnen gebruiken. Er zijn nu verschillende studies die aantonen dat het gebruik van intelligente digitale systemen in de klas, bijvoorbeeld bij het oefenen, tot betere leerresultaten leidt.
Heute ist das analoge Üben im Unterricht häufig ein ziemlicher Blindflug.
Nu is analoog oefenen in de klas vaak een beetje een doodlopende weg. Assistentieprogramma's kunnen de docent helpen de leerstatus te analyseren en dienovereenkomstig te plannen. Als leerkrachten steeds meer overschakelen op digitale oefenomgevingen en in de praktijkfasen gebruik maken van zogenaamde teacher-dashboards, die de gegevens van de leerlingen verwerken, dan worden zij automatisch geïnformeerd over welke leerlingen momenteel de grootste problemen hebben en wat de problemen zijn en of een geplande volgende stap in de les al zinvol is of dat hier nog meer verdieping nodig is.
De leerkrachten kunnen de leerlingen dan rechtstreeks benaderen, hen opnieuw uitleg geven en andere taken geven die door het systeem kunnen worden voorgesteld.
Ik zou graag zien dat leerkrachten op dit gebied sterke ondersteuning krijgen, zodat we hen in staat kunnen stellen digitale systemen competent te gebruiken, vooral in de oefenfase.
De toekomst van het taalonderwijs zal blended learning zijn: een mix van op maat gesneden, computerloos onderwijs met boeiende, hedendaagse inhoud en digitale oefenfasen met adaptieve en gepersonaliseerde materialen en het gebruik van alle intelligente hulpmiddelen.
Ter afsluiting van ons gesprek wil ik het hebben over ons werk bij het Goethe-Institut. Wat zou u ons bij het Goethe-Institut aanraden? Moeten we ook een slimme taalleer-app ontwikkelen voor in je handtas of broekzak, of moeten we eerder proberen onze bestaande cursussen te moderniseren, die inhoudelijk en didactisch van hoge kwaliteit zijn, maar een nogal klassieke structuur hebben?
Het lijkt mij de moeite waard om nieuwe technologieën stap voor stap in de bestaande cursussen te integreren. In ieder geval moet men blijven uitgaan van de Goethe-specifieke doelgroep en wat de Goethe-cursussen zijn.
Het zou niet per se zinvol zijn om zelf het best mogelijke adaptieve grammaticaplatform Duits te gaan ontwikkelen. Hiervoor zou je anders moeten beginnen en eerst enorme hoeveelheden taalgegevens moeten genereren.
Ik zou dus kijken hoe de cursussen tot nu toe zijn opgebouwd en waar ze lokaal verbeterd kunnen worden met bestaande technologieën en benaderingen. Tools die specifiek de spreekvaardigheid bevorderen zouden denkbaar zijn. Chatbots kunnen worden gebruikt om lerenden kennis te laten maken met bepaalde vormen van communicatie met gedefinieerde scènes.
Daarnaast is het gebied van diagnose en feedback erg belangrijk. Hier gaat het bijvoorbeeld om de vraag hoe lerenden via intelligente systemen beter geïnformeerd kunnen worden over hun leerproces en hun vorderingen en tekorten. Maar het is ook zeer nuttig om gegevens over verschillende cursussen te genereren om na te gaan wat de typische fouten en moeilijkheden van lerenden zijn. Op die manier kan worden nagegaan hoe cursussen en feedback in de toekomst moeten worden ontworpen om het best mogelijke leersucces mogelijk te maken.
Al met al kunt u moediger zijn! U zit op een enorm corpus aan gegevens. Als u dat gebruikt in combinatie met AI-methoden, kunt u wat u al goed doet nog beter maken.
Hartelijk dank mijnheer Schmidt voor deze afsluitende impulsen en suggesties! Bedankt voor het interview.