# data[].attributes.headline
Boek Barend Last, Ilona Boomsma, Jean-Luc Laval: Beter, leuker, sneller - Optimaal ontwikkelen met AI

# data[].attributes.subject
Boek Barend Last, Ilona Boomsma, Jean-Luc Laval: Beter, leuker, sneller - Optimaal ontwikkelen met AI

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Over Barend Last

Barend Last begon als leerkracht in het basisonderwijs, waar zijn passie voor onderwijsinnovatie ontstond. Later werkte hij onder meer als docent, manager en onderwijsmaker in verschillende lagen van het onderwijs. De afgelopen jaren was hij als onderwijskundig adviseur verbonden aan de Universiteit van Maastricht, waar hij zich bezighield met de implementatie van blended learning. Barend treedt regelmatig op als spreker, schreef verschillende (kinder)boeken en is oprichter en eigenaar van zijn eigen training- en adviesbureau.

Andere boeken door Barend Last

Over Ilona Boomsma

Ilona Boomsma is L&D consultant met expertise in leren en transfer en streeft naar optimalisatie van de L&D praktijk. Ze is medeoprichter van Bureau Reuring.

Andere boeken door Ilona Boomsma

Over Jean-Luc Laval

Jean-Luc Laval is creatieve ondernemer van trainee tot oprichter van meerdere L&D-bedrijven en adviesbureau. Ook is hij medeoprichter van Bureau Reuring.

Andere boeken door Jean-Luc Laval

# data[].attributes.attachment_link.title
Beter, leuker, sneller - Optimaal ontwikkelen met AI door Barend Last - Managementboek.nl

# data[].attributes.attachment_link.description
In een snel veranderende wereld staat de Learning & Development (L&D) sector voor nieuwe uitdagingen; kunstmatige intelligentie transformeert de manie... - Managementboek.nl - Onze prijs: 29,95

# data[].attributes.headline
Boek Barend Last over AI in het onderwijs

# data[].attributes.subject
Boek Barend Last over AI in het onderwijs

# data[].attributes.attachment_link.description
Een echt praktijkboek boordevol boordevol voorbeelden, tips, en werkvormen Biedt handvatten voor docenten om hun onderwijspraktijk aan te passen aan een wereld waarin generatieve AI niet meer is weg te denken.
In deze nieuwe editie zijn diverse hoofdstukken en werkvormen geactualiseerd met nieuwe inzichten uit onderzoek en praktijk. Met wie uit het verleden zou jij willen chatten? Napoleon misschien? In Chatten met Napoleon lees hoe je met hulp van generatieve AI een virtueel gesprek kunt voeren met historische figuren, van Cleopatra tot Einstein. En dat niet alleen, want de mogelijkheden van nieuwe technieken voor AI, zoals ChatGPT en andere tools, zijn ongekend. Tegelijkertijd kleven er ook serieuze risico’s en beperkingen aan deze technologieën. Hoe kun je daar als docent in de praktijk op een leuke, slimme én verantwoorde manier gebruik van maken? Dit boek geeft antwoord op die vraag. Het is geschreven voor docenten, van voortgezet tot wetenschappelijk onderwijs. Experts Barend Last en Thijmen Sprakel leggen uit hoe generatieve AI werkt; een vorm van kunstmatige intelligentie die op basis van data en training nieuwe, originele content creëert. Ook vertellen ze hoe je de beste prompts schrijft en hoe je de uitdagingen rondom bijvoorbeeld toetsing, schrijfopdrachten of het kritisch evalueren van resultaten aangaat. Nieuw
De ontwikkelingen rondom AI gaan razendsnel. In deze nieuwe editie zijn diverse hoofdstukken en werkvormen geactualiseerd met nieuwe inzichten uit onderzoek en praktijk. Actualisering en verbetering van een aantal hoofdstukken naar aanleiding van de recente vooruitgang in de technologie.
Verfijning van de vele werkvormen met nieuwe perspectieven, inzichten uit onderzoek en praktijk.
Reflectie op de ethische, pedagogische en praktische vragen die de technologische ontwikkelingen met zich meebrengen.
Aantrekkelijke en overzichtelijke full colour vormgeving. De auteurs geven concrete handvatten om de vele mogelijkheden van generatieve AI in het onderwijs in te zetten. Het leeuwendeel van het boek bestaat dan ook uit werkvormen die direct zijn te gebruiken of die inspireren en aanzetten tot experimenteren. Een echt praktijkboek dus, boordevol voorbeelden, tips, en werkvormen. Een boek met handvatten voor docenten om hun onderwijspraktijk aan te passen aan een wereld waarin generatieve AI niet meer is weg te denken. Dit vraagt moed, maar is ook een reis die de moeite waard is. Reis je mee? De auteurs zijn de perfecte gidsen op deze reis.

# data[].attributes.attachment_link.title
AI Video Generator | #1 on G2’s 2025 Top 100 List | HeyGen

# data[].attributes.attachment_link.description
HeyGen, rated 4.8/5 on G2, is the #1 AI video generator of 2025. Create professional AI-powered avatar videos, translate content, and bring ideas to life.

# data[].attributes.headline
Ethan Mollick met een genuanceerd en praktisch verhaal in zijn boek Co-Intelligentie.

# data[].attributes.subject
Ethan Mollick met een genuanceerd en praktisch verhaal in zijn boek Co-Intelligentie.

# data[].attributes.attachment_link.title
Co-intelligentie – Slimmer werken met AI

# data[].attributes.attachment_link.description
Slimmer werken met AI met ‘het beste boek over AI van dit moment’ volgens Alexander Klöpping. Begrijp hoe AI banen verandert, verbeter je productiviteit en creativiteit en bereid je voor op de toekomst van werk. Voor beginners en gevorderden: dit zijn dé praktische tips om AI in het dagelijks leven in te zetten.

# data[].attributes.attachment_link.title
A.I. | Lieven Scheire | Informatica | 9789463939591 | Standaard Boekhandel

# data[].attributes.attachment_link.description
Zal jij ooit aan je huiscomputer vragen wat je moet aantrekken voor een bepaalde gelegenheid? De kans is groot.Zullen rechters zich ooit laten adviseren door Artificiële Intelligentie om een strafmaat te bepalen? Ja, en wel binnenkort.En zal jij persoonlijk bereid zijn een AI-systeem te gehoorzamen? Dat doe je nu al wanneer je naar Spotify luistert, een Waze-route volgt of de spam uit je mails laat filteren.Er valt haast niet meer te ontkomen aan Artificiële Intelligentie. Maar wat is het juist? Wat willen we ermee doen en hoe zal onze toekomst eruit zien met AI.Lieven Scheire doet op heldere en entertainende wijze alles uit de doeken over deze nieuwe vorm van software die computers en apps vaardigheden geeft die ze tot nu toe nooit hadden.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Open and portable generative AI for devs and businesses.

Under the Apache 2.0 license, our 3 open source models Mistral 7B, Mixtral 8x7B, Mixtral 8x22B are usable and customisable for a variety of use cases. They can be downloaded or used on demand via our platform.

Download them for deployment in your own environment

Use them on La Plateforme at market-leading availability, speed, and quality control

Our optimised models, Mistral Small and Mistral Large, drive value for your business: Higher performance, efficiency and with extra capabilities.

Access them on La Plateforme and through our cloud partners (Azure, AWS, Snowflake)

Contact our team for deployment in your own infrastructure (incl. transparent access to model weights).

Our models are leveraged by numerous businesses, from AI-first startups to established large corporates

We're a small, creative team with high scientific standards. We make compute efficient, useful and powerful AI models with both a strong research focus and a fast-paced entrepreneurial mindset.
Join us

© 2024 Mistral AI, All rights reserved - Legal notice

# data[].attributes.headline
Elevenlabs (goede audio en conversational agent)

# data[].attributes.subject
Elevenlabs (goede audio en conversational agent)

# data[].attributes.attachment_link.description
Create premium AI voices for free in any style and language with the most powerful online AI text to speech (TTS) software ever. Generate text to speech voiceovers in minutes with our character AI voice generator.

# data[].attributes.headline
Coursera: Artificial Intelligence (AI) Education for Teachers

# data[].attributes.subject
Coursera: Artificial Intelligence (AI) Education for Teachers

# data[].attributes.attachment_link.title
Artificial Intelligence (AI) Education for Teachers

# data[].attributes.attachment_link.description
Today’s learners need to know what artificial intelligence (AI) is, how it works, how to use it in their everyday lives, and how it could ... Enroll for free.

# data[].attributes.attachment_link.description
Not your computer? Use Guest mode to sign in privately. Learn more about using Guest mode

# data[].attributes.headline
Coursera: Prompt Engineering for ChatGPT

# data[].attributes.subject
Coursera: Prompt Engineering for ChatGPT

# data[].attributes.attachment_link.description
Offered by Vanderbilt University. ChatGPT and other large language models are going to be more important in your life and business than your ... Enroll for free.

# data[].attributes.attachment_link.title
Introduction to Generative AI | Google Cloud Skills Boost

# data[].attributes.attachment_link.description
lt;p>This is an introductory level microlearning course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods. It also covers Google Tools to help you develop your own Gen AI apps.</p>

# data[].attributes.attachment_link.title
Lieven Scheire: Artificiële Intelligentie (maart 2024)

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more - no expertise or coding required.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
barend last.

Schrijver, keynotespreker, docent & onderwijsadviseur

Liefhebber van verhalen, in woord en beeld. Mijn passie ligt in het inspireren van anderen, met een sterke focus op ontwikkeling en innovatie. Humor staat hoog in het vaandel en ik leef volgens het credo dat je nooit te oud bent om te leren. Ik schrijf boeken voor kinderen en volwassenen.

Mijn expertisegebied omvat #onderwijsontwerp,#blended learning , #didactiek, #kunstmatige intelligentie , #beleid en -innovatie.

Van prentenboekverhalen en jeugdboeken tot non-fictie en artikelen voor volwassenen, over uiteenlopende onderwerpen.

Ik spreek over innovatie, didactiek, ontwerp, kunstmatige intelligentie (ai) en blended learning. Denk aan webinars en keynotes, masterclasses en workshops.

Visieontwikkeling, implementatie van blended learning, docent- professionalisering, kunstmatige intelligentie en implementatie-/verandertrajecten.

Boekrecensie Blended learning en Onderwijsontwerp op Bol.com .

# data[].attributes.attachment_link.description
Welkom op de site van Barend Last - schrijver, spreker, trainer, voorlezer bij De Voorleeshoek, en onderwijsgoeroe met een mening.

# data[].attributes.attachment_link.title
Synthesia: #1 AI Video Platform for Business

# data[].attributes.attachment_link.description
Create AI generated videos from text with the most advanced AI avatars and voiceovers in 160+ languages. Try our free AI video generator now!

# data[].attributes.attachment_link.title
Prompts voor docenten - AI voor Docenten

# data[].attributes.attachment_link.description
Door beter te prompten krijg je betere resultaten uit ChatGPT. Om jullie daarbij te helpen is hier een promptbibliotheek die jullie makkelijk kunnen gebruiken zodat jullie ChatGPT beter en makkelijker kunnen inzetten voor jullie studie. Let op: Al deze prompts werken in de gratis versie van ChatGPT (versie 3.5) maar werken nog véél beter in de betaalde ChatGPT (versie 4).

# data[].attributes.headline
Ideogram (afbeeldingen en logo genereren)

# data[].attributes.subject
Ideogram (afbeeldingen en logo genereren)

# data[].attributes.body
“Ik wil dat je mijn Prompt Creator wordt. Je doel is om me te helpen de best mogelijke prompt te maken die aan mijn behoeften voldoet. Deze prompt zal door jou, ChatGPT, gebruikt worden. Je volgt hierbij het volgende proces:

1.             Je eerste reactie zal zijn om mij te vragen waar de prompt over moet gaan. Ik zal mijn antwoord geven, maar we zullen dit verbeteren door continu iteraties door te lopen via de volgende stappen.

2.             Op basis van mijn input genereer je 2 secties. a) Aangepaste prompt (geef je herschreven prompt, deze moet duidelijk, beknopt en gemakkelijk te begrijpen zijn voor jou), b) Vragen (stel relevante vragen over welke aanvullende informatie nodig is van mij om de prompt te verbeteren).

3.             We gaan door met dit iteratieve proces waarbij ik je extra informatie geef en jij de prompt bijwerkt in de sectie Aangepaste prompt, totdat ik aangeef dat we klaar zijn.”

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Inhoudsopgave

1. Inleiding

2. Wat verstaan wij onder artificial intelligence?

3. Deze maatschappelijke trends zien we rondom AI

4. Wat betekent dit voor het onderwijs?

5. Wat is nodig in het onderwijs op het gebied van AI?

6. Meer lezen over AI

In het kort

In onze levens worden steeds meer zaken geautomatiseerd en dat gebeurt steeds meer met behulp van artificial intelligence (AI). We krijgen dagelijks weersvoorspellingen, we krijgen gepersonaliseerde advertenties, we rijden in auto's die deels zelf kunnen rijden, we krijgen muziek- en filmaanbevelingen in entertainmentapps als Spotify en we kunnen automatisch content genereren via programma's als ChatGPT. We staan er niet dagelijks bij stil dat automatisering met artificial intelligence ons leven al enorm beïnvloedt. Die vervlechting van AI met de tastbare wereld, in alle uithoeken van de samenleving, zal alleen maar toenemen.

Kunstmatige intelligentie noemen we daarom een systeemtechnologie: het is een grootschalige technologie die een langdurige en fundamentele invloed zal hebben op de wereld. Deze dringt door in alle lagen van de maatschappij. Daarbij wordt niets overgeslagen, ook de onderwijssector niet. En dat betreft alle lagen van het onderwijs. Kijk bijvoorbeeld naar ontwikkelingen rond onderwijsmiddelen, gepersonaliseerd leren, lesvoorbereiding, beoordelingssystemen, klassenmanagement, AI in personeelswerving en automatisering op organisatieniveau. Op al dit soort gebieden worden nu de mogelijkheden van AI onderzocht en in de praktijk gebracht.

We kunnen niet meer om de technologie heen. Of we het willen of niet: de technologie is al in ons leven. Zij zal continu verbeterd worden en zal innovaties aanjagen op allerlei gebieden. De ontwikkelingen zijn veelbelovend en tegelijkertijd onvoorspelbaar; de brede maatschappelijke inzet van artificial intelligence gaat ongetwijfeld onverwachte effecten met zich meebrengen.

Artificial intelligence is daarmee geen technologische ontwikkeling die we maar ongecontroleerd moeten laten gebeuren. Integendeel. Het is verstandig om ons voor te bereiden op snelle, misschien ontwrichtende ontwikkelingen. Laten we zoveel mogelijk gezamenlijk bepalen wat daarbij wel en niet wenselijk is. Dat vraagt om een constant proactieve houding waarbij we reflecteren op de impact van deze technologie. We willen de kansen en keerzijden blijven overzien, AI-wijsheid ontwikkelen en de ontwikkelingen zoveel mogelijk proberen te sturen in een richting die wenselijk is. Zo kunnen we regie pakken en vergroten we onze weerbaarheid tegenover ontwikkelingen die ons nu lijken te overkomen.

Fysiek = virtueel = fysiek

Kennisnet maakt in 2023 een aantal nieuwe trendanalyses over technologie. Wat zien we gebeuren in de maatschappij, wat betekent dit voor het onderwijs en welke beweging is nodig om sturing te geven aan deze ontwikkelingen? Houd onze website in de gaten voor analyses over artificial intelligence, mens-machine-interactie en het 'nieuwe internet'. In deze analyses zien we één constante: de fysieke en virtuele wereld komen steeds dichter bij elkaar. Het zijn niet langer twee werelden, maar ze versmelten tot één realiteit.

Wat verstaan wij onder artificial intelligence?

Wij hanteren de definitie die is opgesteld door de Europese High-Level Expert Group voor AI. Ook de Wetenschappelijk Raad voor het Regeringsbeleid (WRR) gebruikt deze definitie:

De betekenis van een systeemtechnologie

Een systeemtechnologie is een grootschalige technologie die langdurig een fundamentele invloed op onze samenleving zal hebben. Een voorbeeld hiervan is de auto. Vervoer (over land) in onze maatschappij is in een paar decennia tijd ingrijpend veranderd, van paard en wagen naar autovervoer. We hebben wegen aangelegd, kregen verkeersregels, moesten een rijbewijs halen en kregen onvoorziene problemen zoals files en milieuproblematiek. Voor AI geldt hetzelfde: het zal onze digitale infrastructuur veranderen en we zullen hier afspraken over moeten maken. We moeten leren ermee om te gaan en er zullen onvoorziene problemen ontstaan die om oplossingen vragen.

Systemen die intelligent gedrag vertonen door hun omgeving te analyseren en - met enige graad van autonomie - actie te ondernemen om specifieke doelen te bereiken

Het zijn algoritmische modellen die kunnen leren, met of zonder hulp van mensen. Deze systemen hebben bepaalde eigenschappen die onze denkkracht ondersteunen, zoals analyseren, adviseren en beslissen. Generatieve AI is een specifieke vorm van AI. Hiermee kunnen we automatisch teksten afbeeldingen, video's, audio en andere content genereren.

Deze maatschappelijke trends zien we rondom AI

Jarenlange ontwikkeling in een stroomversnelling

De technologie ontwikkelt zich al sinds de jaren 50. Eén van de eerste voorbeelden die het nieuws haalde was de schaakcomputer die het opnam tegen schaakgrootmeesters. Vele computerversies later was de machine zo goed geworden dat hij won van de mens. Dit betrof een jarenlange ontwikkeling. Door de inzet van meer en snellere computers met slimmere algoritmes in complexe zelflerende systemen, verloopt de ontwikkeling van AI nu in een exponentieel groeitempo en horen we haast dagelijks over nieuwe ontwikkelingen.

AI doet ertoe en staat vol in de aandacht

Verschillende vormen van AI dienen steeds meer verschillende doelen in steeds meer sectoren. Kunstmatige intelligentie zetten we in om analyses uit te voeren, voorspellingen te doen, beslissingen te nemen of om content te produceren.

We zien een explosieve groei van AI-toepassingen, niet in de laatste plaats door de media-aandacht die ze krijgen. De lancering van ChatGPT heeft veel losgemaakt: de chatbot maakte bij iedereen wereldwijd zichtbaar en invoelbaar waar AI toe in staat is.

Grote techbedrijven investeren steeds meer geld in de technologie, de AI-startups schieten als paddestoelen uit de grond en er ontstaan allerlei publiek-private initiatieven rond artificial intelligence.

Mondiaal leidt dat tot existentiële discussie over onze toekomst. Er lijkt een tweedeling te ontstaan onder vooraanstaande en invloedrijke partijen. De één ziet AI als oplossing voor problemen, de ander ziet AI juist als een groot probleem. In het nationale debat gaat het meer over de impact die artificial intelligence nu al heeft. De toon is genuanceerder, waarbij meer gekeken wordt naar de kansen en keerzijden, de ethische aspecten en wat dat betekent voor onze maatschappij.

De roep om wet- en regelgeving wordt sterker: men wil de technologie onder controle houden en grip houden op de ontwikkelingen. Overheden wereldwijd hebben het thema daarom op de agenda staan.

AI is overal

We kunnen de voorbeelden aan het begin van dit artikel moeiteloos uitbreiden met toepassingen van AI in het dagelijks leven. Denk alleen al tal van apps op de smartphone met kunstmatige intelligentie. Navigatie-apps, opdrachten via zoekmachines, social media en de steeds uitgebreidere vormgevingsfilters en editing-opties in die tools, chatbots die fungeren als klantenservice bij webwinkels: dat is allemaal onmogelijk zonder de inzet van kunstmatige intelligentie.

De invloed van AI op het werk wordt ook steeds beter zichtbaar. Van oudsher zetten we machines in om spierkracht te versterken. Vroeger hadden we paarden, nu hebben we pk's in auto's. En robots in fabriekshallen. Tegenwoordig helpen machines ook om onze denkkracht te vergroten. Artificial intelligence kan bijvoorbeeld helpen bij het voorspellen van de winkelinventaris. Generatieve AI helpt bij het maken van teksten, beelden en audio-opnames en het schrijven programmeercode.

AI gaat zijn sporen nalaten in alle sectoren. Specifiek voor het onderwijs voorspellen we een invloed op:

wat we leren (de inhoud van het curriculum)

hoe we leren (op welke manier en met welke middelen)

hoe we het onderwijs organiseren (op welke plaats en op welk moment)

AI zet publieke waarden onder druk

Op de hoogte blijven van ontwikkelingen rond AI?

Meld je aan voor de Kennisnet-nieuwsbrief en ontvang (buiten de schoolvakanties) iedere twee weken nieuws, achtergronden en berichten over nieuwe artikelen op kennisnet.nl in je mailbox.
Aanmelden nieuwsbrief
Technologie biedt veel kansen, maar zijn alle mogelijkheden ook wenselijk? Waarden die we als publieke sector belangrijk vinden, kunnen mede door deze nieuwe technologie onder druk komen te staan. We noemen enkele voorbeelden:

Door gezichtsherkenning kunnen we altijd overal op straat herkend worden als individu. Dat zet onze privacy onder druk.

Als systemen automatisch beslissingen over ons nemen zonder de tussenkomst en de interpretatie van een persoon, komt bij dit soort beslissingen onze menselijkheid onder druk te staan. De systemen zijn bovendien getraind met data die (onbedoeld) vooroordelen in zich dragen. Die beïnvloeden de besluitvorming door middel van AI.

Niet iedereen heeft toegang tot apparaten om te oefenen met AI-taalmodellen. Dit zet de kansengelijkheid onder druk.

Onze doelstellingen om CO2-uitstoot te verminderen staan ook onder druk, omdat het ontwikkelen, trainen en gebruiken van AI-systemen heel veel energie kost en CO2-uitstoot veroorzaakt.

Wat is de FORA?

FORA staat voor Funderend Onderwijs Referentie Architectuur. Het is een gestandaardiseerde methodiek die inzicht geeft in verplichte processen en onderwijsactiviteiten in het primair en voortgezet onderwijs, onderverdeeld in organisatieonderdelen. De FORA wordt vooral ingezet door bovenschoolse ict-coördinatoren, ict-managers, informatiemanagers en beleidsadviseurs.
Lees alles over de FORA
Drijvende krachten

Welke krachten bepalen waarom we onszelf überhaupt bezighouden met artificial intelligence? Hier zien we twee bewegingen, die ook elk een tegenbeweging met zich meebrengen.

Allereerst is er de wens van mensen om machines voor hen te laten werken. Niet alleen als ondersteuning bij spierkracht maar ook, nu dit mogelijk wordt, als ondersteuning bij denkkracht. We willen meer gemak en we willen saaie, vieze en vermoeiende handelingen uit handen geven. Waarom zouden we iets zelf doen als het ook automatisch kan? Tegelijkertijd willen we óók graag zelf bepalen wanneer we wel of niet gebruikmaken van AI, zonder dat deze technologie ons 'opgelegd' wordt omdat ze automatisch in soft- en hardware geïntegreerd wordt.

Ten tweede willen we ook graag de ultieme personalisering op maat. De aanbevelingen die we krijgen via entertainmentplatforms of social media moeten aansluiten op onze voorkeuren en interesses, anders wordt de content saai. Aan de andere kant roept dat vragen op over verslavende algoritmes en vragen we ons af wat grote techbedrijven van ons weten en welke data ze verzamelen om die persoonlijke voorkeuren te kunnen bieden.

Wat betekent dit voor het onderwijs?

Artificial intelligence gaat als systeemtechnologie werkzaamheden op alle niveaus beïnvloeden; dat geldt dus ook voor het werk in de schoolorganisatie. Directeur, leraar of stafmedewerker: iedereen krijgt ermee te maken. Vanuit de FORA bekeken zien we die impact dan ook terug in alle bedrijfsfunctieprofielen.

Leren met AI

AI wordt toegepast in steeds meer onderwijsmiddelen, waardoor we steeds meer leren met ondersteuning van AI. We zien dit terug in bestaande leermiddelen als Gynzy en Snappet, alsook in nieuwe leermiddelen. Denk daarbij ook aan een virtuele tutor als Khanmigo, die helpt bij het oplossen van opgaves en de begeleiding van het denkproces.

De verdere ontwikkeling van AI zal betekenen dat deze ondersteuning zich gaat uitbreiden. Niet alleen het leerproces bij eenvoudige denkvaardigheden, maar ook bij complexe en sociale vaardigheden kunnen we naar verwachting in de (nabije) toekomst ondersteunen met behulp van AI.

Deze ontwikkeling ziet er als volgt uit:

Eenvoudige denkvaardigheden: AI beperkte zich tot nu toe tot vaardigheden als onthouden, begrijpen en toepassen, bijvoorbeeld in adaptieve leermiddelen. Denk aan het automatiseren van werkwoordspelling of rekenen.

Complexe denkvaardigheden: AI begeeft zich nu voorzichtig op het terrein van complexe denkvaardigheden, zoals analyseren, reflecteren, evalueren en toepassen in nieuwe situaties.

Sociaal-emotionele vaardigheden: door generatieve AI te combineren met nieuwere interfaces zoals de chatbot kan AI in potentie leerlingen ondersteunen bij het ontwikkelen van sociale vaardigheden, zeker ook in het speciaal onderwijs.

Doceren met AI

Onderwijs geven, lesvoorbereidingen maken en beoordelingen doen; artificial intelligence kan bij al dit soort (deel)taken een rol gaan spelen.

Adaptieve onderwijsstrategieën: AI kan door reacties van leerlingen te analyseren helpen bepalen wat de optimale aanpak qua presentatie, methode of communicatiestrategie is voor individuele leerlingen of voor de hele klas.

Klassenmanagement: AI helpt bijvoorbeeld bij het automatisch uploaden, toekennen en uitdelen van leermateriaal aan leerlingen, wat het klassenmanagement efficiënter maakt.

Lesvoorbereiding: generatieve AI kan leraren helpen bij het verscherpen van leerdoelen, formuleren van toetsvragen, opstellen van lesplannen en het bedenken van opdrachten en werkvormen. Een deel van de inhoud kan ook automatisch gegenereerd worden, zoals op maat gemaakte teksten, afbeeldingen, (instructie)video's en audiofragmenten om als lesmateriaal te gebruiken.

Beoordeling: AI kan bijvoorbeeld bij taal- en rekenonderwijs nauwkeurig, snel en veilig beoordelingen maken en automatisch een cijfer toekennen. Het wordt ook al ingezet bij het nakijken van open opgaven. Hierin kan AI bijvoorbeeld woorden tellen en grammatica checken, maar niet beoordelen wat de bedoeling, onderbouwing en opbouw van een stelopdracht is.

Professionalisering: AI kan op basis van real-time data in de klas leraren feedback geven en suggesties doen om de aanpak te verbeteren, bv door onderwijsgesprekken te analyseren. De objectiviteit van een AI kan helpen dat een leraar zich minder bekritiseerd voelt.

Als AI taken van de leraar overneemt, blijven er belangrijke taken over: het aanleren van sociaal-emotionele vaardigheden, de leerling begeleiden in zijn leerproces waar nodig en het organiseren van authentieke, contextrijke leerervaringen. Deze ervaringen bieden waarde en relevantie aan de geleerde kennis en vaardigheden.

Organiseren met AI

Als systeemtechnologie gaat kunstmatige intelligentie de wereld blijvend veranderen. Op organisatieniveau schetsen we hierna de vernieuwingen die ons te wachten staan. We zullen ze steeds vaker terugzien bij bedrijfsvoering, management- en organisatieprocessen. Ook in de school.

Besluitvorming: met data-analyses worden trends zichtbaar waarmee het bevoegd gezag bijvoorbeeld kan besluiten een opleiding op te heffen. Data-analyse kan de schoolleiding ook helpen om de effectiviteit van lesmethoden te toetsen.

AI kan voorspellingen doen over schooluitval bij leerlingen, factoren identificeren die een rol spelen bij prestaties en helpen bij het kiezen van bepaalde vakken of profielen.

Beheerplatforms: AI maakt bepaalde geroutineerde taken efficiënter zoals het plannen van cursussen of het verwerken van bepaalde persoonsgegevens.

Managementinformatie: allerlei 'slimme' tools die stuur- en verantwoorddata verzamelen, analyseren, trends in kaart brengen, voorspellen, en zelfs automatisch de teksten genereren bij de grafiekjes, voor de bestuurstafel.

Organisatieprocessen kunnen worden geautomatiseerd. Bijvoorbeeld automatisch aanmelden voor opleidingen of cursussen, automatische antwoorden genereren via een chatbot op veelgestelde vragen en het automatisch werven van personeel.

Wat is nodig in het onderwijs op het gebied van AI?

Je hebt kunnen lezen wat we zien gebeuren rond kunstmatige intelligentie en wat we op korte en langere termijn verwachten op dit vlak. Dat betekent nogal wat voor de onderwijssector. Het gaat hier niet over een trend die we afwachtend kunnen aanschouwen. Er is werk aan de winkel, op verschillende vlakken, om met deze trends te dealen en er sturing aan te geven.

Het volgende is nodig:

Kennis delen en toekomst verkennen

In bestaande initiatieven zoals NOLAI wordt geëxperimenteerd met de toepassing van AI voor het onderwijs. Kennisnet werkt ook aan een toekomstscenario over generatieve AI in het onderwijs om de wenselijke uitkomsten rond deze technologie in beeld te brengen.

Meedenken over dit scenario? Kom naar het congres OnderwijsInzicht en doe mee aan de sessie over de toekomst van generatieve AI.

1. Leren over AI

2. Meer regie pakken en meedoen

3. Doordacht automatiseren met AI

Leren over AI

Het is belangrijk te weten waar we het over hebben als het gaat om AI, we moeten kortom AI-wijsheid krijgen. Wat is het, wat kan het wel en niet en hoe zet ik het verantwoord in? Maar ook: hoe verhoud ik mij tot deze technologie? AI wordt steeds menselijker en de interactie steeds intuïtiever. Denk aan een chatbot waar we mee kunnen praten of robots die steeds meer op mensen lijken, zowel in uiterlijk als gedrag. Wat maakt ons nog mens en wat is onze meerwaarde ten opzichte van AI? Wat kunnen en willen we wel en niet overlaten aan een machine en wat willen we zelf doen? En hoe gaan we om met suggesties van AI-systemen? We zullen hier antwoorden op moeten formuleren en onze leerlingen de kennis en vaardigheden leren die hen voorbereiden op een maatschappij vol AI.

Dit ligt in het verlengde van vaardigheden op het vlak van digitale geletterdheid, die onverminderd van belang blijven. Denk bij digitale geletterdheid aan ict-basisvaardigheden, informatievaardigheden, (bron)onderzoeksvaardigheid en mediawijsheid.

Het toepassen van generatieve AI maakt ook andere algemene vaardigheden ook belangrijker:

De content die generatieve AI maakt klopt niet altijd. Er is dus ook altijd nog basiskennis en vakspecifieke kennis nodig om de onwaarheden eruit te filteren.

De interactie met generatieve AI vraagt om goede taalvaardigheden. Vooralsnog is die interactie gebaseerd op geschreven of gesproken taal; een gebruiker moet zich goed kunnen uitdrukken om een relevante en werkbare opdracht te geven aan AI.

AI neemt het maken van standaard, tijdrovende content uit handen. Dit kan worden geautomatiseerd. Wie daarnaast iets nieuws en echt origineels wil creëren, heeft hiervoor creatieve vaardigheden nodig, zoals verbeeldingskracht en vakmanschap. Alleen op die manier kunnen we authentieke, door mensen gemaakte content maken.

Meer regie pakken en meedoen

Er is een beweging nodig van reactief naar proactief. De technologie, en dan met name de generatieve AI (zoals ChatGPT), heeft veel onderwijsprofessionals totaal verrast en stelde de sector voor allerlei vragen waar een antwoord op moest komen.

Onze ambitie is om scholen meer regie en handelingsperspectief te bieden door hen beter voor te bereiden op dergelijke ontwikkelingen. Als we de technologie beter begrijpen en weten wat de kansen en keerzijden zijn, dan kunnen we beter bepalen wat wenselijk is en wat niet. Welke toekomst wensen we onszelf toe? Dit vraagt om organisatie en overleg. Die zijn enorm belangrijk om de gewenste richting te bepalen, afspraken te maken en bijvoorbeeld een lobby te starten.

We beschreven al eerder in dit artikel dat de publieke waarden in het onderwijs onder druk staan, vanwege de verregaande automatisering en de invloed die kunstmatige intelligentie daarbij heeft. Het is nuttig om een standpunt in te nemen over deze waarden en op die manier richting te geven aan de ontwikkelingen. Het Ethiekkompas is hierbij een nuttig hulpmiddel.

Doordacht automatiseren met AI

Wie een complexe taak zoals onderwijzen automatiseert, zal goed moeten overwegen welke deeltaken AI overneemt en welke deeltaken de leraar uitvoert. Misschien vallen onbedoeld deeltaken tussen wal en schip. Ter illustratie: door handdroogmachines in openbare toiletten kunnen we altijd onze handen drogen hoeven we nooit meer doekjes bij te vullen. Maar het gezicht opfrissen en afdrogen kan dan niet meer.

Als we constateren dat een belangrijk deel van de onderwijstaak wegvalt, zijn aanvullende maatregelen mogelijk. Of we kunnen ervoor kiezen deze taak niet te automatiseren. Een AI-systeem zou zelfstandig feedback kunnen verzorgen over de opbouw en het taalgebruik bij het schrijven van een zakelijke brief. Maar het geven van effectieve mondelinge feedback, of het in ontvangst nemen van negatieve feedback kan pas écht goed bij een face-to-face-oefening. En hoe verloopt de interactie met een klasgenoot die in huilen uitbarst als de brief negatief wordt beoordeeld? Een leraar kan leerlingen helpen een spiegel voor te houden en hierover in gesprek te gaan. Juist daarin zijn leraren van cruciaal belang.

Het inpassen van AI in het onderwijsontwerp staat nog in de kinderschoenen. Toch is dit nu precies wat er op korte en langere termijn nodig is: een doordachte inzet van AI in het onderwijs. Het advies om goed na te denken over ict-inzet geldt natuurlijk voor alle ict- en onderwijssituaties, maar zéker ook voor het relatief nieuwe terrein van kunstmatig intelligente systemen.

Meer lezen over AI

Meer trendartikelen

# data[].attributes.attachment_link.title
Artificial intelligence dringt door tot alle lagen van de samenleving - Kennisnet

# data[].attributes.attachment_link.description
In onze levens wordt steeds meer geautomatiseerd en dat gebeurt steeds meer met behulp van artificial intelligence (AI). In dit artikel plaatsen we de ontwikkelingen in perspectief en doen we een oproep aan de onderwijssector om deze trend niet afwachtend te bekijken. Er is werk aan de winkel om de gevolgen van AI te blijven overzien.

# data[].attributes.attachment_link.description
Welcome backWe’re happy to see you. Please sign in below.

# data[].attributes.headline
Blog Wilfred Rubens over e-Learning (veel over AI)

# data[].attributes.subject
Blog Wilfred Rubens over e-Learning (veel over AI)

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
WilfredRubens.com over leren en ICT | Ontwikkelingen op het gebied van technology enhanced learning en e-learning

# data[].attributes.attachment_link.title
Weblog over e-learning en technology enhanced learning

# data[].attributes.attachment_link.description
WilfredRubens.com over leren en ICT | Weblog over ontwikkelingen op het gebied van e-learning en technology enhanced learning

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Prompt engineering is a relatively new discipline for developing and optimizing prompts to efficiently use language models (LMs) for a wide variety of applications and research topics. Prompt engineering skills help to better understand the capabilities and limitations of large language models (LLMs).

Researchers use prompt engineering to improve the capacity of LLMs on a wide range of common and complex tasks such as question answering and arithmetic reasoning. Developers use prompt engineering to design robust and effective prompting techniques that interface with LLMs and other tools.

Prompt engineering is not just about designing and developing prompts. It encompasses a wide range of skills and techniques that are useful for interacting and developing with LLMs. It's an important skill to interface, build with, and understand capabilities of LLMs. You can use prompt engineering to improve safety of LLMs and build new capabilities like augmenting LLMs with domain knowledge and external tools.

Motivated by the high interest in developing with LLMs, we have created this new prompt engineering guide that contains all the latest papers, learning guides, models, lectures, references, new LLM capabilities, and tools related to prompt engineering.

Due to high demand, we've partnered with Maven to deliver a new cohort-based course on Prompt Engineering for LLMs (opens in a new tab) .

Elvis Saravia (opens in a new tab) , who has worked at companies like Meta AI and Elastic, and has years of experience in AI and LLMs, will be the instructor for this course.

This hands-on course will cover prompt engineering techniques/tools, use cases, exercises, and projects for effectively working and building with large language models (LLMs).

Our past learners range from software engineers to AI researchers and practitioners in organizations like LinkedIn, Amazon, JPMorgan Chase & Co., Intuit, Fidelity Investments, Coinbase, Guru, and many others.

# data[].attributes.attachment_link.title
Prompt Engineering Guide | Prompt Engineering Guide

# data[].attributes.attachment_link.description
A Comprehensive Overview of Prompt Engineering

# data[].attributes.headline
Boek Donald Clark over AI in leren (Engelstalig)

# data[].attributes.subject
Boek Donald Clark over AI in leren (Engelstalig)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Afbeeldingen

Artikel vergelijken

Samenvatting

Critically assess the impact of artificial intelligence on the L&D function and understand how to use it to improve learning in the workplace.

Productspecificaties

Wij vonden geen specificaties voor jouw zoekopdracht '{SEARCH}'.

Inhoud

Oorspronkelijke releasedatum

13 augustus 2020

Overige kenmerken

Extra groot lettertype

Nee

Verpakking breedte

147 mm

Je vindt dit artikel in

Boek, ebook of luisterboek?

Boek

Negatief, positief, neutraal: we zetten een review altijd online. We controleren wel eerst of 'ie voldoet aan onze reviewvoorwaarden en niet nep is. We controleren ook of 'ie is geschreven door iemand die het artikel heeft gekocht via bol.com en zetten dit er dan bij. De controles gebeuren automatisch, al kijken er soms mensen mee. Bol.com betaalt niet voor reviews. Als een reviewer door een andere partij is vergoed, staat dit in de review zelf.

Recent bezochte artikelen

# data[].attributes.attachment_link.title
Artificial Intelligence for Learning, Donald Clark | 9781789660814 | Boeken | bol.com

# data[].attributes.attachment_link.description
Artificial Intelligence for Learning (Paperback). Critically assess the impact of artificial intelligence on the L&D function and understand how to use...

# data[].attributes.headline
Canva (grafisch programma met AI embedded)

# data[].attributes.subject
Canva (grafisch programma met AI embedded)

# data[].attributes.attachment_link.title
Ontmoet de eerste digitale parkinson expert! - Parkinsonfonds

# data[].attributes.attachment_link.description
Ontdek Virtual James Parkinson: stel je vragen over de ziekte en onderzoek aan de eerste digitale parkinson expert. Probeer het nu zelf!

# data[].attributes.body
AI voor onderwijs: Resources en leermogelijkhede

# data[].attributes.attachment_link.title
UMCG beantwoordt vragen van patiënten met hulp van AI

# data[].attributes.attachment_link.title
3 types of bias in AI | Machine learning

# data[].attributes.attachment_link.title
How AI Could Save (Not Destroy) Education | Sal Khan | TED

# data[].attributes.body
Learning Design Buddy is i.s.m. Kessels & Smit ontworpen GPT (ChatGPT) door Marcel om je te helpen bij onderwijskundig ontwerp. Probeer hem eens uit (o.a. 8 velden instrument, 5 Moments of Need en de blended learning wave zijn erin verwerkt).

Als je eens wil sparren over deze assistent of zo'n spraakassistent of video-avatar; neem contact met me op.

# data[].attributes.attachment_link.description
Professionele buddy die je helpt bij ontwerpen van krachtige leerbelevingen!

# data[].attributes.body
https://www.linkedin.com/in/noortje-elemans-6bb2091a0/

# data[].attributes.attachment_link.description
Create 3D worlds from text prompts without coding with our intuitive AI platform. Used in movies, games, education, and design.

# data[].attributes.attachment_link.description
Speed up your creative process. Collaborative online walls that help you organize your ideas. Get your thoughts down fast and gather all your insights in one place.

# data[].attributes.body
De temperatuur in systemen zoals ChatGPT werkt niet zoals de fysieke temperatuur die we kennen. Het is een parameter die bepaalt hoe "creatief" of "conservatief" het model omgaat met antwoorden. In technische termen bepaalt temperatuur de mate van variabiliteit of willekeur in de gegenereerde antwoorden. Hier zijn de belangrijkste principes in praktische termen:

Hogere temperatuurwaarden (bijvoorbeeld rond 1.0 of hoger): Dit maakt het model minder voorspelbaar en zorgt ervoor dat antwoorden creatiever zijn. Het kiest minder vaak voor de meest waarschijnlijke antwoorden en kan daardoor verrassende of ongebruikelijke resultaten genereren. Dit is nuttig wanneer er behoefte is aan meer variatie, zoals bij het brainstormen of het creëren van unieke teksten.

Lagere temperatuurwaarden (bijvoorbeeld 0.2 of 0.3): Bij een lagere temperatuur kiest het model vaker voor de meest waarschijnlijke of gebruikelijke antwoorden. Dit leidt tot meer voorspelbare, consistente en veilige reacties. Dit kan handig zijn als je zekerheid wil over de accuraatheid van de informatie, zoals bij het beantwoorden van feitelijke vragen of bij formele conversaties.

In de praktijk kun je de temperatuur zien als een schuifknop die bepaalt hoe creatief of veilig de antwoorden zijn. Het wordt door ontwikkelaars of gebruikers ingesteld afhankelijk van wat er van het model verwacht wordt.

# data[].attributes.body
Voorbeeld van een gratis te gebruiken GPT. Wat hier leuk aan is: deze GPT stelt je vragen om je te helpen beter te worden in elk vak.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Your personal AI tutor by Khan Academy! I'm Khanmigo Lite - here to help you with math, science, and humanities questions. I won't do your work for you, but I will help you learn how to solve them on your own. Can you tell me the problem or exercise you'd like to solve?

# data[].attributes.attachment_link.description
Your personal AI tutor by Khan Academy! I'm Khanmigo Lite - here to help you with math, science, and humanities questions. I won't do your work for you, but I will help you learn how to solve them on your own. Can you tell me the problem or exercise you'd like to solve?

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Quickly and easily transcribe audio files into text with OpenAI's state-of-the-art transcription technology Whisper. Whether you're recording a meeting, lecture, or other important audio, MacWhisper quickly and accurately transcribes your audio files into text.
Features
Easily record and transcribe audio files on your Mac
MacWhisper Pro

All above features

Batch Transcribe as many files one after the other. Useful if you want to add subtitles to an entire season of a show, or if you have a lot of interviews to go through

Manually add speakers to your transcript for a cleaner export

Menubar app for accessing Whisper anywhere from your Mac

Record and transcribe system audio (to record meetings for example)

Supports Tiny (English Only), Tiny, Base, Small, Medium and Large models

Translate audio file into another language through Whisper (use the Medium or Large models, the results will not be perfect and I'm working on more advanced ways to do this)

Translate the full transcript by adding your own (free) DeepL API key.

Translate segments to a different language for auto generating custom subtitles

Transcribe podcasts by combining single track audio for each host (beta)

One time payment, no subscription. Pay once and use forever.

Higher priority support. I'll try to email you back as soon as possible if you run into anything.

If you're a journalist or non-profit, send me an email at support@macwhisper.com and tell me about your work to get 50% off 🙂

If you purchase MacWhisper Pro and are not happy with it, let me know within 7 days and I'll refund you.

Just drag and drop audio files to get a high quality transcription

Record directly from your microphone or any other input device on your Mac

All transcription is done on your device, no data leaves your machine. This makes MacWhisper a great app for sensitive audio such as interviews.

Save or export your transcripts as a .whisper file, which includes the original audio and all your transcription edits for easy sharing

.srt & .vtt subtitles export as well as csv, dote, docx, pdf and html exports

Get accurate text transcriptions in seconds (up to ~30x realtime)
Currently in Development:

GPU support for 2x speed increase (coming in 5.4 later this month)

System Wide Dictation

ChatGPT integration (with your own API key)

And plenty more.. Check out the Roadmap in the app to vote on what features you want me to add first.

Which version do you need?

Search the entire transcript and highlight words

Audio playback and syncing to transcripts

Supports 100 different languages

Copy the entire transcript or individual sections

Star/Favorite segments

Compact mode (hide timestamps)

Automatically remove ums, uhhs and other similar filler words

Drag and drop directly from Voice Memos

Edit and delete segments from the transcript

Add up to two speakers manually

Select transcription language (or use auto detect)

Supported formats: mp3, wav, m4a, mov and mp4 videos.

Supports Tiny, Base and Small transcription qualities (and you can compare the transcription quality between all quality levels)

After downloading MacWhisper you will have to fill in your license key to unlock all Pro features.
100 Supported Languages
If you want to purchase more than 50 licenses, or if you're looking for an MDM deployment or something custom, please send an email to support@macwhisper.com.

You can download MacWhisper or MacWhisper Pro. MacWhisper is free and lets you transcribe audio with the Tiny and Base models. They're fast and very accurate, but for the best results you should consider MacWhisper Pro.
System Requirements
MacWhisper Pro comes with the Tiny (English), Medium and Large models, for industry leading transcription quality. Depending on your usecase you might want to use the Large version. You can always upgrade to the Pro version later.

You can download MacWhisper for free or you can support my work by getting MacWhisper Pro 🫶 Please let me know if you run into anything.

MacWhisper can transcribe audio in the following languages:

English, Chinese, German, Spanish, Russian, Korean, French, Japanese, Portuguese, Turkish, Polish, Catalan, Dutch, Arabic, Swedish, Italian, Indonesian, Hindi, Finnish, Vietnamese, Hebrew, Ukrainian, Greek, Malay, Czech, Romanian, Danish, Hungarian, Tamil, Norwegian, Thai, Urdu, Croatian, Bulgarian, Lithuanian, Latin, Maori, Malayalam, Welsh, Slovak, Telugu, Persian, Latvian, Bengali, Serbian, Azerbaijani, Slovenian, Kannada, Estonian, Macedonian, Breton, Basque, Icelandic, Armenian, Nepali, Mongolian, Bosnian, Kazakh, Albanian, Swahili, Galician, Marathi, Punjabi, Sinhala, Khmer, Shona, Yoruba, Somali, Afrikaans, Occitan, Georgian, Belarusian, Tajik, Sindhi, Gujarati, Amharic, Yiddish, Lao, Uzbek, Faroese, Haitian Creole, Pashto, Turkmen, Nynorsk, Maltese, Sanskrit, Luxembourgish, Myanmar, Tibetan, Tagalog, Malagasy, Assamese, Tatar, Hawaiian, Lingala, Hausa, Bashkir, Javanese, Sundanese.

MacWhisper requires a lot of computer memory to work well. To use the Medium and Large models your Mac should have more than 8GB of RAM. Performance on older Intel based Macs can also be bad but I have not been able to test this properly.

👨‍💻 Check out my other macOS utilities:

MacGPT - Use ChatGPT on your Mac and from your menubar

Text Assistant - Generate useful text and manage your prompts with GPT and your own OpenAPI key

Vivid - Double the brightness of your MacBook Pro by always using HDR mode

Forehead - Hide the Notch and round your MacBook corners
Privacy Policy and Terms of Use

Cooldown - Quickly toggle Low Power Mode from your menubar

Speedy - Fast Speedtest in your menubar

Pippo - Improve the Picture-in-Picture video player with seek controls

Whisper was made by building on top of all the hard work from Georgi Gerganov, check out his Whisper implementation here: https://github.com/ggerganov/whisper.cpp

# data[].attributes.attachment_link.description
Quickly and easily transcribe audio files into text with OpenAI's state-of-the-art transcription technology Whisper. Whether you're recording a meeting, lecture, or other important audio, MacWhisper quickly and accurately transcribes your audio files into text.FeaturesEasily record and transcribe audio files on your MacJust drag and drop audio files to get a high quality transcriptionRecord directly from your microphone or any other input device on your MacAll transcription is done on your device, no data leaves your machine.

# data[].attributes.headline
Hoe AI wereldspeler GO versloeg (documentaire)

# data[].attributes.subject
Hoe AI wereldspeler GO versloeg (documentaire)

# data[].attributes.attachment_link.title
AlphaGo - The Movie | Full award-winning documentary

# data[].attributes.body
Een goede prompt bevat de volgende elementen:

1. Persona

Beschrijf vanuit welke rol de AI moet reageren. Dit helpt de AI om antwoorden te geven vanuit een specifieke invalshoek of expertise.

Voorbeeld: “Je bent een ervaren e-learning ontwerper die werkt met AI om leertrajecten te personaliseren.”

2. Context

Geef achtergrondinformatie of leg de situatie uit waarin de taak plaatsvindt. Dit geeft de AI de nodige context om relevante antwoorden te genereren.

Voorbeeld: “Je ontwerpt een cursus voor zorgmedewerkers die gericht is op het verbeteren van patiëntveiligheid.”

3. Taak

Omschrijf helder wat je van de AI verwacht. Dit kan een specifieke vraag of opdracht zijn. Wees zo specifiek mogelijk om gerichte output te krijgen.

Voorbeeld: “Herschrijf de volgende leerdoelen volgens de SMART-methode, zodat ze specifiek en meetbaar zijn.”

4. Format

Geef aan in welke vorm je het antwoord wilt ontvangen, zoals een lijst, een tekst, een tabel, of een specifieke structuur. Dit helpt de AI om het antwoord gestructureerd te leveren.

Voorbeeld: “Geef elk herschreven leerdoel in een lijst, met een korte uitleg waarom het SMART is.”

5. Toon

Bepaal de stijl en toon van het antwoord, bijvoorbeeld formeel, informeel, motiverend of neutraal. Dit is belangrijk voor het afstemmen van het antwoord op het publiek.

Voorbeeld: “Gebruik een heldere, professionele toon die geschikt is voor een trainingsdocument.”

Gecombineerd voorbeeld:

“Je bent een ervaren e-learning ontwerper (persona). Je werkt aan een cursus voor zorgmedewerkers over patiëntveiligheid (context). Herschrijf de volgende leerdoelen volgens de SMART-methode, zodat ze specifiek en meetbaar zijn (taak). Geef de leerdoelen in een genummerde lijst, met een korte uitleg per doel (format), en gebruik een professionele toon die geschikt is voor een trainingsdocument (toon).”

# data[].attributes.body
Je kunt dit gebruiken om analyses uit te voeren en om bijvoorbeeld grafieken te maken

# data[].attributes.attachment_link.title
MacWhisper Alternatives for Windows: Top 10 Audio Transcription Tools | AlternativeTo

# data[].attributes.attachment_link.description
MacWhisper is not available for Windows but there are plenty of alternatives that runs on Windows with similar functionality. The best Windows alternative is Vibe…

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Talk to Eliza by typing your questions and answers in the input box.

I first encountered ELIZA on the Tandy/Radio Shack computers that made up the first computer lab in the junior high school where I taught in the 1970s. By then, ELIZA was a software tween herself.

This early natural language processing program had been written in the mid-1960s at the MIT Artificial Intelligence Laboratory by Joseph Weizenbaum. It supposedly had been created to demonstrate how superficial human to computer communications was at that time. But, when it was put on personal computers, humans found it quite engaging.

WHAT DOES ELIZA DO?
Using "'pattern matching" and substitution methodology, the program gives canned responses that made early users feel they were talking to someone who understood their input. The program was limited by the scripts that were in the program. (ELIZA was originally written in MAD-Slip.) Many variations on the original scripts were made as amateur coders played around with the fairly simple code.

Perhaps the most well known variation was called DOCTOR. This was made to respond like a Rogerian psychotherapis t. In this instance, the therapist "reflects" on questions by turning the questions back at the patient.

ELIZA was one of the first chatterbots (later clipped to chatbot). It was also an early test case for the Turing Test, a test of a machine's ability to exhibit intelligent behavior equivalent to, or indistinguishable from, that of a human. By today's standards ELIZA fails very quickly if you ask it a few complex questions.

That said, ELIZA delighted my students, and those who were in my little programming club at that time were also delighted to make their own versions by revising and adding to the code and scripts.

One particularly memorable moment was when a student asked "What happens if someone types in a curse word? "
I said, "She will respond based on some word you use, but she won't know those kinds of words."
They tried it out. Someone would tell ELIZA to do something obscene and she might answer "We were discussing you, not me," which is actually pretty clever and funny - by accident.
"Can we fix that?" they asked.
"Sure. But you'll need to type in every possible curse word so that she knows what to respond to."
"We can do that?" they asked rather incredulously.
"You would have to if you want her to really respond logically, " I concluded. They were delighted and set to work immediately. Luckily, I never received any parent phone calls about it. Our little secret.

The version of ELIZA below is a more recent javascript incarnation to which I have made some cosmetic and scripresponset changes. She is still a baby chatbot, but she has had a 2018 resurgence of interest because she was featured in an episode of the TV show Young Sheldon. (The episode, "A Computer, a Plastic Pony, and a Case of Beer," may still be available at www.cbs.com) Sheldon and his family become quite enamored by ELIZA, though the precocious Sheldon quickly realizes it is a limited program.

Give ELIZA a try. You can sit on your own couch and pretend it is a therapist's couch. And, as with Siri, Alexa and other operating system disembodied voices, feel free to conjure up your own idea of what ELIZA looks like.

This javascript version of ELIZA was originally written by Michael Wallace and enhanced by George Dunlop.

# data[].attributes.attachment_link.description
Talk to Eliza by typing your questions and answers in the input box. I first encountered ELIZA on the Tandy/Radio Shack computers that made up the first computer lab in the junior high school where I taught in the 1970s. By then, ELIZA was a software tween herself.

# data[].attributes.attachment_link.title
👾 LM Studio - Discover and run local LLMs

# data[].attributes.attachment_link.description
Find, download, and experiment with local LLMs

# data[].attributes.headline
GPT (lokaal LLM op Mac, Windows en Linux)

# data[].attributes.subject
GPT (lokaal LLM op Mac, Windows en Linux)

# data[].attributes.body
Mooi voorbeeld van Cognitive Offloading

# data[].attributes.attachment_link.title
Fietsende toeristen in de Piet Heintunnel: 'Het is de schuld van Apple'