Definitie van Human-Centred AI

Wat is Artificiële intelligentie?

Binnen de academische wereld is er geen brede eensgezindheid over een definitie van het begrip Artificiële intelligentie (Monett & Lewis, 2018 & Wang, 2019). Het Europese werk van Samoili en collega's (2021) geeft een uitgebreide inventaris van definities.

• Vanuit een historisch perspectief wordt vaak verwezen naar het werk van pioniers als Alan Turing (1912-1954) en John McCarthy (1927-2011). De term "Artificial intelligence" lijkt voor het eerst gebruikt in het zogenaamde Dartmouth-voorstel van 1955. McCarthy (2007) hanteert volgende definitie van artificiële intelligentie:

  It is the science and engineering of making intelligent machines, especially intelligent computer programs. It is related to the similar task of using computers to understand human intelligence, but AI does not have to confine itself to methods that are biologically observable.

• Een veelgebruikte definitie is die van Russell & Norvig (2021), uit een handboek dat gebruikt wordt in veel universitaire cursussen over AI. Het gaat daarbij niet om één enkele definitie, maar om vier verschillende perspectieven op het fenomeen kunstmatige intelligentie, bekeken vanuit twee dimensies: Denken versus handelen en "zoals mensen" versus rationeel. In de derde uitgave van het boek (2010) was er een figuur met acht definities die die vier perspectieven illustreren:

• In de "EU Artificial Intelligence Act" (2024) tenslotte wordt de volgende definitie gehanteerd:

  ‘AI system’ means a machine-based system that is designed to operate with varying levels of autonomy and that may exhibit adaptiveness after deployment, and that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influence physical or virtual environments.

Wat is generatieve artificiële intelligentie?

Historisch gezien zou je dus kunnen stellen dat er al ongeveer een eeuwlang onderzoek wordt gedaan naar artificiële intelligentie, zonder dat die technologie een grote maatschappelijke invloed had. Af en toe dook er een bericht op in de media over uitzonderlijke prestaties door een intelligente computer, zoals het IBM-systeem Deep Blue dat in 1996-1997 schaakwedstrijden won van regerend wereldkampioen Kasparov. Maar het bleef oorspronkelijk bij uitzonderlijke prestaties van supercomputers. ingrijpend of disruptief werd beschouwd.

Fundamentele elementen in de definities

Uit bovenstaande definities onthouden we volgende fundamentele aspecten:

Artificiële intelligentie in een onderwijscontext

De term "artificiële intelligentie" dekt in de onderwijsliteratuur een breed spectrum aan technologieën. Het is belangrijk om onderscheid te maken tussen verschillende vormen van AI die relevant zijn voor het onderwijs.

Generatieve AI

Generatieve AI verwijst naar systemen die nieuwe content kunnen produceren — tekst, afbeeldingen, code — op basis van een prompt. De meest prominente voorbeelden in onderwijscontext zijn:

• Grote taalmodellen (LLM's): ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google)
• Beeldgeneratoren: DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion
• Code-assistenten: GitHub Copilot, Cursor

Definitie (Holmes et al., 2023)

"Generative AI refers to AI systems that can generate novel content — text, images, audio, video, or code — that did not exist in their training data, by learning patterns from large datasets."

AI-geletterdheid

Cardona et al. (2023) onderscheiden vier dimensies van AI-geletterdheid voor het onderwijs:

Onderscheid: automatisering vs. augmentatie

Een belangrijk conceptueel onderscheid in de literatuur (Selwyn, 2022; Dillenbourg, 2023, Banihashem, et al., 2025) is dat tussen:

• Automatisering: AI vervangt menselijke taken (bijv. automatisch nakijken van multiple choice) (Wiggins & McTighe, 2005)
• Augmentatie: AI versterkt menselijke capaciteiten (bijv. AI als sparringpartner bij schrijven)

Het overgrote deel van de onderwijsliteratuur pleit voor een augmentatiemodel waarbij de docent en student centraal blijven.

Referenties

• Cardona, M. A., Rodríguez, R. J., & Ishmael, K. (2023). Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning. U.S. Department of Education.
• Holmes, W., Porayska-Pomsta, K., Holstein, K., et al. (2023). Ethics of AI in Education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32, 504–526.
• Selwyn, N. (2022). The Future of AI and Education. European Journal of Education, 57(4), 473–484.