Onlangs gaf David Wiley een webinar met de prikkelende titel Why Open Education Will Become Generative AI Education. In dit webinar beschreef hij de ontwikkeling van het thema OER in de afgelopen 25 jaar en gaf aan welke parallellen hij zag met de huidige ontwikkelingen rond Gen-AI. Daaruit leidde hij af welke invloed Gen-AI kan hebben op OER.

In het webinar leerde ik hoe Gen-AI bestaande issues rond OER kan adresseren, mogelijkheden met OER kan vergroten en mede daardoor gelijkwaardigheid en inclusiviteit van onderwijs kan vergroten. Dit zijn veelbelovende ontwikkelingen. In deze blog bespreek ik het webinar van David en geef vervolgens een reflectie op wat dit voor Nederland kan betekenen en of we, gegeven de titel van het webinar, daadwerkelijk naar een toekomst op weg zijn waarin OER geen rol meer lijkt te spelen ten faveure van Gen-AI.

Webinar

Maken en delen van OER is een middel om het uiteindelijke doel te bereiken: toegang tot onderwijs beter mogelijk maken voor iedere wereldburger (SDG 4 van UNESCO). Dit doel kan nu efficiënter bereikt worden door Gen-AI te gebruiken om een eerste versie van OER te genereren, aan te passen en te remixen.

Huidige bestaande OER en de OER die ontstaat door Gen-AI zo in te zetten noemt hij Traditional OER. Daarnaast maakt Gen-AI ook Generative OER mogelijk: OER, niet ontworpen om direct inzetbaar te zijn in het onderwijs, maar om, als onderdeel van een AI-systeem, OER te genereren. Hij onderscheidt daarbij twee mogelijke vormen:

• Open prompts: met name prompts om meer complexe leermaterialen te genereren. Hij schat in dat die >1000 woorden kunnen omvatten. Open prompts maakt localizing mogelijk door de prompt aan te passen aan de (lokale) context waarin het te genereren materiaal gebruikt gaat worden. Denk bijvoorbeeld aan toevoegen of aanpassen van een opdracht over de taal van het te genereren materiaal.
• Open weights: open delen van de gewichten van het achterliggende taalmodel. Daarmee kunnen taalmodellen blijvend aangepast worden voor onderwijsdoeleinden (fine-tuning). Met bepaalde technieken kunnen modellen compacter worden gemaakt, waardoor ze lokaal kunnen worden gebruikt op hardware van de gebruikers (zoals laptops en smartphones), desnoods zonder dat een internetverbinding nog nodig is. Dit draagt bij aan meer gelijkwaardigheid, toegankelijkheid en inclusiviteit van het onderwijs; belangrijke morele waarden voor de open beweging. Gecombineerd met technieken om maar een deel van de gewichten aan te hoeven passen wordt de ecologische voetafdruk van het gebruik van dergelijke modellen verkleind.

Zowel Open prompts als Open weights zouden onder een Creative Commons licentie gedeeld moeten worden die de 5R rechten mogelijk maakt. In feite zijn dat dan twee nieuwe typen OER.

David beschouwt fine-tuning als het remixen van aanwezige data met pedagogische/didactische data. In tegenstelling tot aanpassen van een prompt wordt daarmee blijvende geschiktheid voor onderwijstoepassingen mogelijk.

Zowel Traditional OER als Generative OER kunnen invloed hebben op het onderwijsproces. OER verwijdert copyright beperkingen als een hindernis voor onderwijs. Hierdoor wordt een type onderwijs mogelijk die zonder OER niet of niet praktisch te realiseren is (OER-enabled pedagogy, of, breder, Open pedagogy). Gen-AI verwijdert toegang tot expertise als hindernis voor onderwijs. Analoog aan OER-enabled pedagogy maakt Gen-AI enabled pedagogy onderwijs mogelijk die zonder Gen-AI niet of niet praktisch te realiseren is. Hoe dergelijk onderwijs er dan uitziet, met name gecombineerd met OER, is de moeite waard om verder te onderzoeken.

David komt tot de conclusie dat, wanneer we werkelijk toegang tot onderwijs beter mogelijk willen maken, we de focus moeten verplaatsen van Traditional OER naar Generative OER omdat hiermee zowel een grote verbetering van toegang tot onderwijs als effectiviteit van de mogelijkheden worden bereikt. Wel is het werken met Generative OER meer technisch van aard dan met Traditional OER, maar het heeft ook meer potentieel in aanpakken.

Mijn reflectie

In het webinar presenteert David een redeneerlijn die in mijn ogen reëel en realistisch is. Ontegenzeggelijk is de impact van Gen-AI op efficiency bij het maken van OER. Dat is al eerder door meerdere anderen geconcludeerd en in een eerdere blogpost heb ik dat ook al aangegeven. Die impact is potentieel groot, want “geen of te weinig tijd” is nog steeds een belangrijke hindernis om met OER aan de slag te gaan.

Wat ik mis in het webinar is aandacht voor de bezwaren tegen Gen-AI. Deze zijn al vaker beschreven (zoals privacy issues, bias in de resultaten door bias in de data waarmee de taalmodellen zijn getraind en, daardoor, issues met diversiteit en inclusiviteit), maar lijken meer aandacht in de Europese context te krijgen. Denk bijvoorbeeld aan de GDPR-wetgeving en de Eu-AI act. In de aanloop naar dit webinar ontspon zich op een forum een discussie over de morele waarden van de beweging van OER (The Soul of Open Educational Resources) en hoe (Gen-)AI zich daartoe verhoudt. Voor meer informatie hierover: zie deze blog van Heather Ross en een reactie van Stephen Downes. UPDATE: Martin Weller heeft een mooie reflectie geschreven op het webinar, met een focus op deze morele waarden van OER.

Uiteindelijk moet de impact op het onderwijsproces duidelijk zijn om echte meerwaarde te kunnen bepalen. In de historie van OER heeft het lang geduurd voordat die aandacht er was (Open Pedagogy). We kunnen daarvan leren door nu al aandacht aan GenAI-enabled pedagogy te schenken. Een eerste idee uit de categorie laaghangend fruit in deze blogpost.

Duidelijk is dat, naast de al bestaande skillset voor docenten en onderwijsontwikkelaars, er skills nodig zijn om met Generative OER aan de slag te gaan. De vraag voor mij is of, met name waar het gebruik maken van de Open weights betreft, dit voor iedere onderwijsprofessional haalbaar is of moet zijn. Werken met Open prompts lijkt beter haalbaar voor docenten en onderwijsontwikkelaars op zowel de kortere als de langere termijn.

Ik zie veel potentiële waarde in het streven naar lokale modellen, gebruik makend van Open weights en gevoed door OER. Dit zou ook kunnen leiden tot een lagere ecological footprint, minder afhankelijkheid van Big Tech en beter kunnen voldoen aan de GDPR wetgeving. Als basis voor dergelijke modellen lijken Common Corpus  en GPT-NL interessant. Fine-tuning met OER maken repositories met kwalitatief goede OER noodzakelijk. Traditional OER en de daarbij horende activiteiten zal daarom blijven bestaan naast Generative OER.

Mijn aanbevelingen

Gebaseerd op mijn reflectie heb ik de volgende aanbevelingen:

• Stimuleer het delen van open prompts. Voeg dit toe in de vocabulaire voor type leermateriaal bij de metadata
• Blijf investeren in huidige activiteiten rond OER (zoals het doorontwikkelen van repositories, aandacht voor Open Pedagogy en trainingen voor verkrijgen van benodigde skills). Investeer daarnaast in mogelijk maken van Generative OER, zowel Open prompts als Open weights.
• Onderzoek hoe GenAI-enabled pedagogy ingevuld kan worden. Dit adresseert mede de invalshoek van OER als middel om de waarden waar Open Education voor staat te realiseren (zie ook de blog van Martin Weller).

De momenteel lopende groeifondsprogramma’s Impuls open leermateriaal en NPuls lijken de aangewezen partijen om hierin het voortouw te nemen. Binnen Npuls zouden de transformatiehub Digitale leermaterialen en de pilothub Studiedata en AI dit gezamenlijk kunnen oppakken. Samenwerking met NOLAI voor de invulling van Gen-AI enabled pedagogy ligt voor de hand.

Een aantal van deze aanbevelingen is wellicht, in een breder kader dan OER, al her en der opgepakt. Het zou goed zijn als in die al lopende activiteiten er aandacht komt voor de rol van OER, ook als middel voor realisatie van morele waarden gelijkwaardigheid, diversiteit en inclusiviteit.

Mijn afsluitende conclusie is dat Open Education niet vervangen gaat worden door Gen-AI education, maar dat Gen-AI education een potentieel waardevolle vorm van Open Education gaat worden. Mutatis mutandis zullen Traditional OER niet vervangen worden door Generative OER, maar zullen beide vormen hun waarde hebben in de toekomst.

Bronnen

De presentatie van David Wiley is hier te zien.

Het webinar is mede gebaseerd op twee blogs die hij eerder schreef: How Generative AI Affects Open Educational Resources en Why Generative AI Is More Effective at Increasing Access to Educational Opportunity than OER.